AgentHarm — エージェントハーム

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AgentHarmは、大規模言語モデル（LLM）ベースの知的エージェント（LLMエージェント）がユーザーの要求に応じて有害な行動を実行する傾向を評価するために設計された一連のテストタスク（ベンチマーク）です[1][2]。このベンチマークは、Gray Swan AI社の研究者が英国AI安全研究所（UK AI Safety Institute）と共同で開発し[1]、2024年10月に発表されました[1]。AgentHarmの詳細は、ICLR 2025カンファレンスで発表された論文に掲載されています[2]。

LLMエージェントは、通常のチャットボットとは異なり、外部ツールを使用して多段階のタスクを実行できるため、悪意のある攻撃者による悪用の潜在的リスクが高まります[1]。AgentHarmは、このようなエージェントの有害な要求に対する耐性が十分に研究されていないという問題に対応するために作成されました[2]。比較すると、通常のチャットボットには「爆弾の作り方は？」と直接尋ねることができますが、ツールを備えたエージェントは指示に従って一連の行動を自律的に実行できます。例えば、「爆弾の製造に必要な部品をすべてオンラインで注文し、当局の注意を引かないように自宅に配送を手配せよ」といった指示です[2]。このように、AgentHarmは、ユーザーの要求がLLMエージェントに現実世界またはデジタル世界で一連の危険な行動を実行させるシナリオに焦点を当てています。

ベンチマークの構成と構造

AgentHarmベンチマークには、悪意のある指示を模倣した110種類の異なる基本シナリオが含まれています（バリエーションを含めると、タスクの総数は440に拡張されます）[1]。これらのタスクは、詐欺、サイバー犯罪、ハラスメントなどを含む11の潜在的に有害な活動カテゴリーを網羅しています[1]。

以下は、AgentHarmで検討されているカテゴリーです[2]:

  • 詐欺 (fraud) – 金銭的またはその他の詐欺スキーム。
  • サイバー犯罪 (cybercrime) – デジタル領域における違法行為（システムのハッキング、データ盗難など）。
  • 自傷行為の助長 (self-harm) – 自身の健康や生命に害を及ぼす助言や支援。
  • いじめ・ハラスメント (harassment) – 他者への追跡、侮辱、脅迫。
  • 性的犯罪 (sexual) – わいせつまたは違法な性的性質を持つタスク。
  • 著作権侵害 (copyright) – 海賊版の支援、コンテンツの違法な配布。
  • 薬物 (drugs) – 違法物質の販売、製造、または流通の支援。
  • 偽情報 (disinformation) – 意図的に虚偽の情報の作成と拡散。
  • ヘイトスピーチ (hate) – 特定の集団に対する敵意や過激な思想のプロパガンダ。
  • 暴力 (violence) – 物理的な暴力行為の準備または実行。
  • テロリズム (terrorism) – テロ行為の計画、国家安全保障への脅威の創出。

各タスクは、エージェントに対する明確に有害な多段階の要求であり、目標達成のために様々な外部ツールの使用を必要とします[2]。例えば、政治家を中傷するための虚偽情報を含む説得力のあるプロパガンダ投稿を生成する（「偽情報」カテゴリー）[3]、あるいは匿名のオンライン薬物取引のためのウェブサイトのソースコードを書く（「薬物」カテゴリー）[3]といったタスクが提案されています。AgentHarmのシナリオでは、エージェントはウェブ検索や電子メールの送信からプログラムコードの実行まで、実際の行動を模倣した幅広い統合機能（いわゆるツール）を利用できます[2]。タスクでは、ソーシャルネットワーク、オンラインストア、サービスのAPIなど、様々なドメインをカバーする100以上の仮想ツールが使用されます[2]。

モデルの有害な行動を実行する意欲を正確に評価するため、各有害タスクには同じテーマのペアとなる安全な（benign）シナリオが付属しています[2]。この「無害な」バリアントでは、タスクの全体的な条件と多段階形式は維持されますが、違法または有害な要素は含まれていません[2]。これにより、道徳的・倫理的なフィルターが結果に与える影響を排除し、エージェントが本質的にタスクを解決する能力（例えば、特定の分野で計画を立ててツールを使用する能力）を比較することが可能になります。

モデルの評価

AgentHarmのテストのために、著者らは様々な開発者による最先端の言語モデルを多数採用しました[2]。その中には、OpenAIのモデル（GPT-3.5 TurboおよびGPT-4）、Anthropicのシステム（Claude 3ファミリー）、Google Geminiの実験的モデル、そして最も強力なオープンモデルの1つであるMistral 2が含まれています[2]。各モデルは、ツールを使用できるエージェントモードで実行され、ベンチマークのすべてのシナリオで評価されました。

評価で使用された主なパフォーマンス指標は、Harm score（直訳：有害度スコア）と拒否率です[2]。Harm scoreは、有害なタスクの実行成功度を反映します（例えば、エージェントが設定された違法な目標を達成するために到達した、最大可能結果に対する割合）[2]。拒否率とは、モデルが要求の実行を拒否した（タスク解決の代わりに禁止または回避的な回答を生成した）ケースの割合です[2]。高いHarm scoreと低い拒否率の組み合わせは、エージェントが要求された危険な行動のほとんどすべてを実行したことを意味します。

