Term

misalignmentスコア

別名: 不整合スコア

Overview

最終更新: 2026年7月9日

misalignmentスコア(不整合スコア)は、AIモデルが開発者の意図やユーザーの期待に反する振る舞いをする度合いを数値化した指標です。このスコアが低いほど、モデルはより望ましい、整合性の取れた挙動を示すとされます。Anthropicのアラインメント担当チームは、Claude Opus 4.8において、このmisalignmentスコアがOpus 4.7の約2.5から約1.9へ改善したと報告しています。これは、約2,600回の模擬調査セッションに基づいて測定されたもので、モデルの「向社会的な性質」の向上を示す具体的な指標として用いられています。

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