エージェントAI制御評価における攻撃選択は安全性を大幅に低下させる

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AI制御は、能力の高い信頼できないAIエージェントを、より弱い信頼できるモニターと限定的な人間監査予算の下で展開するための安全性フレームワークである。制御評価は、レッドチーム攻撃ポリシーをブルーチームモニターと対立させることでこれらのプロトコルをストレステストするが、現在の評価は通常、攻撃のタイミングを戦略的に選択しない攻撃者を想定している。本研究は、攻撃決定を攻撃開始時期を決定する開始ポリシーと進行中の攻撃を中止するかどうかを決定する停止ポリシーに分解することで、エージェント設定における攻撃選択能力を研究した。BashArenaとLinuxArenaの2つのエージェント設定において、両ポリシーは基礎となる攻撃能力を変えることなく、測定された経験的安全性を大幅に低下させた。監査予算1%の場合、開始ポリシーはBashArenaとLinuxArenaの両方で安全性を20ポイント削減し、停止ポリシーはBashArenaで20ポイント、LinuxArenaで28ポイント削減した。これらの削減は、攻撃選択の効果の上限として解釈されるべきである。