AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が『レッドチーミング』という言葉を出してきて困っています。要するに、うちの仕事に関係ある話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！Red Teaming（レッドチーミング、攻撃的検証）は、システムの弱点を意図的に突いて評価する方法ですよ。医療機関での生成型AI運用では著作権や研究倫理が絡むため、特に重要になっています。
ただ、うちの現場はそもそもデジタルが得意ではありません。これって要するに大きな投資をして新しい人材を採る必要があるということですか。
大丈夫、田中専務。まず押さえる要点は三つです。1) 継続的な検査体制の整備、2) 実運用での脆弱性の早期発見、3) 法務と現場の連携です。これだけでリスクを大きく下げられるんですよ。
継続的な検査というのは、具体的に現場でどう回すのですか。週次でチェックシートに記入するようなイメージでしょうか。
イメージは近いですが、チェックシートだけでは不十分です。実際には人間が攻めるチーム（レッドチーム）を定期的に走らせ、AIが著作権を侵害する応答を出さないか実際に質問を投げて検証します。自動化と人的検査を組み合わせるのが効率的です。
それだと手間がかかりそうです。費用対効果の観点で、まずどこに重点を置けばよいでしょうか。
優先は三段階で考えればいいです。まずは最も被害が大きい出力領域、例えば臨床論文の抜粋などを中心に攻めてもらう。次に、モデルの出力に対するフィルタやポリシーを強化する。最後に、運用ルールと担当責任を明確にする。これで費用対効果は高まりますよ。
フィルタというと、AIに対して『この情報は出すな』と教える仕組みですか。それで本当に防げるのですか。
フィルタは有効だが万能ではないです。AIの学習データに含まれる著作権保護された断片を意図せず再現するケースがあるため、フィルタと並行して侵害を検出する試験を続ける必要があります。要するに人と機械の二重防御が肝心です。
これって要するに、AIをただ導入するだけではダメで、導入後の『攻めのチェック』を仕組化しないと法的リスクが残るということですか。
その通りです！非常に本質をついた確認ですね。導入前の検討だけで安心するのは危険で、継続的なRed Teaming（レッドチーミング、攻撃的検証）により、実運用下での脆弱性を発見し、速やかに対策を回せる体制が必須です。
わかりました。では最後に、私の言葉で一度確認させてください。レッドチーミングでAIを攻めて弱点を見つけ、フィルタと運用ルールで守りを固め、継続的に検査を回すことで著作権リスクを下げる、という理解で合っていますか。
素晴らしいまとめです、田中専務！まさにその通りですよ。大丈夫、一緒に整備すれば必ずできますよ。
では、社内会議でその方針を提案してみます。ありがとうございました、拓海先生。
