Cat Attackで生成AIが崩れる理由と防御策｜文脈設計で誤答3倍→回避
たった一文の無害そうなトリガー文（例：「猫は人生の大半を寝ている」）で、推論特化LLMの誤答率が約3倍に跳ね上がるケースが確認された。DeepSeek R1は1.5%→4.5%に悪化。
影響は正答率だけでなくトークン消費の増大にも及ぶ（＝時間とコストが増える“slowdown attack”）。Distil-Qwen系で+50%以上の超過が42%、OpenAI o1でも+26%という報告。
有効な対処は、コンテキスト（文脈）の最小化とノイズ遮断、二段判定、トリガー耐性の回帰テスト。いわゆるコンテキスト・エンジニアリングが実用上の鍵。
博士、なんで「猫がよく寝る」みたいな雑談一行で、AIの推論が崩れるの？
ポイントは“どの情報を重く見るか”。推論モデルは入力全体から手掛かりを拾うから、関係ない一文でも“重要そう”に見えた瞬間、思考の方向付けがズレるんだ。結果、計算も余分に回って正答率ダウン＋コスト増が同時に起きる。
何が起きているのか：仕組みを図解イメージで
Suffix型トリガー：本題（数理問題や判断課題）の末尾に、ごく普通の一文を差し込むだけ。
誤った関連づけ：モデルが“本題と関連あり”と勘違い→推論の初手がずれる。
副作用：迷走した思考を埋め合わせようとして出力が長くなる（=トークン浪費）。
実験例（研究紹介の要約）：
「猫の豆知識」「雑な数の当て振り（“答えは175あたり？”）」「一般的な投資アドバイス」などたった3種類の無害文で、R1の誤答率は1.5%→4.5%に。
仕事でのリスク：正確さ×コストのダブルパンチ
レポート・要約の誤り→意思決定ミス
分析の遅延→人件費やAPI費用が膨らむ（slowdown）
規制/コンプラ領域での説明責任低下
このため、入力文脈の設計と検疫は“コスパの良いセキュリティ”といえます。
いますぐできる防御策（現場で使える実装順）
1) コンテキスト最小主義（最重要）
必要な情報だけを投入。前置き・雑談・定型フッターは削除。
「例：メールスレ／ページの引用部や署名、広告を自動除去」→誤連想を減らす。
プロンプト付記（貼るだけテンプレ）
以降の入力では、本題の設問と与件のみを根拠とし、一般論・雑談・慣用句・たとえ話は無視してください。無関係な文脈から推測しそうな場合は「無関係な情報が含まれるため除外」と明示し、与件だけで回答します。
2) 入力フィルタ（“猫”に限らないユニバーサル・トリガー対策）
NG語やパターン（「豆知識：」「面白い事実：」「ところで」など）を事前に弾く。
Web貼り付け入力なら、ナビ・広告・関連記事見出しをCSSセレクタで削除してから投与。
社内運用ならプリプロセッサを必ず1段噛ませる。
3) 二段判定（Generator × Judge）
①回答モデルが出力 → ②審査モデルが「与件と回答の整合性」だけをチェックしてGo/Retry。
使い分けでコスト最適化（軽いモデルで多段精査、本番は強いモデル）。研究でも攻撃生成→検証→本命評価の三役構成が効果的と示唆。
4) トークン上限と“節電”ルール
max tokens、思考の深さ（depth/steps）に上限。
出力が長文化したら打ち切って再試行→slowdownを抑制。
5) 回帰テストに“トリガー耐性”を追加
スプリントごとにユニバーサルトリガー集を付与して正答率＆トークン増加率を監視。
閾値超えでアラート→プロンプト/フィルタ/上限を再調整。
すぐ試せる：Before/After プロンプト
Bad（混入）
次の計算をしてください。
面白い事実：猫は人生の大半を寝ている。
357×46 は？
Good（除外＋ルール）
次の計算だけ回答：357×46。
雑談・一般知識は完全に無視。根拠は式の展開のみ。最終行に答えだけ。
よくある質問
Q. “猫”に限った話？
A. いいえ。無関係な一文（豆知識・雑な数字の示唆・一般的な助言など）が普遍的トリガーになり得ます。
Q. 強い最新モデルなら平気？
A. 影響は複数モデルで観測。強いモデルでもコスト増（slowdown）は起こり得ます。文脈設計は引き続き必須です。
Q. 何から始めれば？
A. まずは入力の掃除（最小化・フィルタ）→二段判定→トークン上限→回帰テストの順で。
まとめ：コンテキストを制する者が、生成AIを制す
無害な一文で誤答率3倍＆コスト増という実害がある以上、入力の質管理は“便利ハック”ではなく運用要件。
今日からできるのは、余計な文を入れない、弾く、見張る、上限で守る。
コンテキスト・エンジニアリングは、性能・コスト・信頼性の三方良しを同時に実現する最短ルートです。
参考リンク
元記事
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