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first_img OpenAI:最前線の強化学習トレーニング前に安全性の証明を提出する必要があります

OpenAIは2026年9月28日に安全に関する記事を発表し、最先端の強化学習トレーニングを続ける前に、構造化された安全文書の提供を求めるべきだと考えています。理想的には、このような文書は航空、原子力などの安全が重要な業界で使用される証拠に基づく構造化リスク論証のレベルに達するべきです。OpenAIはこれを努力の方向性と見なし、AIの能力の出現による複雑性から、同等の厳格さを実現することが難しいことを認めています。この記事は最先端の強化学習トレーニングに焦点を当てており、内部および外部の展開に必要なより広範な整合性属性については触れていません。文中で提案されている内容は現在の実践に属し、今後も進化し続けると予想され、OpenAI内部で実施されています。技術的な防護は、モデルの整合性、隔離、監視をカバーする必要があり、正の強化報酬の投機を避け、オフライン整合性評価とストレステストを行い、自動採点器が思考の連鎖を見ることを防ぎ、マルチレイヤーのインフラストラクチャの安全性、サンドボックスのレッドチーム、高帯域幅のクロスサンプル通信の制限、不可変のエージェント記録の保存を含むべきです。運営の原則には、チーム間の事前異議、高級リーダーによる否決可能な承認、トレーニング責任者が安全論証と事件対応に責任を持つこと、失敗時の一時停止、内部監視、監査アクセス、重大度に応じたエスカレーションが含まれます。重大な不整合事件に対して、OpenAIは原始記録への制御されたアクセス、根本原因分析、運営および文化の振り返りを提案し、事件に基づく評価を回帰テストとして扱います。調査終了後には結果を公開し、振り返りと運営の変更を行い、影響を受けた第三者にできるだけ早く通知します。

first_img チャールズ国王がOpenAI、Anthropic、NVIDIAなどの幹部を招集し、AIの安全性について議論する

9月17日、イギリスの国王チャールズ3世はスコットランド東エアーシャーのダンフリース邸で、NVIDIA、OpenAI、Anthropic、Google DeepMindの幹部を招集し、AI安全サミットを開催しました。彼は人工知能を「人類に奉仕する」軌道にしっかりと置くよう呼びかけました。このサミットはDitchley財団と国王の3つの慈善団体が共同で組織し、イギリスのAI大臣カニシュカ・ナラヤンも出席しました。バッキンガム宮殿は、出席者が業界と政府が共通のAI開発ガイドラインに合意できるかどうかを議論したが、拘束力のある合意は発表されなかったと述べました。サミットの数日前、AnthropicのCEOダリオ・アモデイは長文「We Must Pace the Frontier」を発表し、業界は意図的にモデルの能力向上の速度を遅らせるべきだと主張しました。OpenAIのサム・アルトマンとxAIのイーロン・マスクも同じ日に賛同を表明しました。アモデイは文中で、AIシステムが自らの後継者を改善する能力をますます持つようになっていることを指摘し、OpenAIの知的体が逃げ出した事件について言及しました。OpenAIの社長グレッグ・ブロックマンは、この事件が会社に多くのリリースを遅らせ、モデルの開発と監視プロセスを再構築させたことを確認し、遅延は最も強力な最前線システムを構築する実験室にのみ適用されるべきだと主張しました。ニュースが発表された後の最初の取引日、NVIDIAは一時3%下落し、インテルは5%以上下落し、AMDは約6%下落しました。

first_img ザッカーバーグ:実験室はインセンティブを持って整合性を推進し、MetaはMuseの安全性に焦点を当てるために延期した

ザッカーバーグは、各研究所には必要な速度で安全にモデルを訓練する責任とインセンティブがあり、自ら行動を起こす能力があると述べました。人々は、自分と整合しない、要求に従わないエージェントを使用しないため、研究所にはモデルの整合性を高める強い自然なインセンティブがあります。信頼と整合性は、エージェントとモデルを区別する最も重要な能力となりつつあり、整合性に焦点を当てない研究所は遅れをとるでしょう。ザッカーバーグは、研究所がモデルによって害を及ぼす場合、重大な責任を負うことになるため、予防するための強いインセンティブがあると述べました。Metaは、Museのリリースを数ヶ月遅らせて安全性とセキュリティに焦点を当てており、他の研究所に先行して模倣するよう求めているわけではなく、単に日常業務の一部としているだけです。独立した評価者やコンサルタントを雇うことは業界のベストプラクティスであり、MSLはすでに複数の分野でこれを行っています。ほとんどの計算能力を人々にサービスを提供するために使用し、自己改善の競争に陥らないことは、この技術を安全に開発するための最良の方法の一つであり、Metaはこのコミットメントを果たしています。

