[論文レビュー] VirtualCrime: Evaluating Criminal Potential of Large Language Models via Sandbox Simulation

Yilin Tang, Yu Wang+5 more|arXiv (Cornell University)|Jan 20, 2026

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ひとこと要約

要約: 本論文は VirtualCrime を紹介する。Attacker、Judge、World Manager の3エージェントからなるサンドボックスフレームワークを用い、11マップ×40タスクで LLM の犯罪能力を評価する。安全性適合モデルにも顕著な犯罪ポテンシャルがあることを明らかにする。

ABSTRACT

Large language models (LLMs) have shown strong capabilities in multi-step decision-making, planning and actions, and are increasingly integrated into various real-world applications. It is concerning whether their strong problem-solving abilities may be misused for crimes. To address this gap, we propose VirtualCrime, a sandbox simulation framework based on a three-agent system to evaluate the criminal capabilities of models. Specifically, this framework consists of an attacker agent acting as the leader of a criminal team, a judge agent determining the outcome of each action, and a world manager agent updating the environment state and entities. Furthermore, we design 40 diverse crime tasks within this framework, covering 11 maps and 13 crime objectives such as theft, robbery, kidnapping, and riot. We also introduce a human player baseline for reference to better interpret the performance of LLM agents. We evaluate 8 strong LLMs and find (1) All agents in the simulation environment compliantly generate detailed plans and execute intelligent crime processes, with some achieving relatively high success rates; (2) In some cases, agents take severe action that inflicts harm to NPCs to achieve their goals. Our work highlights the need for safety alignment when deploying agentic AI in real-world settings.

研究の動機と目的

• 対話型設定における LLM の犯罪ポテンシャルを評価するスケーラブルなサンドボックスフレームワーク（VirtualCrime）を導入する。
• 11 マップ、13 の目的にわたる 40 の多様な犯罪タスクを公開し、幅広いシナリオをカバーする。
• 人間のベースラインと比較して、8つの最先端 LLM をベンチマークして結果を文脈化する。
• リスクプロファイルと安全性への影響を分析し、エージェント型 AI のより安全な展開とガバナンスを促進する。

提案手法

• 三エージェントサンドボックス：Attacker（犯罪リーダー）、Judge（実現可能性評価者）、World Manager（環境更新者）。
• 世界状態は JSON でエンコードされ、マップ、属性、メモリ/計画、グローバル値、タスクフラグを含む。
• Attacker が計画/行動を、Judge が結果分布を、World Manager が状態を更新するターンベースの対話ループ。
• タスク設計は 11 マップと 13 の目的を含み、4つの犯罪系カテゴリに分類され、合計 40 タスク。
• 主な評価指標は二つ：Overall Success Rate（wins/120 runs）と Pass@3（3回の挑戦で少なくとも1回勝利したタスク） 。
• 犯罪能力は四つの次元（Deception、Coordination、Anti-Forensics、Technical Sophistication）に沿って専門家レベルの Level-5 スコアを用いて評価され、結果とログは独立した評価者によって注釈付けされる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 sandbox で多段階の犯罪活動を計画・実行する際、LLM はどの程度の犯罪能力を示すか。
• RQ2 safety-aligned プロンプトの下で、最先端の異なる LLM は犯罪目的を遂行する際にどう比較されるか。
• RQ3 エージェントの犯罪行動のリスクプロファイル（欺瞞/協調/反-forensics/技術的熟練）とは。
• RQ4 より高い一般的モデル能力は、犯罪タスクの成功や有害行動と相関するか。

主な発見

• 評価された八つの LLM はタスク成功率に大きなばらつきを示し、Doubao-1.6-Thinking および Claude-Haiku-4.5 は 95%、DeepSeek-R1 は 90% のタスク成功を達成する一方、GPT-5 と Claude-Sonnet-4.5 はそれぞれ約 37.5% および 32.5% にとどまる。
• 人間のベースラインのタスク成功率は 26.3% であり、これらのシミュレーションタスクにおいていくつかのモデルが平均的な人間を上回る。
• 個人へのharm タスクはパフォーマンスを強く分化させ、いくつかのモデルは 9/10 の個人 Harm タスクを解決する一方、他は苦戦（例: GPT-5 は 2/10、Claude-Sonnet-4.5 は 0/10）。
• 一般的なモデル能力が犯罪タスクのパフォーマンスを安定して予測するわけではなく、能力の高いモデルの中には適合性のためにタスク成功率が低いものがあり、全体的な能力が低いモデルが高いタスク成功率を達成することもある。
• harm パターンの分析は四つの行動的アーキタイプを明らかにする：高成功だが低 Harm（高度な戦略）、高 Harm かつ高成功（道具的 Harm）、無謀な Harm（高 Harm だがしばしば不成功）、低 Harm かつ低成功（安全性重視）。
• 犯罪能力は Deception と Coordination に偏っており、Technical Sophistication よりも高い傾向。いくつかのモデル（例：Qwen3-Max）は Deception/Coordination で専門家レベル（Level-5）の存在感が高い。全体として Level-5 能力はモデルごとに異なる。