AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が”プロンプト防御”って言ってましてね。AIが攻撃に弱いからプロンプトで守るって話らしいんですが、要するに我々の業務でメリットありますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、プロンプト防御はモデルを丸ごと入れ替えずに運用改善できる点が魅力ですよ。ポイントはコストと導入の速さです。
コストと導入の速さ、ですか。つまり現場でパッと試せるということでしょうか。現場は嫌がるんですよ、長期の学習や再学習は。
はい、まさにその通りです。今回の研究はさらに踏み込み、画像の持つ”位相”と”振幅”という性質を分けて使うことで、より効率的に頑健性を高められると示しています。難しく聞こえますが、身近な例で言えば地図の輪郭（位相）と色づけ（振幅）を別々に扱って守るようなものですよ。
これって要するに、画像の形とか模様と色を別々に守るということですか？それなら少しイメージしやすいです。
その通りですよ。要点を三つで整理します。第一に、位相（phase spectrum）は形や構造情報に強く結びついており、第二に、振幅（amplitude spectrum）は色やテクスチャの情報に敏感で騙されやすい。第三に、この二つを別々に学習させることで、少ない追加コストで守りを固められるのです。
ふむ、現場への導入が軽いのはいい。しかし、うちの製品写真みたいに背景や照明で色が変わるケースが多い。振幅は騙されやすいと言われると心配です。
いい着眼点ですね。研究では振幅側の不安定さを考慮して、位相用プロンプトと振幅用プロンプトをクラスごとに学習し、さらにどちらを重視するかを状況に応じて重みづけする仕組みを提案しています。つまり、振幅が怪しい場面では位相優先で対応できますよ。
なるほど。導入後の運用面では、予測ラベルに基づいてどのプロンプトを使うか自動で選ぶと聞きましたが、それで誤選択した場合のフォローはどうなるのですか。
そこも押さえています。研究では選ばれたプロンプトと実際の画像が合わない場合のペナルティを学習に組み込み、ミスマッチの悪影響を減らす損失関数を設計しています。現場での誤動作リスクを下げる工夫があるのです。
分かりました。これって要するに、モデルを作り直さずにカテゴリごとに”位相”と”振幅”の守りを設定して、誤った守りを選んだ場合の損失も学習で小さくしている、ということですね。
その通りですよ。素晴らしい要約です。導入は段階的に行えば良く、まず現行モデルに追加する形で検証してから本格導入すれば投資対効果が見えやすいです。
分かりました。まずは小さなデータセットで位相と振幅のプロンプトを試してみて、効果が出たら段階的に広げる方向で進めます。ありがとうございました。