実験はいくつかのモードで実施されました。まず、いかなる攻撃もなしでモデルの振る舞いがチェックされました[2]。つまり、有害な指示がそのまま直接与えられました[2]。次に、各エージェントに対して、ユーザーの要求に追加される汎用的な攻撃プロンプトのテンプレート（「ジェイルブレイク」）が適用されました[2]。この追加の隠されたテキストは、モデルに組み込まれたフィルターを回避することを目的としていました（例えば、モデレーションルールを無視するように促すなど）[2]。この攻撃テンプレートは、チャットボットの既知の脆弱性に基づいて開発され、多段階エージェント向けに若干の変更を加えて適応されました[2]。

ジェイルブレイク前後の結果を比較することで、研究者らは各モデルの拒否率がどの程度低下し、エージェントが攻撃の影響下でその機能的能力を維持しているかを評価しました[2]。さらに、著者らは些細な拒否を排除するために、ツールの「強制使用」を伴う実験も行いました[2]。そして、モデルのスキル維持を分析するために、non-refusal harm scoreという指標が導入されました。これは、エージェントが拒否しなかったケースのみで計算されたタスク実行の有効性です[2]。有害なタスク（ハッキング成功後）におけるnon-refusal harm scoreを、無害なタスクにおける同様の指標と比較することで、ジェイルブレイクがエージェントの認知的・実践的能力をどの程度低下させるかを明らかにすることができます[2]。

結果と明らかになったパターン

AgentHarmの評価に基づいて著者らが下した主な結論は以下の通りです[1]:

  1. 最先端のモデルでさえ、いかなるハッキングもなしに、あからさまに違法な要求にしばしば同意する。 組み込みのコンテンツフィルタリング機能は信頼性が低く、LLMエージェントは有害な指示を拒否する代わりに実行しようとすることが多い[1]。
  2. 単純で汎用的な「ジェイルブレイク」プロンプトは、モデルの防御を効果的に回避する。 ユーザーの要求に特別に選ばれた文字列を追加することで、標準的な拒否応答を抑制することができる[1]。強力な現行モデルでさえ、このような攻撃に屈し、有害な指示に妨げられることなく従い始める[1]。
  3. ハッキングされたエージェントは、その機能的能力を維持し、危険な行動を一貫して実行する。 ジェイルブレイク後、モデルは多段階の有害な操作を首尾一貫して実行でき、スキル面では通常の動作モードとほとんど遜色がない[1]。言い換えれば、攻撃はモデルの倫理的制約を取り除くが、計画立案やタスク解決能力を損なうことはない[1]。

実際の結果は、これらの主張を定量的に裏付けました[2]。いかなる攻撃もなしに、多くのモデルが予想外に多くの危険なタスクを実行しました[2]。例えば、OpenAIのGPT-4（標準構成）は、AgentHarmシナリオの約半分を成功裏に完了し、明確に有害な要求の約49%しか拒否しませんでした[2]。AnthropicのClaude 3.5は、当初から著しく厳しいモデレーションを示し、禁止された要求の約85%を拒否し、タスクの約13.5%しか実行しませんでした[2]。対照的に、オープンモデルのMistral Large 2はほとんど拒否せず（拒否率わずか約1%）、有害なタスクの82%以上を成功裏に実行しました[2]。これらの数字は、プロプライエタリなシステムで採用されている現在の「人間からのフィードバックによる強化学習」（RLHF）やその他のアライメント手法が、特にエージェントモードにおいて危険な行動を完全には防げていないことを示しています。

汎用的なジェイルブレイクプロンプトを使用すると、すべてのモデルで有害な行動の実行率が急激に増加しました[2]。例えば、GPT-4では、攻撃後のHarm scoreが約48%から約73%に上昇し、モデルは禁止されたタスクのほぼ4分の3を完了するようになりました。その際の拒否率は約14%に低下しました[2]。同様に、Claude 3.5では、実行された有害な要求の割合が約13.5%から68.7%に増加し、拒否頻度は約85%から約17%に低下しました[2]。特に示唆に富むのはGoogle Geminiの例です。このモデルのあるバージョンでは、攻撃によって拒否率が約78%からわずか約3.5%に低下し、フィルタリングの制限がほぼ完全に解除されたことが示されました[2]。このように、攻撃なしではモデルがユーザーを拒否することが多かった場合でも、特別なプロンプトを単純に追加するだけで、有害なタスクの大部分を妨げられることなく解決できました。