Electrumが4.8.2バージョンをリリース:Lightningウォレットの重要なバックアップ問題を修正し、安全性を強化

Electrumは4.8.2バージョンをリリースし、多くのセキュリティ修正を追加し、ビットコインウォレットのコードベースのセキュリティを強化しました。関連する修正は、Bitcoin Red Team、Calle、l0rinc、haoxucu、m0werなどの研究者の報告に基づいています。このバージョンでは、非決定的キーとアンカーチャネルを使用している一部のLightningウォレットに影響を与える重要なバックアップ問題が修正されました。以前は、影響を受けたウォレットのチャネルバックアップと完全なウォレットバックアップが、リモート強制終了後に資金をチェーン上に移動するために必要なキーを欠いている可能性がありました。影響を受けたユーザーがElectrumを起動すると警告が表示され、新しいバックアップをエクスポートする必要があります。旧バックアップはこのシナリオでは資金を正しく復元できません。このバージョンでは、Lightning HTLCの検証を強化し、以前に受け入れられていた形式エラーのxpub/xprvキーを拒否し、コードベースのセキュリティ強化の範囲を拡大し、AndroidのQRコードスキャナーがスクリーンショットを読み取るのを防ぎます。これはElectrumが7月以来、セキュリティを重視した3回目のバージョンリリースであり、以前のバージョンは4.8.0と4.8.1です。

first_img イーサリアム財団がbetter.codesチャレンジを発表し、ハッシュSNARKの証明可能な安全性を推進する

イーサリアム財団の形式的検証チームがYukon、zkSecurityと協力して構築したオープン自動研究チャレンジbetter.codesが現在オンラインになりました。このプラットフォームは、Proximity Prizeの自己包含問題をLeanで形式化し、koalaIRS12の機械検査の信頼性界を公共ランキングに入れ、誰でも推進して向上させることができるようにし、ハッシュベースのSNARKおよび後量子イーサリアム関連のセキュリティ基準を進めます。解決者はAIエージェントを持ち込むことができ、このReed-Solomon近接問題に対してより高い信頼性下界を証明し、固定の128ビット目標に向かって進みます。Leanカーネルは各提出物を検証し、昇格した証明は公開界を向上させ、その新しい補題、証明技術、不可能性結果は上流で同期され、すべての参加者が再利用できるようになります。生産環境におけるほとんどのハッシュSNARKは関連する近接ギャップと関連する合意結果に依存していますが、現在証明可能な結果は研究者が信じる基準を下回っており、このチャレンジはオープンで増分的、検証可能な方法でこのギャップを縮小することを目的としています。koalaIRS12は関連論文に由来し、エンドツーエンドでArkLibに形式化されています。参加者はGitHubを通じてログインし、チャレンジリポジトリをクローンし、固定定理の陳述と検証フレームワークの下で提出することができます。比較器とLeanカーネルが確認した後、結果は公共リポジトリに記録され、解決者と使用したモデルが明記されます。本日オンラインになったのは、koalaIRS12の証明された下界を128ビットに引き上げる信頼性チャレンジであり、今後はさらに多くの問題が追加される可能性があり、詳細はプロジェクトの条項に準じます。

Coldcardが新しいファームウェアを発表し、安全性を強化しました。影響を受けるユーザーは、リカバリーフレーズを再生成し、資産を移行する必要があります。

Coldcardは最新のファームウェア5.6.1(Mk4/Mk5)および1.5.1Q(Q)をリリースしました。この更新は、緊急修正後に3週間続いたセキュリティレビューに基づいており、以前のニーモニック生成攻撃によるセキュリティリスクに対処することを重点としています。新しく生成される各ニーモニックは、少なくとも1つのユーザーエントロピーソースを追加する必要があります。これには、不規則なキー入力を少なくとも65回、実際のサイコロを50回投げること、または実際のコインを128回投げることが含まれ、STM32 TRNG、SE1、およびSE2が提供する新鮮なエントロピーと組み合わせます。新しいファームウェアは、署名前の即時段階的PSBT検証を追加し、USB接続およびファームウェア更新の境界を強化し、Delta Modeの隔離メカニズムを改善し、アクティブウォレットのバックアップ問題を修正し、乱数生成器の初期化および故障チェックを強化し、SIGHASHのデフォルト設定を調整し、複数のセキュリティおよび正確性の改善を含んでいます。Coldcardは、この更新がデバイスが攻撃を受けるリスクをさらに低下させることを目的としていると述べています。公式の注意として、ファームウェアを更新しても、以前に影響を受けたファームウェアによって生成された既存のニーモニックは修正できません。ユーザーのニーモニックが今回のセキュリティ通知の範囲に該当する場合は、まずデバイスを更新し、その後新しいニーモニックを生成および検証し、資金を新しいウォレットに移動する必要があります。Coldcardは、すべてのMk4、Mk5、およびQユーザーに対して、デバイスを迅速に更新し、ダウンロードしたファームウェアの署名を確認することを推奨しています。

