AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「画像生成AIの安全対策が必要だ」と言われまして。正直、画像に文字を入れられるとか聞いてもピンと来ないのですが、何が問題なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論から申し上げますと、今回の論文は「画像生成モデルが、見た目は無害な画像と別の見た目は無害な文字を組み合わせることで、結果的に有害な意味を生むケース」を示しているんですよ。大丈夫、一緒に見ていけば必ず理解できますよ。
画像と文字が別々なら問題ないと思っていたのですが、組み合わせるとダメになるというのは要するにどういうことですか？我々の工場で言えば、部品は安全でも組み合わせると危険な装置になる、という感じでしょうか。
まさにその比喩がぴったりですよ。論文で扱っているのはText-to-image (T2I) models（テキスト→画像生成モデル）に対する「マルチモーダル実用的ジャイルブレイク」という攻撃で、見た目の画像と視覚的に描かれた文字（visual text rendering）を合わせることで、モデルが意図せぬ不適切なメッセージを生成してしまうのです。
なるほど。で、これが我々の経営判断にどう関係するかというと、何を投資すれば防げるのか、という点が気になります。現場に導入する前にチェックすべきポイントは何でしょうか。
ポイントは三つに要約できますよ。第一に、モデルが視覚的な文字をどれだけ正確に画像内に再現できるかを評価すること、第二に、画像と視覚文字を組み合わせた場合の意味的な危険性を評価すること、第三に、学習データやフィルタリングの方法を見直して、こうした組み合わせによるリスクを低減することです。順を追って説明できますよ。
具体的には、社内でどのようなテストを回せばいいのでしょうか。画像生成AIは外注予定ですが、外注先にどんなチェックを要求すれば安全と言えるのか知りたいです。
外注先に求めるべきは検査データの提示です。具体的には、視覚文字のレンダリング精度を測る評価セット（paperではMPUPというデータセットを用いています）を使った実測値と、画像と文字を組み合わせた際の安全性評価の結果を示してもらってください。さらに、問題が起きた際のレスポンス体制—迅速な削除と学習データの修正—を明記してもらうべきです。
これって要するに、見た目だけで安全だと判断するのは危険で、意味の文脈まで検査しないとダメだということですか？
その通りですよ。見た目が無害でも、視覚文字と画像の組み合わせで意図せぬ意味が生まれるのが問題です。大事なのは、見た目評価だけで終わらせず、組み合わせたときの「語用論的（pragmatic）」な解釈まで検査することです。語用論的というのは、言葉が文脈で意味を持つように、画像と文字の組合せで意味が出るかを見ることです。
よく分かりました、拓海先生。最後にもう一度、私の言葉で整理しますと、画像生成AIを導入する際は「視覚文字の再現精度」「画像と視覚文字の組み合わせでどんな意味が生まれるかの評価」「問題発生時の対応体制」の三点を確認すれば良い、ということでよろしいでしょうか。これで社内説明ができます。
