AIBR プレミアム
拓海さん、最近うちの開発チームから「事前学習モデルを落としてファインチューニングする」と聞きまして、便利そうだけど何かリスクはありますか
素晴らしい着眼点ですね！大きく分けて三つのポイントを押さえれば大丈夫ですよ。まずは事前学習モデルを第三者から入手する際の供給連鎖リスクです。次に、改ざんされたモデルがファインチューニング中のデータを漏えいさせる可能性です。最後に、差分プライバシーで守ったつもりでも信頼できない基盤モデルがそれを無力化し得る点です
なるほど。でもそこは技術的で想像がつきにくいです。具体的に「改ざんされたモデル」とはどういうものなんでしょうか
いい質問ですよ。簡単に言えば、外部から得た基礎モデルの内部に「見えない仕掛け」を仕込まれている状態です。例えるなら、無料で配っているドアの鍵の裏に忍ばせた目印で、後でその目印を使って中の情報を取り出せるようにするイメージです
それって要するに、事前学習モデルをそのまま信用して使うと、うちが秘密にしたい顧客データや設計データが漏れるということですか
そうです、まさにその通りです。補足すると三つの視点で考えてください。第一に供給元の信頼性確認、第二にモデルの挙動観察による異常検知、第三に内部データを守るための追加的な対策です。順を追って対処すればリスクは大幅に下がりますよ
具体策を教えてください。投資対効果を考えると、どこまでやれば十分なのでしょうか。全部やるとコストが心配でして
素晴らしい着眼点ですね！コストを抑えるなら三段階で導入しましょう。まず手軽にできるのは、入手元を限定して署名付きの配布物だけ使うこと。次にプロトタイプレベルで小さな検証データを使い、モデルが不自然に古いデータを再現しないか確認すること。最後に必要なら差分プライバシーなどの技術を使って守ることです
差分プライバシーという言葉も聞きますが、それで守れるのではないのですか。信頼できない基盤モデルがあるなら意味がないと聞きました
その通りです。差分プライバシー Differential Privacy（DP）という技術は、数学的に個々のデータが推測されにくくするものですが、前提はトレーニングパイプライン全体を信頼することです。もし事前学習モデルそのものが悪意を持って仕組まれていれば、DPの保証を実質的に無効化する攻撃が可能です
要するに、基盤モデルの供給チェーンを無視してしまうと、どれだけ社内で気をつけても根本的な漏洩が起き得るということですね
その理解で正しいですよ。最後に要点を三つにまとめます。第一、安全な供給経路を確保すること。第二、小規模な検証で異常を見つけること。第三、必要に応じて追加の防御（例えば差分プライバシーやモデル検査）を導入すること。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ
分かりました。自分の言葉で言うと、外から拾ってきた基盤モデルを無条件で使うのは危険で、供給源の管理と小さな検証を挟めばコストを抑えてリスクを下げられる、ということですね
