AIBR プレミアム
拓海先生、お時間よろしいですか。部下から「AIで画像生成モデルの安全性をチェックすべきだ」と言われて困っております。具体的に何をすれば良いのか、正直ピンときません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。要点は三つです：何を攻めるか（攻撃の種）、人の知恵と機械の力をどう組み合わせるか、結果が現場で意味を持つか、です。
なるほど。で、具体的にはどうやって画像生成モデルを「攻める」んですか。現場の担当は慣れていないので、手間がかかるとすぐ止められてしまいます。
簡単に言えば、まず人が考えた「引き金」になる文（プロンプト）を集め、それをAIで賢く広げて多様な攻撃パターンを作るのです。人の創意が核にあり、機械が量とバリエーションを出すイメージですよ。
これって要するに、人間が生み出す『巧妙なふるまい』とAIの『手数』を掛け合わせるということですか？コスト対効果の観点で有望に思えますが、現場で扱えますか。
その理解で正しいですよ。ここで重要なのは三点です。第一に人手だけではスケールしない点、第二に自動生成は人間らしさを失いがちな点、第三に両者をうまく繋げて現場で使える形にする点です。だからチームで少しずつ運用するのが現実的です。
運用の話は分かりやすいです。では効果はどう測るのですか。たとえば「検出がすり抜ける割合」みたいな指標で示せますか。
はい。代表的な指標としては「攻撃成功率(attack success rate)」があります。これは特定のチェック器が誤検出や見逃しをする割合で示します。論文では複数の検出器で比較し、拡張後も平均的な攻撃成功率が保たれていると示されていますよ。
なるほど。多様性の確保も重要ですね。最後にもう一つ、現場で説明するときの要点を簡潔にまとめてください。
いいですね、要点は三つです。一、現行の人間が作った攻撃の『質』を保ちながら量を増やす。二、増やした攻撃の地理的・文化的多様性を担保する。三、結果は既存の検出器で評価し、実運用上の盲点を見つける。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
承知しました。要するに、人が考える『攻めの核』を残して、AIでそれを色々に広げることで、効率よく見落としを洗い出せるということですね。よく分かりました、まずは小さく始めてみます。
