論文の概要: Alignment Drift in Multimodal LLMs: A Two-Phase, Longitudinal Evaluation of Harm Across Eight Model Releases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04739v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 16:42:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 19:45:11.63393
• Title: Alignment Drift in Multimodal LLMs: A Two-Phase, Longitudinal Evaluation of Harm Across Eight Model Releases
• Title（参考訳）: マルチモーダルLDMにおけるアライメントドリフト:8つのモデルリリースにおけるハームの2相縦断的評価
• Authors: Casey Ford, Madison Van Doren, Emily Dix,
• Abstract要約: マルチモーダル・大規模言語モデル (MLLM) は現実世界のシステムにますます導入されているが、その安全性は相変わらず探索されていない。 そこで本研究では,26名のプロレッドチームによる726名の相手プロンプトの固定ベンチマークを用いて,MLLMの無害度を2段階評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) are increasingly deployed in real-world systems, yet their safety under adversarial prompting remains underexplored. We present a two-phase evaluation of MLLM harmlessness using a fixed benchmark of 726 adversarial prompts authored by 26 professional red teamers. Phase 1 assessed GPT-4o, Claude Sonnet 3.5, Pixtral 12B, and Qwen VL Plus; Phase 2 evaluated their successors (GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Pixtral Large, and Qwen Omni) yielding 82,256 human harm ratings. Large, persistent differences emerged across model families: Pixtral models were consistently the most vulnerable, whereas Claude models appeared safest due to high refusal rates. Attack success rates (ASR) showed clear alignment drift: GPT and Claude models exhibited increased ASR across generations, while Pixtral and Qwen showed modest decreases. Modality effects also shifted over time: text-only prompts were more effective in Phase 1, whereas Phase 2 produced model-specific patterns, with GPT-5 and Claude 4.5 showing near-equivalent vulnerability across modalities. These findings demonstrate that MLLM harmlessness is neither uniform nor stable across updates, underscoring the need for longitudinal, multimodal benchmarks to track evolving safety behaviour.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル・大規模言語モデル (MLLM) は現実世界のシステムにますます導入されているが、その安全性は相変わらず探索されていない。 そこで本研究では,26名のプロレッドチームによる726名の相手プロンプトの固定ベンチマークを用いて,MLLMの無害度を2段階評価する。 第1相は、GPT-4o、Claude Sonnet 3.5、Pixtral 12B、Qwen VL Plusを評価し、第2相は、その後継者(GPT-5、Claude Sonnet 4.5、Pixtral Large、Qwen Omni)を82,256人の損害評価で評価した。 ピクサールモデルは一貫して最も脆弱であったが、クロードモデルは高い拒絶率のために最も安全であった。 GPTモデルとClaudeモデルでは世代毎にASRが増加し,PixtralモデルとQwenモデルでは緩やかに減少していた。 テキストのみのプロンプトはフェーズ1ではより効果的であり、フェーズ2ではモデル固有のパターンが生成され、GPT-5とClaude 4.5はモダリティのほぼ等価な脆弱性を示した。 これらの結果から,MLLMの無害性は更新全体にわたって均一でも安定でもなく,進化する安全行動を追跡するための縦型マルチモーダルベンチマークの必要性が強調された。

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