拓海先生、この論文って何を一番示しているんでしょうか。部下から”AIは危ない”と聞かされてまして、具体的に何が問題かが分からず困っています。
素晴らしい着眼点ですね！この研究は、ネット上にある“jailbreak prompt（保護回避プロンプト）”を体系的に集めて、どう広がっているか、どれだけ有効かを評価したものですよ。大丈夫、一緒に分かりやすく整理しますね。
保護回避プロンプトって、要するに部下が言う「悪意ある入力でAIを騙す」ってことですか？投資対効果の判断に必要なポイントだけ教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。第一に、こうしたプロンプトは公開され広く流通しているため迅速な被害拡大が起こり得ること。第二に、最先端のモデルでも特定のプロンプトには脆弱であること。第三に、運用側の対策は検出・緩和・更新の三段構えが必要なこと、です。大丈夫、一緒に対処できますよ。
なるほど。現場でうちが気を付けるべき兆候や導入コストはどこに集中しますか？例えば現場の作業員が変な指示を受けたときに見抜けますか。
素晴らしい着眼点ですね！現場向けには三つの指針で対処できます。まず、出力の「異常度」を業務ルールに照らす監査ラインを作ること。次に、外部からのプロンプトが混入する経路—例として社外のチャットやテンプレート共有—を遮断または検査すること。最後に、モデルの出力を自動検査する軽量ルールセットを導入すること、です。これだけでもリスクを大きく下げられますよ。
これって要するに「外部の悪意あるテンプレートを社内に入れない仕組みと、出力を簡単なルールで検査すれば防げる」ということ？投資はそこに集中していいですか。
素晴らしい着眼点ですね！概ねその通りです。ただし完全防御は難しいため、監査と迅速なアップデート体制に投資することも重要です。さらにモデル側の改善やベンダーとの連携もROIを高めます。大丈夫、段階的に進めれば投資効率は高められますよ。
具体的な対策を段階で教えてください。まずは小さな投資で始めたいのですが、どこから手を付けるべきですか。
素晴らしい着眼点ですね！まずはログの可視化と簡単な出力ルールの導入から始めましょう。次に外部からのプロンプト混入経路の遮断、それからベンダーに対する問い合わせ・改善要求の体制化です。三段階で進めると小さな投資で効果が出やすいですよ。
分かりました。要は「流通する悪いテンプレートを監視して、出力を簡易ルールで検査し、問題が続くならベンダーと組んでモデルを改善する」ですね。私の言葉で言い直すと、そういうことですか。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！田中専務の表現は経営判断に十分な要約になっています。大丈夫、一緒にその計画を具体化していきましょう。
