AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「拡散モデルを使えば攻撃に強くなります」と言われまして、正直ピンと来ません。要するに何が変わるんですか、投資対効果で示してほしいのですが。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。結論を先に言うと、拡散モデルは入力を「ある種の圧縮された状態」に変換して攻撃の効き目を弱める効果があり、投資対効果を考える場合は効果の源泉と評価方法を分けて見極める必要があります。
圧縮という言葉は分かりますが、拡散モデルってノイズを足したり戻したりするやつですよね。これって要するに元の画像に近づける“浄化”ということではないんですか？
素晴らしい着眼点ですね！実は直感と違って、拡散モデルで“浄化”するとℓp距離が必ずしも小さくなるわけではありません。拡散過程には確率的な要素（ランダムネス）が入り、その下で入力は“別の安定した点”に引き寄せられることが多く、結果的に攻撃が効きにくくなるのです。
ランダムネスの影響というのは現場で評価しにくいですね。評価を誤ると過大な期待を抱いてしまいそうです。具体的にどう注意すればいいですか。
その通りです、評価のやり方が鍵です。要点を3つにまとめて説明しますよ。1点目はランダムネスを固定すると堅牢性の改善幅は小さくなること、2点目は拡散モデルが入力空間を圧縮して攻撃の影響を弱めること、3点目は実運用ではランダムネスをどう扱うかで実効性が変わることです。
なるほど。現場ではランダムな設定のまま評価してしまうと“見かけ上”の改善が大きく見えると。これって要するに評価の信頼性を確保するために条件を固定して検証しろという話ですね？
その理解で合っていますよ！加えて、ランダムネスを固定しても一定の改善が残る理由は圧縮効果です。ビジネスで言えば、現場に雑多なノイズがあるデータを“取扱説明書に沿って整理”すると品質が上がるのと似ています。
実運用でやるなら、ランダムネスを毎回変える方法と固定する方法、どちらが現実的ですか。人手や時間の制約もありますので、その観点で教えてください。
良い質問ですね。実務的には評価時に固定した条件でまずベースラインを作り、運用段階で複数のランダム設定を短時間で評価して平均的な挙動を見るのが現実的です。投資対効果を重視するなら、まずは固定条件で検証して小さなPoCを回すと良いです。
分かりました。要するに、まずは条件を固定して効果の“実数値”を掴み、その後ランダム性を加えて現場感を確かめる、という順番ですね。自分の言葉で整理するとそうなります。
