拓海さん、最近うちの現場でAIを使いたいと言われているのですが、セキュリティの話が怖くて。特に何かを命令すると勝手に変な答えを出すように仕向けられるという話を聞きました。これって本当に現実的なリスクなんですか。
素晴らしい着眼点ですね！確かにその不安は現実的です。Large Language Models（LLMs、巨大言語モデル）は学習した知識を基に応答するため、特別な誘導—いわゆる jailbreak（ジャイルブレイク）攻撃—を受けると本来出すべきでない有害な応答をしてしまうことがありますよ。
なるほど。で、その対策として何をすれば一番効果があるのでしょうか。うちのような中小でも運用できる現実的な方法が知りたいです。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は3つです。まず従来の方法は有害な質問を検出して応答を抑えるアプローチが多いこと。次に新しい考え方としてモデル内部の「有害な知識」を直接忘れさせる、すなわち unlearning（アンラーニング）があること。最後に、このアンラーニングは限られた例で驚くほど汎化する可能性があることです。
これって要するに、問題のある答え方そのものの元になっている知識を消してしまえば、別の変な命令で誘導されても安全に済む、ということですか。
そうです、その理解で合っていますよ。例を少しだけ消すだけで、それに紐づく有害な応答の可能性が下がることが示されています。導入面では、モデルに直接手を入れるので、判定だけの仕組みよりも長期的に効果がある可能性が高いのです。
投資対効果が気になります。既存のSFTってのは聞いたことがありますが、あれと比べて手間がどうなのか。結局また改修のたびにコストが膨らむのではないかと心配です。
良い質問です。Supervised Fine-Tuning（SFT、教師あり微調整）は多くの有害な質問パターンを学習させて拒否させる方法である一方、攻撃が多様化すると追随が難しい。アンラーニングはターゲットとなる有害な応答を直接減らすため、継続的なラベル付けと修正サイクルを短くできる可能性があります。
現場に置き換えると、どのくらいのデータや工数を想定すればいいですか。うちにはAI専門チームはいませんが、外注で済むものなのかどうか知りたいです。
実務的には少数の代表的な有害応答例だけで効果を出せる報告があり、中小企業でも外注で段階的に導入できるレベルです。重要なのは現場のリスクシナリオを洗い出し、まずは最も現実的な有害応答を数十例から扱うことです。それで効果の有無を測ってから拡張できますよ。
具体的なリスク評価と簡単なPoC（概念実証）から始めるということですね。うまくいったら本番環境に反映していく流れで良いですか。
その通りです。最初の段階で押さえるべきは三点です。第一にリスクシナリオの明確化。第二に限られた有害応答例を用いたアンラーニングの試行。第三に、モデルの通常性能が損なわれていないかの検証です。これらを順に確認すれば安全に進められますよ。
分かりました。最後に一つだけ。アンラーニングすると、日常業務で必要な知識まで消えてしまうリスクはありませんか。例えば業務マニュアルの重要な部分が忘れられたら困ります。
非常に大切な視点です。研究でもアンラーニングの副作用、つまり本来残すべき知識への影響は検討課題として挙がっています。現場ではアンラーニングの範囲を限定し、性能チェックを必ず行うことでそのリスクを管理できます。安心してください、一緒に設計すれば大丈夫ですよ。
ありがとうございます。では私はまず現場と一緒にリスクシナリオを3つ出して、拓海さんにはその次の手順を相談させてください。要点は私の言葉で言うと、少数の有害な答えをモデルに忘れさせることで、色々な変な命令から守れるか試すということ、で合っていますか。
その通りですよ。要するに、問題の根っこに効かせる方法です。準備ができたら一緒にPoCを回していきましょう。必ず成果を出せますからご安心ください。
