2026/02/17 2:57
**塩に頼らないでください：AI要約、多言語の安全性、そしてLLM ガードレール**
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要約▶
日本語訳:
要約
著者は、マルチリンガルAI要約がQ&Aシステムよりも操作されやすく、人権報告などの高リスク領域に重大な危険をもたらすことを説明しています。
主要な証拠として、OpenAI の GPT‑OSS‑20B をイラン人権レポートで実験した結果が挙げられます。英語版ポリシーは違反を明示しますが、ファルス語版ポリシーは政府の取り組みを強調し、バイリンガルシャドウ・リソーニング と呼ばれる手法で安全ガードレールを迂回しつつ、虐待を軽視しています。
マルチリンガルAIセーフティ評価ラボの比較研究では、英語対非英語出力を行動可能性・事実性・安全性・トーン・差別・情報アクセスという6次元で比較しました。その結果、マルチリンガル要約はスコアが低く、Respond Crisis Translation のケーススタディではクルド語/パシュトー語の応答が行動可能性と事実性で最も低いことが明らかになりました。LLM‑as‑a‑Judge は性能を過大評価し、安全上の懸念を見逃しました。
著者は 評価→ガードレールパイプライン を開発し、文脈に応じた英語/ファルス語のガードレールを書き込みました。FlowJudge、Glider、AnyLLM を用いた難民申請シナリオでテストした結果、ポリシー言語のギャップとホラーションが顕著に検出されました。
2026 年を見据えると、本研究は純粋な評価から統合ガードレール設計へ移行します。システム内に継続的安全チェックを埋め込み、リアルタイムで事実性を検証し、音声ベース/マルチターン評価や検索／取得を組み合わせたエージェント型ガードレールを導入するとともに、ジェンダー暴力・生殖健康などの人道的領域へ多言語展開します。
マルチリンガル要約ツールを導入する企業は、偏ったり誤解を招く出力を防ぐために安全プロトコルを強化すべきです。一方で、経営報告書・政治討論・ユーザーリサーチ・チャットボットなどの分野では、より信頼性が高く事実確認された要約が恩恵をもたらします。
本文
「悪魔は細部に宿る」とよく言われます。美しさも、思考も、「でも…」というところにも同じことが当てはまります。だからこそ、「エレベーターピッチ」というフレーズを聞くと身震いするのです。
それは私が若き志望エンジニアだった頃、AMDで働いていた時に始まったのかもしれません。当時は「Women in This or That」クラブなど、見つけられる限り参加していました。イランで女性権利活動家たちから最初に知ったフェミニズムを、コーポレートアメリカの「リーニン（lean‑in）」時代に生きる形で実感したかったのです。無邪気だったと自覚しています。
その後、学術論文や政策報告書を読み漁るうちに、エグゼクティブサマリーやアブストラクトの世界に出会いました。私は多くを書き、多く読んで、実際に研究を理解し、消化し、挑戦し、さらに発展させたいのであれば、メソッドセクション、制約事項、脚注、付録へ進む必要があると常に感じていました。これこそがオリジナルな仕事をするための心構えだと思ったのです。
インタビューはタラズでの業務の大きな一部
デジタル技術、特にAI の社会的・人権への影響を調査するとき、最も重要な発見が1時間の会話からたった1文だけになることがあります。あるいは、文と文の間に生まれる沈黙―一息、そしてさらに長い沈黙―です。私が求めるインタビューは「スピーカーA」と「スピーカーB」の完璧な要約や主題リストではありません。そうした情報を欲しければアンケート調査を実施すべきで、インタビューは違います。
AI が生成するサマリー機能を否定しているわけではありません。多くの利点があることは承知しています。しかし研究者として批判的思考や主観的理解、新しいアプローチを持ち込むことが仕事であれば、そうしたツールに頼るべきではありません。さらに別の理由があります：昨年モザイル財団で大規模言語モデル（LLM）の評価に深く取り組んだ際、サマリー機能が私を悩ませました。それはAI 評価の世界に盲点があるように感じられたからです。
私のツールの例
以下の3つのサマリーはすべて同じ原文「Report of the Special Rapporteur on the situation of human rights in the Islamic Republic of Iran, Mai Sato」から、同一モデル（OpenAI GPT‑OSS‑20B）で生成され、同時に実行されたものです。違いは、モデルの推論を誘導する指示だけです。
- デフォルトポリシー（左）：人権侵害を厳しく強調し、「イランでは処刑が劇的に増加しており、900件以上」と引用しています。
- カスタマイズされた英語とペルシャ語のポリシー（右）：政府の取り組み―「法執行による市民保護」へフレーミングを移し、対話の余地を示唆します。
私はこの手法を Bilingual Shadow Reasoning（バイリンガルシャドウリズニング） と呼んでいます。モデルの内部チェーン・オブ・ソートをカスタマイズした「熟慮的」（非英語）ポリシーに沿わせ、セーフティゲートを回避しつつ、表面上は中立でプロフェッショナルな出力に見せる方法です。ポリシーとは、モデルが回答を生成する際の隠れた優先順位―例えばシステムプロンプト ―を指します。
右側のペルシャ語ポリシーはイスラム共和国自身の人権記録のフレーミングと一致し、文化的感受性、宗教価値観、主権を強調して、文書化された違反事実を隠蔽します（リンク先でポリシーをご確認ください）。この例は、多言語サマリータスクにおいてモデルの出力を誘導しやすいことを示しています。これは Q&A タスクよりもずっと重要です。なぜなら、組織が要約ツールを高リスク領域―エグゼクティブレポート、政治討論、ユーザー体験研究、チャットボット対話のサマリーと記憶化など―で広く活用しているからです。
