ACM FAccT 2026で実証：AIガードレールにはモデルと同等の精査が必要

From Evaluation to Guardrails: What We Brought to ACM FAccT 2026

Mozilla.aiはACM FAccT 2026で、LLMガードレールの評価がモデル自体の評価と同じくらい重要であると主張しました。同社は、難民・亡命希望者向けの多言語シナリオを用いて、ガードレールの文脈・言語固有の評価を実施。テキストのみの評価では事実確認ができないという構造的ギャップを特定し、ウェブ検索などのツールを備えたエージェント型ガードレールを提案しました。ハンズオンセッションでは、ツールの使用が判定を変えることはまれである一方、エージェントの動作は基盤となるLLMに大きく依存することが示されました。