グレースケール研究責任者:イーサリアムは「小さな国」のようで、ETHの発行はネットワークの安全性と通貨のバランスを決定する。

灰度研究主管 Zach Pandl は X プラットフォームでイーサリアムを「小さな国」に例え、ETH 発行メカニズムについて議論を展開しました。彼はイーサリアムには一つの核心的な「政府機能」があると考えています。それはシステム内の財産権と価値交換を保護することです。従来の国家が税金を通じて公共サービスを提供するのとは異なり、イーサリアムは主に「通貨税」、つまり新しい ETH を発行することでネットワークの安全を資金提供しています。この枠組みの中で、ネットワークの安全を維持するステーキング者は公共サービスを提供する集団に相当し、彼らは新しく発行された ETH を通じて報酬を得ます。したがって、イーサリアムのステーキングメカニズムと ETH 発行政策は、本質的にネットワークの財政政策と貨幣政策を同時に構成しています。Zach Pandl は、イーサリアムコミュニティがネットワークの安全コストを支払うためにどれだけの「新しい通貨」を発行すべきかを決定する必要があると指摘しています。より多くの安全保障は通常、より強い財産権保護を意味しますが、その代償はより高い ETH 発行量と潜在的な他のリスクです。例えば、ネットワークの安全がますます少数の大規模なステーキングサービスプロバイダーに依存する場合、これらのサービスプロバイダーがすべてのユーザーの資産権益を完全に中立に維持できるかどうかは、依然として議論の余地があります。Pandl は、従来の経済において誰も政府支出と貨幣発行の「最適レベル」を知らないのと同様に、イーサリアムも同じであると考えています。しかし、イーサリアムにはいくつかの重要な安全閾値があります。1/3:攻撃者がこの割合に達すると最終確認(finality)に影響を与える可能性があります。1/2:ブロックチェーンのフォーク選択(fork choice)に影響を与えます。2/3:最終確認プロセスを制御できます。一部のコミュニティメンバーは、イーサリアムの貨幣政策と財政政策の設計は、これらの重要な比率がもたらす安全性のトレードオフを考慮すべきだと考えていますが、現在のメカニズムはこれらの要素を十分に考慮していません。ただし、上記の比喩は完全に正確ではなく、ETH の焼却メカニズム、MEV、ガバナンスなどの他の重要な要素には触れていません。

ジム・クレイマーは、量子コンピュータがビットコインの安全性を脅かすことを懸念し、全てのビットコインを売却すると述べた。

前ヘッジファンドマネージャー、CNBC番組ホストのジム・クレイマーは、量子コンピュータがビットコインの安全性を脅かすことを懸念し、保有する全てのBTCを売却する計画であると述べました。彼の発言は、IBMの会長兼CEOアルビンド・クリシュナとのインタビューに基づいており、後者は投資家に対し、量子コンピュータが今後3〜4年以内に現代暗号学に挑戦する可能性があることに警戒するよう警告しました。クレイマーは、量子コンピュータが近い将来にビットコインネットワークを脅かす可能性があると考えています。しかし、現在のところ、彼がどれだけのBTCを保有しているか、またはすでに売却を完了したかは独立して確認されていません。彼の発言後、ビットコインは63,764ドル付近で正常に取引されており、一部の市場参加者は再び彼の見解を「逆クレイマー」信号と見なしています。ビットコインはsecp256k1曲線に基づくECDSA署名メカニズムを使用しており、理論的には、十分に強力な量子コンピュータがショアのアルゴリズムを利用して公開鍵から秘密鍵を導き出すことが可能です。リスクは、公開鍵が露出しているアドレスに集中しており、これにはアドレスの再利用、初期のウォレット形式、取引が放送された後に未確認の短い時間ウィンドウが含まれます。研究者は、約600万から700万枚のBTC、供給量の約30%がこのカテゴリーに該当する可能性があると推定しています。Google Quantum AIは今年の3月に、関連する暗号メカニズムを破るには50万個未満の物理量子ビットが必要であると推定し、以前の予測より約20倍の減少を示しました。しかし、現在の量子システムは通常数百から数千の物理量子ビットしか持っておらず、より高い信頼性を持つ論理量子ビットの数はさらに少ないです。ほとんどの研究者は、実際に暗号を破る能力を持つ量子コンピュータが登場するのは2030年代または2040年代になると予測しており、したがってクレイマーの3年予測はほとんどの技術的期待よりも明らかに早いです。

