AIコード監査は正常なコードに隠れた攻撃を見抜けない――PRWeaverが示した「前提盲目(PIB)」と暴走を防ぐ新たな統治基準を

AIコード監査は正常なコードに隠れた攻撃を見抜けない――PRWeaverが示した「前提盲目(PIB)」と暴走を防ぐ新たな統治基準を

正常なコードに悪意を混ぜると、AI監査の検出率は16~22%まで低下する。最新研究PRWeaverが示した構造的弱点を、前提整合性盲目(PIB)とFCL-Sの証拠連続性・停止統治から分析する。
Hugging Face侵入事件で見えたAIエージェントの危険性(16の事故例で探る)

Hugging Face侵入事件で見えたAIエージェントの危険性(16の事故例で探る)

Hugging Face侵入事件を手がかりに、自律型AIエージェントがどこまで現実の悪い結果を実行できてしまうのかを一般向けに解説する。AIの危険は知能だけではなく、API、権限、本人確認、未検証前提のまま実行へ進む構造にある。