ブラウン大学のAIチート騒動：対面試験で成績が約50%下落

アイビーリーグの名門ブラウン大学で、AIを使った不正疑惑が大きな議論を呼んでいます。ある教授が学生のAIチートを疑い、オンライン試験から対面の期末試験に切り替えたところ、成績が約50%も下落したとのことです。

この一件は「私たちは意図的に馬鹿になることはできない」という言葉と共にArs Technicaで大きく取り上げられ、Hacker Newsでも68ポイント・44コメントと大きな反響を集めました。AIツールの普及が教育現場にどう影響するか、改めて考えさせられる事例と言えます。

AnthropicがClaude Codeのシステムプロンプトを80%削減

Anthropicは、AIコーディングツール「Claude Code」のシステムプロンプトを80%削減しました。同社のタリク氏は、「Claude Fable 5」など最近のモデルに対する過度な禁止指示が、モデルの創造性を制限していたと指摘しています。

プロンプトを減らすことでAIエージェントがより柔軟に判断できるようになるという判断で、制約を減らして能力を引き出すアプローチとして注目されます。日本のITmediaでも速報として伝えられました。

AIのコストが経営陣を悩ませる — 使用量課金の複雑さ

The Registerの報道によると、AIサービスの課金モデルが「使用量ベース（usage-based pricing）」に移行した結果、企業の経営層（C-suite）が請求額の把握に苦慮する事態が広がっています。従来のサブスクリプション型と異なり、実際の利用量に応じて料金が変動するため、予算の見通しが立てにくいことが原因です。

AI導入が本格化する中で、コスト管理の仕組み作りが急務になっていることが伺えます。

Qwen3.5 122Bが「最強」— LocalLLaMAコミュニティの実感

RedditのLocalLLaMAコミュニティで、Qwen3.5 122Bについての議論が活発に交わされています。投稿者は128GBのRAMを搭載した環境で複数のモデルを検証した結果、Qwen3.6 27B/33BやGemma4 31B/26Bでは複雑なタスクで問題が発生し、最終的にQwen3.5 122Bが最も安定して結果を出したと報告しています。

特に160枚のPowerPointファイルからデータを抽出する実務タスクでは、他モデルが問題続出の中、Qwen3.5 122Bが約2時間で完遂したとのこと。120BクラスのMoEモデルが能力と速度のバランスで「スイートスポット」にあるという指摘は、ローカルLLM運用の指針として参考になります。

防御系AIエージェントの乗っ取りでリモートコード実行が可能に

AI Now Instituteが発表したレポートで、サイバーセキュリティ防御に使われるAIエージェントを乗っ取り、リモートコード実行（RCE）に至る脆弱性が指摘されました。「Friendly Fire」と名付けられたこのエクスプロイト概要は、AIエージェントをセキュリティ用途に展開する際のリスクを浮き彫りにしています。

AI自体が攻撃対象になる新たな脅威ベクトルとして、セキュリティ設計の見直しが求められます。