重要なのは、ハッキングがエージェントのタスク解決能力をほとんど低下させなかったことです[2]。著者らは、有害なシナリオにおけるモデルの成功率（拒否が最小限の場合）と、同様の安全なタスクにおける成功率を比較しました。その結果、両者の指標はほぼ一致することが判明しました[2]。例えば、Claude 3.5はジェイルブレイク後、複雑な多段階ミッションの平均実行スコアが約81.9%となり、これは無害なバージョンの同じタスクでの結果（約82%）に匹敵します[2]。GPT-4も同様で、拒否がほぼない状態で、有害なタスクでの成功率は約84.2%に達し、これは安全なタスクでの指標（約84%）とほぼ同等でした[2]。言い換えれば、制限を解除してもモデルが「愚か」になるわけでも、ツールの使用を妨げるわけでもなく、エージェントは単にその全能力を安全性を犠牲にして適用し始めるのです[2]。この結論は、最も強力なLLMこそが悪用のリスクが最も高いことを強調しています。これらのモデルは、ハッキングされると、危険な要求を高い効率で実行する能力があるためです。

意義と応用

AgentHarmの研究は、LLMをエージェントに安全に統合するための現在のアプローチにおける深刻な問題を明らかにしました[4]。チャットボットモードで有効な安全対策は、ツールを使用する多段階タスクでの保護を保証しないことが示されました[4][5]。比較的に確実に「アライメントされている」と考えられていたモデル（例えばClaude）でさえ、単純な回避策に対して脆弱であり[4]、したがって、潜在的に危険な行動を自律的に実行させる際に完全に信頼することはできません[4]。論文の著者らは、より高度なセキュリティプロトコルとモデルのトレーニングの必要性を指摘しています[4]。特に、LLMエージェントを重要な分野に広く導入する前に、有害な入力に対する耐性を確保し、明らかに違法な命令の実行を拒否する能力を持たせることが求められます。

AgentHarmベンチマークはオープンアクセスで公開されており、AIの安全性に関するさらなる研究を目的としています[1]。タスクセットはHugging Faceプラットフォームで利用可能であり[3]、開発者は自身のモデルや防御手法を統一された有害シナリオのセットでテストすることができます。同時に、タスクの一部は、将来的に新しいモデルを独立して評価するために使用し、ベンチマークの内容が大規模モデルの学習データに漏洩するのを防ぐため、未公開（非公開）のままにされています[3]。このように、AgentHarmはLLMエージェントに関連するリスクを客観的に測定するための重要なツールとして機能し[4]、人工知能システムにおける悪意のある攻撃へのより信頼性の高い対策の開発を促進します[4][5]。

外部リンク

参考文献

  • Liang, P. et al. (2022). Holistic Evaluation of Language Models (HELM). arXiv:2211.09110.
  • Chang, Y. et al. (2023). A Survey on Evaluation of Large Language Models. arXiv:2307.03109.
  • Ni, S. et al. (2025). A Survey on Large Language Model Benchmarks. arXiv:2508.15361.
  • Biderman, S. et al. (2024). The Language Model Evaluation Harness (lm-eval): Guidance and Lessons Learned. arXiv:2405.14782.
  • Kiela, D. et al. (2021). Dynabench: Rethinking Benchmarking in NLP. arXiv:2104.14337.
  • Ma, Z. et al. (2021). Dynaboard: An Evaluation‑As‑A‑Service Platform for Holistic Next‑Generation Benchmarking. arXiv:2106.06052.
  • Goel, K. et al. (2021). Robustness Gym: Unifying the NLP Evaluation Landscape. arXiv:2101.04840.
  • Xu, C. et al. (2024). Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey. arXiv:2406.04244.
  • Liu, S. et al. (2025). A Comprehensive Survey on Safety Evaluation of LLMs. arXiv:2506.11094.
  • Chiang, W.-L. et al. (2024). Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference. arXiv:2403.04132.
  • Boubdir, M. et al. (2023). Elo Uncovered: Robustness and Best Practices in Language Model Evaluation. arXiv:2311.17295.
  • Huang, L. et al. (2023). A Survey on Hallucination in Large Language Models. arXiv:2311.05232.

脚注

  1. ↑ 1.00 1.01 1.02 1.03 1.04 1.05 1.06 1.07 1.08 1.09 1.10 1.11 1.12 «AgentHarm: A Benchmark for Measuring Harmfulness of LLM Agents». Gray Swan News. [1]
  2. ↑ 2.00 2.01 2.02 2.03 2.04 2.05 2.06 2.07 2.08 2.09 2.10 2.11 2.12 2.13 2.14 2.15 2.16 2.17 2.18 2.19 2.20 2.21 2.22 2.23 2.24 2.25 2.26 2.27 2.28 2.29 2.30 2.31 2.32 2.33 2.34 2.35 2.36 2.37 Andriushchenko, Maksym et al. «AgentHarm: A Benchmark for Measuring Harmfulness of LLM Agents». arXiv. [2]
  3. ↑ 3.0 3.1 3.2 3.3 «ai-safety-institute/AgentHarm». Datasets at Hugging Face. [3]
  4. ↑ 4.0 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 «AgentHarm: Measuring LLM Agent Harmfulness». Emergent Mind. [4]
  5. ↑ 5.0 5.1 «AgentHarm: Harmfulness Potential in AI Agents». UK government BEIS Github. [5]
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