AIBR プレミアム
拓海さん、最近の論文でGPTが暗号関数のコードを書き換えてしまうという話を耳にしました。うちみたいな製造業でも関係ありますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、ポイントを押さえれば経営判断に活かせますよ。要点は三つです。まずGPTはコードを大量に自動生成できること、次にそれが正しいとは限らないこと、最後に誤った実装がセキュリティと運用に影響することです。
それはつまり、便利だけれど検品や監査をしないと危ないということでしょうか。投資対効果はどう見ればいいですか。
いい質問ですね。投資対効果は導入で得られる時間削減と自動化の恩恵、そして検査やテストなどの追加コストで比較します。要点を三つにまとめると、導入効果、リスク管理、運用体制の整備です。大丈夫、一緒に整理できますよ。
論文ではSHA-1というハッシュ関数の実装をGPTで書き換えていると聞きました。ハッシュ関数というのは何か、社内で説明できる言葉はありますか。
素晴らしい着眼点ですね。ハッシュ関数はデータを固定長の短い文字列に変換する仕組みで、名刺をシュレッダーにかけて小さな紙片にするようなものです。SHA-1はその一種で、正しい実装でなければ同じ入力が常に同じ出力にならない、つまり整合性の担保ができなくなる可能性があります。
これって要するに、見た目は同じでも中身が違うニセ名刺が作られてしまう可能性があるということですか。
その通りですよ。非常に的確な比喩です。生成されたコードが見た目や構造は似ていても、アルゴリズムの細部が違えば結果も異なるため、検出や追跡が難しくなります。対策は自動テストとコードレビュープロセスの導入、そして生成物の安全性評価です。
自動テストとレビューにどれだけコストをかけるべきか、判断が難しいのですが現場での優先順位付けはどうすればよいですか。
素晴らしい着眼点ですね。優先順位はリスクの大きさで決めます。要点の三つは、機密性や整合性に直接関わるコード、外部公開するバイナリ、頻繁に変更されるコンポーネントです。これらから自動化とレビューを段階的に導入していけば、投資対効果は改善しますよ。
なるほど。最後に、要するにこの論文の要点を私の言葉でまとめるとどうなりますか。自分の言葉で言ってみますよ。
ぜひお願いします。直感的で良いまとめになれば、そのまま会議資料にも使えますよ。補足が必要なら私が整えますから、一緒にやりましょう。
分かりました。要するに、GPTのような生成モデルは膨大な数の別バージョンのコードを作れるが、その中には見た目は正常でもセキュリティや挙動が狂っているものが混ざる。だから重要な部分には自動検査と人のレビューを組み合わせて運用しなければ危ない、ということですね。
