拓海先生、最近社内で『黒箱のAIが間違うタイミングを予測できる』という話を聞きました。うちの現場でもAPIで使うだけのモデルが増えていますが、本当にそんなことが可能なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！可能です。要はモデルに『自分の答えについてどう思うか』を追加で尋ね、その返答の確率を特徴量として使うのです。難しい話に見えますが、ポイントは三つで、APIだけの黒箱（black-box）環境でも使える、低次元の特徴で済む、そして線形モデルで精度よく予測できる、という点です。
APIしか触れないと、内部の脳みそみたいな部分（隠れ層）は見られないと聞いています。それでも答えの良し悪しを当てるというのは、要するに外からの反応だけで中身を推測するということですか。
その通りです。内側の表現を見られない黒箱（black-box）でも、追加の問いかけに対する’はい’や’自信あり’といった返答確率を収集すれば、それが代理の表現になります。身近な例で言えば、社員への質問票の回答率や自信度で業務の品質を推定するようなイメージですよ。
現場では『本当に当たるのか』『投資対効果はどうか』が気になります。こうした手法は大規模なデータや高価な計算資源を要しますか。うちはクラウドも最小限しか使いたくありません。
安心してください。一番嬉しい点は低次元の特徴で済むことです。要点を三つにすると、(1) 追加の追質問（elicitation questions）で得られる確率を使うだけで十分、(2) 線形モデルなど軽量な予測器で運用できる、(3) サンプルで確率を近似することも可能で運用コストを抑えられる、ということです。
なるほど。では具体的にはどんな追質問をするのですか。『自信ありますか？』『説明できますか？』のようなものですか。
その通りです。具体的には『あなたはこの答えに自信がありますか？』『説明できますか？』『この出来事は起こるか？』のような誘導的でない質問を投げ、各回答の確率を特徴量として使います。これにより、モデルが本当に正答しているときの振る舞いと間違っているときの振る舞いが確率分布として違って見えるのです。
これって要するに、モデル自身の『答えに対する自己評価』を数字にして、それをもとに正誤の判定器を作るということですか？
まさにその通りですよ。良い要約です。さらに付け加えると、この方法は閉源のAPIにも適用でき、同じ特徴で複数モデルを比較したり、システムプロンプト（system prompt）で影響を受けたモデルを検出したりする用途にも応用できます。
運用面での課題はありますか。例えば、サンプリングで近似する場合の誤差や、逆に悪意ある入力でだまされるリスクなどが心配です。
よい指摘です。研究ではサンプリング近似が実運用で十分速く収束することを示していますが、実装ではサンプル数とレイテンシのバランスを調整する必要があります。攻撃リスクに対しては、異常検知器や複数の追質問を組み合わせることである程度緩和できます。
分かりました。自分の言葉で整理すると、APIしか触れない黒箱のモデルに『自己評価の問い』を投げ、返答の確率を低次元の特徴とし、軽量な予測器で正誤を判定する。運用ではサンプル数と防御策の両方を調整してバランスを取る、ということですね。これなら現場にも説明しやすいです。
