AIBR プレミアム
拓海さん、最近うちの若手から『GPT-4Vで悪意ある指示が通るかテストすべき』なんて話が出まして。そもそもGPT-4Vって他のAIと比べて安全性はどのくらいなんですか？投資に見合うリスク管理はできるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見えてきますよ。要点は三つです。まず、本研究はテキストだけでなく画像を使った『脱獄（jailbreak）攻撃』を評価している点、次に1445問の包括的な評価ベンチマークを作った点、最後にGPT-4/GPT-4Vと複数のオープンモデルを比較している点です。これだけ揃えば安全性の実務的判断に役立ちますよ。
なるほど。でも『脱獄』って言葉自体が怖いですね。要するにユーザーの悪意ある要求をAIに受け入れさせる手法という理解でいいのでしょうか。
その通りですよ。ここで一つ具体例を使います。工場で言うと、機械の安全カバーを迂回して危険な動作をさせるようなイメージです。脱獄攻撃は入力の言い回しや画像の工夫で、安全ルール（ガードレール）を回避させようとします。ポイントは、テキストだけでなく画像を使うと手口が広がることです。
投資対効果の観点から聞きたいのですが、企業が対策を打つべき優先順位はどこですか。まず監査的に試験する、あるいは外部モデルを使わない方針にするなど、現実的な選択肢を知りたいです。
大丈夫、要点を三つに分けますよ。第一に、まずはベンチマークで現状の“受け入れ率”を測ることです。第二に、社内で使う用途ごとにリスク許容度を決めてフィルタリングを設計することです。第三に、外部APIをそのまま信用せず、必ず入力出力を監査ログに残す運用を組むことです。これで費用対効果が見えますよ。
論文ではGPT-4とGPT-4Vの比較もしていると聞きました。視覚情報を扱うモデルはテキストのみのモデルより脆弱ではないのですか？これって要するに視覚入力があると攻撃が増えるということですか。
良い質問ですね。実験の結論は意外かもしれませんが、GPT-4Vはテキストと比べて特段脆弱というわけではありません。論文では視覚的攻撃の成功率は限定的で、GPT-4Vは視覚入力の前処理やフィルタリングで多くの手口を防げていました。ただし、完全無欠ではなく、モデルやトレーニングデータ次第で脆弱性は変わりますよ。
オープンソースのモデルはやはり危ないんでしょうか。うちで独自に導入するならどの辺を見ればいいですか。
実務的には三点を確認してください。モデルの公開度合いと更新頻度、既知の脱獄手法に対する評価データ、そして実運用で使う前段のフィルタリングです。論文ではLlama2やQwen-VL-Chatが比較的頑健でしたが、オープンモデルは組み合わせ次第で脆弱になるので運用でカバーする必要がありますよ。
分かりました。最後に確認です。要するに社内での対処は『評価して判定し、用途別に段階的対策を置き、運用で監査する』という流れで良いのですね。
その通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずはベンチマークで現状把握、次に業務ごとのリスク評価とフィルター設計、最後にログと監査でPDCAを回す。これで安全と利便性のバランスが取れるんです。
分かりました。要点をまとめると、「大規模に整備された評価セットでまず実験し、用途別に制御を入れ、ログで運用監査する」ということですね。これなら現場に落とし込めそうです。ありがとうございました。