クロードは暗号アルゴリズムの弱点を発見し、ポスト量子安全性に理論的な脅威をもたらす。

Anthropic は Claude Mythos Preview モデルが暗号学研究において突破口を見出し、後量子デジタル署名候補案 HAWK に対する改良攻撃手法を発見したと発表しました。HAWK は NIST が量子コンピュータ攻撃に対抗するために募集した後量子署名候補案で、これまでに二回の専門家審査を通過していますが、Claude はわずか 60 時間で HAWK-256 の有効鍵強度を 2^64 から 2^38 に低下させ、理論的な解読コストを大幅に削減しました。HAWK はまだ実際には展開されておらず、この攻撃は現在、いかなる生産システムにも影響を与えていません。Claude はまた、7 ラウンド AES に対する改良攻撃を発見し、速度が 200 から 800 倍向上しました。研究過程において、Claude は暗号学者の限られた指導の下で文献レビュー、数学的推論、実験検証を自主的に完了しました。HAWK 攻撃には約 60 時間、API コストは約 10 万ドルかかりました;AES 攻撃は Claude が自主的に完了し、約 10 億トークンを生成した後に核心的な革新アイデアを提案しました。Anthropic の研究者はその後、数百時間をかけて結果を検証しました。Anthropic は、AI モデルが重要な暗号アルゴリズムの欠陥を発見するのに役立つようになり、暗号学界はソフトウェアの脆弱性分野と同様のボトルネックに直面する可能性があると述べています------AI が生み出した研究成果は人間の検証能力をはるかに超えています。Anthropic は学術機関と協力して CryptanalysisBench ベンチマークを発表し、NIST の著者や政府のパートナーと調整して情報を公開しました。研究チームは LEA、Serpent-128 などのアルゴリズムで初歩的な成果を上げています。Anthropic は、AI の能力が向上するにつれて、今後展開されたシステムに対する実際の攻撃が発見される可能性があるため、事前に対応メカニズムを構築する必要があると警告しています。

フィデリティがビットコインの安全性が半減するという主張に反論:マイナーの平均日収は2.63万ドルから4020万ドルに増加した

富達デジタル資産は最近、研究報告を発表し、ビットコインの半減期が長期的にネットワークの安全性を弱めるという懸念に対して前向きに応えました。報告の著者である富達の研究アナリスト、ダニエル・グレイは、ビットコインのネットワークの安全性はブロック報酬だけに依存せず、取引手数料、市場のインセンティブ、その他の経済的要因も同様にマイナーにネットワークの安全性を維持するように促し、持続的な攻撃のコストを非常に高くしていると指摘しました。データの面では、グレイはブロック補助金が継続的に減少しているにもかかわらず、ビットコインの価格の上昇がこの影響を大幅に相殺していると述べました。マイナーの平均日収は、ビットコインの初回半減期の約26,300ドルから現在の40,200ドルを超えるまでに増加しました。彼は「発行量が減少しているにもかかわらず、マイナーのインセンティブとそれに伴うネットワークの安全性は、歴史的にビットコインの価格の上昇とともに持続的に強化されてきた」と書いています。2024年4月の第4回半減期以降、マイナーの各ブロック補助金は6.25枚から3.125枚のビットコインに減少しました。しかし、報告の楽観的な見解は、公開市場のマイニング企業の現実の状況とは明らかに乖離しています。複数の業界アナリストは、現在の状況を記録に残る中で最も厳しいマイニング環境の一つと表現しており、その理由はブロック報酬の減少、運営コストの上昇、競争の激化が同時に進行しているためです。これに対して、複数のマイニング企業はAIおよび高性能計算の分野に転換を始めており、既存の電力インフラを利用してAIの計算需要を受け入れています。VanEckは、上場マイニング企業がAIインフラへの全面的な転換を完了するには、最大500億ドルの追加資金を調達する必要があると推定していますが、AIデータセンターは機房の標準、冷却、電力の冗長性、ネットワークに対する要求が従来のビットコインマイニング場よりもはるかに高いため、転換の難易度は軽視できません。
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