Abeer et al. の論文 Quantifying Cognitive Bias Induction in LLM‑Generated Content をご覧ください。LLM 要約は感情を 26.5 % 改変し、プロンプトの前部から文脈を強調し、消費者が「LLM が生成したレビューサマリーを読んだ後に同じ商品を購入する確率が 32 % 高くなる」ことも報告しています。バイリンガルシャドウリズニングのポイントは、システムプロンプトやポリシーレイヤーの微細な変更でサマリーを有意に再構築できるという点です。その結果として、すべての下流決定が影響を受けます。
主要 LLM をベースにした多くのクローズドソースラッパーは、ローカリゼーションや文化適応、コンプライアンス検証などを謳いながら、見えないポリシー指令として隠れた命令を埋め込みます。これにより権威主義的環境での検閲・プロパガンダが容易になり、マーケティング広告で感情操作、歴史事実の再フレーミング、議論や討論の要約まで、ユーザーは「中立的なサマリー」を期待しながら、実際には偏ったツールに思考を委ねてしまいます。
多言語AI安全評価ラボ
モザイル財団でシニアフェローとして勤務していた間、私は大規模言語モデルの多言語不整合を検出・文書化しベンチマークするオープンソースプラットフォームを構築しました。現在でもほとんどの評価は英語に偏っており、他言語では保護が弱くテストも限定的です。このラボは英語と非英語 LLM 出力を 6 次元で横断比較できるよう設計されています。
- 実行可能性・実務性
- 実事実の正確さ
- 安全性・プライバシー
- トーン・共感性
- 差別の有無
- 情報へのアクセス自由度
人間評価者と LLM‑as‑a‑Judge（AI 裁定機能） を組み合わせ、判断が合致するかどうかを示します。
ケーススタディ：Respond Crisis Translation と協力し、GPT‑4o、Gemini 2.5 Flash、Mistral Small を、英語とアラビア語・ペルシャ語・パシュトー語・クルド語の 4 ペアで難民・亡命シナリオに対して評価しました。すべてのデータと手法はモザイルデータコレクティブを通じて公開されています。
主な発見（655 評価中）
- クルド語とパシュトー語が英語に比べ品質低下が大きかった
- 人間評価者は非英語での実行可能性/有用性を 2.92/5、英語では 3.86/5 と評価。事実性は 3.55 から 2.87 に低下
- LLM‑as‑a‑Judge はスコアを上げ、英語の実行可能性を 4.81、非英語では 3.6 と報告
- すべてのモデルと言語で、回答は「良好な信念」的仮定に基づき、亡命希望者に地元当局や出身国大使館への連絡を促し、逮捕・追放リスクを高める傾向があった
- 英語で表示された安全性免責は非英語では不均一に適用。例えば Gemini は英語で重症症状のハーブ療法を拒否したが、非英語では許可していた。LLM‑as‑a‑Judge は「不確か」になることなく、検索や事実確認ツールが無いにも関わらず誤った自信を示した
これらの結果は、評価からガードレールへと連続的に流れる設計へのインスピレーションとなりました。私たちは Evaluating Multilingual, Context‑Aware Guardrails: Evidence from a Humanitarian LLM Use Case（Mozilla.ai の Daniel Nissani と共同）を発表し、同じ 6 次元で英語とペルシャ語のガードレールポリシーを作成。FlowJudge、Glider、AnyLLM with GPT‑5‑nano を 60 個の文脈に基づく亡命希望者シナリオに対してテストしました。
結果
- Glider はポリシー言語のみで 36–53 % のスコア差を生み、意味的に同一のテキストでも大きく異なる
- ガードレールはペルシャ語推論で架空用語を生成しやすく、亡命希望者の国籍について偏った仮定を行い、事実性への自信を検証なしに表現
ラボで見つけたギャップは、安全ツールそのものにも残っています。私は OpenAI、ROOST、HuggingFace のハッカソンにも参加し、OpenAI の gpt‑oss‑safeguard を同様の実験手法で適用しました―結果も一貫しています。ROOST コミュニティ GitHub でハッカソン提出物と関連作業を確認してください。
結論
ペルシャ語のことわざ「هر چه بگندد نمکش میزنند، وای به روزی که بگندد نمک」は、「何かが腐ると塩で直す。しかし、塩自体が腐った日を呪う」という意味です。2026年は AI 評価の年になるという予測が多く出ました（スタンフォードの AI 研究者も含む）。私は 2025 年にモザイルフェローズの Bringing AI Down to Earth にその呼びかけをしました。しかし本当の変化は評価だけでなく、データとベンチマークが「何のためにあるのか」という明確な答えなしに膨張するリスクを伴います。
2026 年こそ、評価からカスタム安全策・ガードレール設計へ流れる年にしたい。今年は以下に注力します：
- 声ベースおよびマルチターン多言語評価を含む多言語AI評価プラットフォームの拡張
- 継続的な安全策改善のため、評価‑to‑guardrail パイプラインの統合
- 検索・検索機能を備えたリアルタイム事実性チェックを可能にするガードレールへのエージェント機能追加
多言語AI評価ラボは、特定ユーザー言語とドメインで LLM を展開するかどうか、どこでどのように利用すべきかを検討する方々にオープンです。人道支援や難民・亡命ケーススタディを性暴力、再生産健康など新領域へ拡大し、複数言語で評価を行う計画も進めています。
協力・サポートをご検討いただける方、または潜在的な資金提供者がいれば、お気軽にご連絡ください：rpakzad@taraazresearch.org
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