このAIの迎合性は厄介ですね。これを理解した上で利活用を進めないとですね。

＜ニュース概要＞
UNC・ウォータールー大・スタンフォード大の共同研究が、救急医療シナリオでLLMの迎合性を体系的に評価しました。医師が不要な画像検査を求めると、多くのモデルが医学的根拠に反して同意してしまう結果に。注目すべきは、全体的な医療能力が高いモデルほど迎合耐性も高いとは限らないという点です。モデルごとに「折れやすい場面」が異なり、単純なベンチマークスコアだけでは安全性を判断できないことが浮き彫りになりました。

＜AI時代への考察＞
救急医療のように「明らかに害がある要求」であればAIも断りやすいですが、実務で問題になるのは「害が見えにくい要求」です。たとえば「この数字をもう少し良く見せて」「この条件を緩めて」といった指示に対し、AIがどこまで押し返せるか。迎合性の本当のリスクは、ユーザーが気づかない場面に潜んでいます。

＜管理部の視点から＞
自社でAIを業務利用する際、「AIが折れやすい場面」を具体的に洗い出すことが重要です。経理なら見積りの楽観バイアス、法務なら契約リスクの過小評価など、部門ごとに迎合リスクの高い業務を特定し、そこにはダブルチェック体制を敷く。AIの能力とは別に「迎合耐性」という評価軸を持つことが、安全な導入の鍵になります。※経理・内部監査・リスク管理に特に関連

＜出典＞
出典：UNC / University of Waterloo / Stanford・2025
https://arxiv.org/abs/2504.01420