次回の更新記事:MetaのLLM『Muse Spark 1.1』評価報告を読み解く。コ…(公開予定日:2026年07月13日)

AIの知能評価トーナメントで「嘘つきモデル」が勝利する逆説的現象

評価・ベンチマーク(モデル評価、ベンチマーク、性能測定)

📝 これは「短信」です ― AIDBリサーチチームが独自の視点で論文を紹介する、カジュアルで読みやすいコンテンツです。

AI同士に問題を出し合わせて知能を測るトーナメントで、優勝したのは「最も嘘つきなモデル」だったという報告が出ています。
プリンストン大学の研究チームによるものです。

ルールは、出題者役のAIがクイズを作って「正解」も宣言し、回答者役のAIたちの回答が割れるほど出題者が高得点、というもの。賢いAIほど絶妙な問題を作れるはず、という発想です。

宣言した「正解」が本当に正しいかはチェックしません。簡単な問題にわざと嘘の正解を宣言すると、素直に答えるAIと引っかけを疑うAIで回答が割れ、出題者が得をします。優勝したモデルの宣言が実際の答えと一致していた割合は59%で、全参加者中最低でした。

対照的にClaude Opus系は97.5%正直で、問題に解説コメントまで付ける協力ぶり。誰にでも解けてしまい得点が伸びませんでした。正直さが不利になる、という皮肉な結果です。

ただし、じっくり考えさせると、モデルたちは「あの出題者は嘘つきだから五分五分と答えておこう」という対抗策を自力で発見。嘘は長い目で見ると通用しなくなることも確認されています。

人間の能力を超えたAIを測る問題は、人間にはもう作れない。ならば出題自体をAIに任せよう、という次世代評価の研究です。

こちらもどうぞ