ホワイトハウスAI顧問サックスが米国モデルを審査：「Kimi K3」を修復して15個の安全脆弱性を解消、米系モデルの自己制限が厳しすぎる

ホワイトハウスAI顧問のDavid Sacksは、「Kimi K3は数日以内に15個の重要なセキュリティ脆弱性を修復したが、アメリカ本土のモデルであるCodexとFableは“ネット上のセキュリティの柵”の制限により対応を逃した」と指摘した。
（前提：Kimi K3がフロントエンドのコードランキングで1位に到達前、実際の盲検でClaude Fable 5に勝利）
（背景補足：Kimi K3が米国のAI巨大企業を追い詰めた？専門家はAnthropicがOpus 5を急いで推進し、GPT-6は早期に公開される恐れがあると予測）

この記事の目次

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• 15個の重要な脆弱性とは何か？
• CodexとFableの「柵の効果」
• 同じ週のAIスピード勝負

ホワイトハウス顧問が一言で米国のAI競争における「自己制限」を言い当てた。7月20日、米国ホワイトハウスの人工知能顧問David Sacksがコミュニティ・プラットフォームに投稿し、Kimi K3は先ほど15個の重要なセキュリティ脆弱性を修復した一方で、CodexとFableは以前「ネット上のセキュリティの柵」の制限により、これらの問題の処理を拒んだと述べた。Sacksは、外国のモデルが問題なく達成できる任務を、米国の自国モデルに制限をかける理由はないと強調し、「そうすることは私たち自身の競争力を弱めるだけだ」とした。

15個の重要な脆弱性とは何か？

Kimi K3は、月内にフロントエンドのコードランキングでトップに立ち、実際の盲検でClaude Fable 5を破ったモデルだ。Sacksが言及した「15個の重要なセキュリティ脆弱性」には、Kimi K3が訓練段階で見つけた内部バグ、推論プロセスの誤り、モデルの自己キャリブレーション失敗などの問題が含まれる。これらの脆弱性が修復されない場合、コード生成や論理推理などの中核タスクにおける精度に直接影響する。

CodexとFableの「柵の効果」

CodexはOpenAIのコードモデル群であり、FableはAnthropicのClaudeファミリーを指す（「Fable 5」はClaude Opus級の最新モデル）。Sacksの見立てはこう示唆している。米国のモデルは訓練および推論の段階で、より多くの「ネット上のセキュリティの柵」、たとえば出力形式の強制チェック、推論の深さの制限、特定の推論経路の排除などを設定している。これらの柵はモデルの信頼性を確保する一方で、モデルが自己修正するための経路も同時に遮断してしまう。

同じ週のAIスピード勝負

Sacksが発言した同じ日に、Succinct Labsの幹部Brian Trunzoが文章を投稿し、従来の「AIでAIを見分ける」検出の発想はすでに機能しなくなっており、ゼロ知識証明（ZK）はAIに対して、独立して検証できる「行動の証明書」を提供できると述べた。これはSacksの見解と呼応する。つまりAIモデルは信頼できるだけでなく、検証可能である必要がある。