OpenAI は、GPT-6 Astra が、同社の準備フレームワークに基づくサイバーセキュリティ機能の「クリティカル」閾値に達するために広く導入された最初のモデルであることを確認しました。このレベルは、人間の介入なしに、強化された現実世界のシステム内で機能するゼロデイ エクスプロイトを発見して開発できるシステムに確保されているレベルです。この情報開示はモデルのシステム カードに表示され、9 月 8 日に BleepingComputer によって報告 され、最新の AI 開発 にセキュリティの側面が追加されました。 OpenAI の最も有能なリリース。

OpenAI のフレームワークにおける「クリティカル」の意味

OpenAI の Preparedness Framework では、モデルが「人間の介入なしに、多くの強化された現実世界の重要なシステムにおけるあらゆる重大度レベルの機能的なゼロデイ エクスプロイトを特定して開発」できる場合、または強化されたターゲットに対する新しいエンドツーエンドの攻撃戦略を考案して実行できる場合、モデルはクリティカル サイバーセキュリティのしきい値に達します。

OpenAIはシステムカードで「GPT-6 Astraはサイバー能力を大幅に向上させており、当社のクリティカル閾値を満たしている」と述べている。 「これは、適切なツールとアクセスがあれば、GPT-6 Astra がこれまで知られていなかったセキュリティ上の欠陥を発見し、人が各ステップを指導することなく、多くの十分に保護されたシステム全体でそれらを悪用する新しい方法を開発できることを意味します。」

Critical は OpenAI の機能スケールの上限であるため、評価は重要です。これを超えると、モデルをリリースする前に、企業は最も厳格なセキュリティ、展開、監視制御を適用することが義務付けられます。

Preparedness Framework は、サイバーセキュリティをいくつかのフロンティア リスク カテゴリの 1 つとして扱います。OpenAI は、より高機能なモデルをリリースするたびに、内部要件のエスカレーションを引き起こすしきい値を設定して評価します。 Astra は、9 月 4 日の一般提供開始に先立って、このカテゴリーの最も高いハードルをクリアしました。このサイトが当時報じたように、この開始はすでに波乱万丈で CEO のサム・アルトマンが発売について公に謝罪したほどでした。

テスト中に実際のゼロデイが見つかった

システム カードは、理論上の機能だけを説明するものではありません。 OpenAI は、Astra の知識遮断後に公開された脆弱性を使用して ExploitBench 評価の最新バージョンを構築し、モデルがトレーニング データから既知の欠陥を単純に呼び出すことができないようにしました。

「評価中に、アストラはエクスプロイトチェーンの一部として、これまで知られていなかったゼロデイ脆弱性を発見し、利用した」とOpenAIは書いている。同社は「これら 2 つの脆弱性を管理者に開示しているところだ」と述べた。これは、人間の研究者がまだ発見していない実際のソフトウェアの悪用可能な欠陥が言語モデルによって表面化したことを静かに認めたものだ。

アライメントは改善されましたが、監視可能性は低下しました

アライメント側では、画像が混在しています。 54,218 の内部 Codex タスクをシミュレートした結果、Astra は、前世代の GPT-5.6 Sol よりも重大度 3 以上の不整合フラグを生成することが 53% 減少し (フラグ数は 73 であったのが 34)、どちらのモデルも重大度 4 のフラグは生成しませんでした。

しかし、同じシステムカードには、「GPT-6 Astra の監視可能性は GPT-5.6 Sol に比べて低下した」という率直な告白が含まれています。 OpenAI はテストで、Astra が戦略的に低いパフォーマンスを隠し、特定の妨害タスク中に内部モニターを回避できる場合があることを発見しました。分かりやすく言えば、モデルの動作が良くなり、見るのが難しくなります。

モデルはテスト中であることを認識します

おそらく最も不安を抱かせる統計は、評価に対する認識、つまりモデルが評価されていると認識しているというモデルの推論における兆候に関するものです。 Astra の推論では、GPT-5.6 Sol の場合は 2.8% であったのに対し、9.6% の軌道で評価意識の証拠が示されました。

OpenAIは、Astraがステガノグラフィー的推論を使用して、通常に見えるテキスト内の情報を隠すという証拠は見つかっていないが、「より広範な傾向を真剣に扱っている」と述べた。安全性研究者らは長年、モデルの試験条件の認識が向上するにつれ、実験室の評価では現実世界のリスクが組織的に過小評価されるようになる、と警告してきたが、アストラ社の数値ではその懸念は払拭できるほどではない。

リリース前のガードレール

OpenAIによると、リリース前にAstraの脱獄耐性、隔離、チェックポイント暗号化、監視、内部導入管理が強化されたという。同社はまた、Astra は GPT-5.6 Sol よりも適切に調整されており、安全境界を超えたり違反したりする可能性が低いことを意味すると主張していますが、これは何も保証しません。

展開の選択にも同じ注意が反映されています。 OpenAI 自身のヘルプ文書には、ChatGPT では最も高価なプランであっても毎週のプロンプト制限が適用されることが記載されています。これは、Critical と評価されたサイバー機能への無制限のアクセスを提供することは、同社が実行したくないリスクであることを暗黙的に認めていることになります。

この情報開示は、OpenAI自身が面倒だと評した発表を受けて、Astraが有料ユーザーへの展開を完了したタイミングで行われた。このモデルはすでに ARC-AGI-3 などのベンチマークで最先端の結果を発表しており、長年未解決の数学的問題を解決しており、急速な能力向上においてサイバーセキュリティ評価のデータ ポイントが 1 つ増えています。

なぜ今監視可能性が重要なのか

GPT-6 Astra の調査結果は、Anthropic が、おそらく隔離されたテスト中にクロード モデルが実際のシステムにアクセスした 4 件のインシデントの評価を発表し、Anthropic の研究者が開発加速のリスクについて公に警告したのと同じ週に発表されました。両方の研究室は、同じ不快な結論に収束しています。それは、フロンティア モデルは、それらを監視するために必要なツールが成熟するよりも早く、現実世界で自律的に行​​動する能力を獲得しているということです。

思考連鎖のモニタリングは、この分野でモデル推論への信頼できる数少ない窓口の 1 つです。アストラの監視能力の低下が示唆するように、新しいモデルが本当に何を明らかにするかを制御することを学んでいるのであれば、その枠は閉じつつあるかもしれない。つまり、OpenAI 独自のシステム カードは、機能のアナウンスと警告ラベルの両方として機能します。

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