拓海先生、最近部下が「言語モデルがうちのデータを覚えているかもしれない」と言いまして、正直何を心配すればよいのか分かりません。これって要するに我々の社内データが外に漏れているということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まず安心してほしいのは、全ての言語モデルが無条件に外へデータを漏らすわけではないのです。ただし今回の論文は、表形式データ (tabular data)について、モデルが訓練データをそのまま再現する、いわゆるmemorization（メモリゼーション）の実例を示していますよ。
なるほど。では、外部でよく使われているようなGPT-3.5やGPT-4が、ネット上の表を丸ごと覚えているという話ですか？それがどうして問題になるのでしょうか。投資対効果を考える上で、どの程度のリスクなのか知りたいです。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は3つです。第一に、公開されている表形式データの一部はモデルに取り込まれており、モデルがそのまま再現できる場合があること。第二に、これがあるとモデルを評価する際に「実際には学習していないのに高評価になる」可能性があること。第三に、機密性の高いデータが訓練に含まれているかどうかはサービス選定や契約の判断材料になることです。
つまり、我々が公開していない内部データなら大丈夫、という理解で良いですか？それとも公開していないデータでも心配すべきなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！基本的には公開データの記憶が確認されやすいのですが、要は使い方次第です。機密データを外部APIに投げるとそのデータが学習用に蓄積されるかはサービス条件に依存します。ですから契約と運用の二つを押さえることが重要なのです。
運用と契約ですね。もう少し具体的に、研究ではどうやって「記憶しているか」を確かめたのですか。現場で使えるチェック方法があれば教えてください。
良い質問です。研究ではヘッダー（列名）を与えて初めの行をそのまま出力させるテスト、途中の行をランダムに復元させるテスト、列の値だけを予測させるテストなど複数のブラックボックス方式を使っています。これにより、モデルが単に統計的に学んだのか、特定の行を丸ごと暗記しているのかを区別することができます。
これって要するに、列名を見せて「最初の行をそのまま出して」と頼んでみて、もし同じだったら記憶していると判断する、ということですか？
はい、まさにその理解で合っています。さらにランダム行の復元や特徴値の補完テストを組み合わせることで、偶然の一致ではなく再現性のある記憶かを見極められるのです。経営判断としては、公開データの扱いと外部APIの利用規約、そして評価時のデータ分離が鍵になりますよ。
分かりました。要するに、公開データはモデルが覚えていることが多く、そのために評価指標が過大に見えることや、契約での取り決めが重要になるということですね。自分の言葉で整理すると、まず公開情報は漏れやすい、次に評価でのバイアスが出る、最後に外部サービスの利用ルールを固める、という理解でよろしいですか。
