AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『オープンソースの言語モデルは危ない』と聞きまして、整合という手当てで守っていると聞いたんですが、本当に安全なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って分かりやすく説明しますよ。結論から言うと、完全に安全と言い切れないんですよ。
それは困ります。うちに導入するなら投資対効果を明確にしたい。整合って具体的に何をしているのですか。
整合とは、Supervised Fine-Tuning (SFT)（SFT、教師あり微調整）や Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)（RLHF、人間のフィードバックによる強化学習）でモデルを「望ましい振る舞い」に直す工程です。ビジネスで言えばルール教育をするようなものですよ。
それで「安全に」なるなら安心なんですが、論文では問題があると。具体的にどういうリスクがあるのですか。
ここが本題です。論文はオープンソースの整合済みモデルでも、生成過程を直接操作して望ましくない出力を引き出せることを示しています。重要な点を3つで言うと、1) 整合は学習で身につけた“傾向”を変えるが完全抑止ではない、2) オープンソースは内部が見えるため操作が容易、3) 高度な計算資源がなくても悪用可能である、です。
これって要するに、包丁に刃こぼれを直しても悪用されれば人を傷つけられる、ということですか？
まさにその比喩が適切ですよ。整合は安全ガードだが万能ではないのです。大丈夫、一緒に対策案を押さえましょう。要点を3つに整理しますね。まず、公開モデルは内部を見られるので防御を多層化する必要がある。次に、運用側のモニタリングとアクセス制御が重要である。最後に、ソフトウェア的な生成操作に対する検出法を組み合わせればリスクは下げられるんです。
投資対効果の観点では監視や多層防御はコストがかかります。現場に負担をかけずにできる初手は何でしょうか。
良い質問です。まずは公開モデルをそのまま運用しないこと、アクセスを限定することが費用対効果の高い初手です。次に、重要領域にはヒューマン・イン・ザ・ループの承認フローを入れること。最後に、ログ収集と異常検知を簡素に始めることです。これだけで発生確率を大きく下げられますよ。
分かりました。では私の理解を確認させてください。要するに、整合は効果はあるが完璧ではない。オープンソースだと内部の操作で思わぬ出力が出る可能性があり、運用と監視で補う必要があると。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！今の理解で社内に説明できると思いますよ。実践的には、まず小さな試験運用から監視設計を始めましょう。
では最後に私の言葉でまとめます。整合でリスクは下がるがゼロにはならない。オープンソースは透明で便利だが裏を突かれる可能性がある。だからアクセス制御と監視、そして重要な判断には人の承認を入れる、これで進めます。
