無検閲 AI を調べて、使ってみた

そもそも、なぜ断るのか

• 今の AI は、学習のときに「危ない質問は断る」ように仕込まれています
• 学習に使ったデータから受け継ぐこともあります。ChatGPT が作った問答で学習したモデルは、ChatGPT の断り方まで覚えてしまう、という話です（Eric Hartford さんの記事）
• 断る仕組みを外すには、AI の中身（重み）が配られている「オープンウェイト」のモデルが前提です。ChatGPT や Claude は中身が配られていないので、外から手を入れられません
• 中国の会社は、オープンウェイトのモデルをたくさん配っています（Alibaba の Qwen・DeepSeek・Z.ai の GLM など）
• 無検閲 AI の元も、ほとんどがこれらです。Hugging Face（AI のモデルの配布所）で abliterated のモデル（無検閲の作り方の1つ。あとで説明します）をダウンロードの多い順に並べると、上位8つは全部 Qwen か DeepSeek が元でした（2026年10月21日）

オープンウェイトとは？

• クローズド: 中身（重み）は非公開。API からしか使えない（ChatGPT・Claude・Gemini）
• オープンウェイト: 中身が配られていて、ダウンロードして動かせる。ただし、学習のデータやコードは非公開なことが多い（Llama・Qwen・DeepSeek・Mistral・Gemma）
• 完全なオープンソース: 中身・学習のコード・データまで全部公開（OLMo・Pythia など、ごく一部）

中身は配るけど、学習の中身までは明かさない。これを完全なオープンソースと区別するための言葉です。「無料で落とせて、自由に使えるモデル」くらいの理解で大丈夫です

① uncensored（学習し直す）

• 断っている問答を学習データから抜いて、もう一度学習させるやり方です
• Hartford さんの手順は「断りと偏った答えをできるだけ取り除き、残りのデータで、元のモデルと同じやり方で学習する」
• たとえるなら再教育。考え方を教え直すイメージです
• 頭のよさはそのままで、ブレーキだけがゆるくなる、と言われます（uncensored と abliterated の違い）

② abliterated（切り取る）

• AI の頭の中には、断るときに決まって現れる「向き」が1つあることが分かっています（Arditi さんたちの研究、2024）
• 危ない質問と普通の質問を流して、頭の中の動きの差をとると、その向きが見つかります
• その向きを中身（重み）から切り取ってしまうのが abliterated（アブリテレーテッド）です。学習し直しは要りません（Maxime Labonne さんの解説）
• たとえるなら ロボトミー。脳の一部を切り取って、断れなくする感じです
• 副作用もあります。Labonne さんの試しでは、切り取ったあとのモデルは、ベンチマークの点が全部下がりました
• 同じ言葉をくり返す・話が崩れる、といった壊れ方もしやすいと言われます
• 最近は Heretic という道具で、断る回数と、元のモデルからのずれの両方が小さくなるように、自動で切り取れます。Heretic で作られたモデルは 5,000 を超えるそうです

2つを比較

モデル

• 配っている場所は Hugging Face です。
• 以下では、無検閲AIのいくつかを示します。実際にはもっとたくさん存在します

※ 名前は、「作った人/モデルの名前」の形です
※ カッコは、直近1か月のダウンロード数です（2026年10月21日）

検閲のゆるさのランキング

• Hugging Face に UGI Leaderboard という、AI がきわどい質問にどれだけ断らずに答えるかを比べた表があります（GIGAZINE の紹介）
• 2026年1月の時点で、1位は Grok-4。実は、大手の普通の AI でも上位にいます
• 問題は非公開で、有志の作った指標なので、点は参考くらいに見るのがよさそうです

利用方法は3つ

Web のサービス

• 例: Venice AI・HackAIGC・NoFilterAI・FreedomGPT・uncensored.com・uncensored.ai など
• 登録して、ブラウザで話すだけ。いちばん手軽です
• ただし、どのサービスも怪しく見えました（理由は後で説明）

モデルを貸してくれる業者

• 例: Featherless・NanoGPT・Infermatic など
• Hugging Face の AI のモデルを業者の GPU に載せてあり、月額で好きなモデルを使えます。チャットの画面か API から使います
• 私は GPU が無いので、ここ（Featherless）で試しました

ローカルで動かす

• Hugging Face にオープンウェイトの AI が配られているので、それをダウンロードして、自分の PC で動かします
• ただ、高いです。上の huihui-ai のモデル（27B）は、4ビットに縮めた版でも約 17GB、縮めない版だと約 55GB あります
• 快適に動かすには、これが丸ごと GPU のメモリに載るのが目安です。載りきらないと、CPU とメモリで動かすことになり、とても遅くなります
• GPU のメモリが 32GB の RTX 5090 は、発売時の米国の希望価格で 1,999 ドル。GPU だけで、この値段です💦
• 私の PC は GPU なし……。大きいモデルは、動かすことすらできません（笑）

モデル（Featherless で）

Web のサービス

（個人的な感想としては、どのサービスも怪しく見えました）