拓海先生、最近部下から「LinkedInに偽アカウントが増えている」と言われまして、営業先の信頼に関わるので心配です。論文で有効な対策があるなら教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！LinkedInの偽アカウント問題は企業の信用や個人情報漏洩に直結しますよ。今回話す論文は登録直後、接続が発生する前にプロフィールだけで偽かどうかを見分ける方法を示しているんですよ。
登録直後に判別できるとはありがたい。ですが、そのためには何を見れば良いんですか？我々はIT部門も小さく、複雑な処理は難しいのです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を三つにまとめますね。第一、プロフィールの「セクション」と「サブセクション」に注目すること。第二、そこに書かれたテキストの書き方の特徴を数値化すること。第三、その数値を基に判別モデルを学習させることです。
これって要するに、プロフィールの書き方を見て本物か偽物かを見分けるということですか？
はい、要するにその通りです。ただし細かく言えば、ただの書き方ではなく「どのセクションでどのような語彙や表現が使われているか」を数値として捉えるのがポイントです。身近な比喩だと、名刺の書き方の癖で本人かどうかを見抜く職人技を機械に学習させるイメージですよ。
なるほど。ただ、最近はChatGPTのような大きな言語モデル（LLM）が文章をとても上手に作ります。そういうのも見破れるのでしょうか？投資に見合う精度が出るか心配です。
素晴らしい着眼点ですね！この論文はまさにその点に取り組んでおり、LLMで生成されたプロフィールを含めても高い検出精度を示しています。具体的には、少数のLLM生成例を学習データに加えるだけで判別性能が大きく向上することを報告していますよ。
それは費用対効果が良さそうですね。現場に導入するとして、運用面で注意する点は何でしょうか？我々はクラウドに敏感で、現場の抵抗もあります。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。運用面では三つの配慮が必要です。第一、動的データに依存せずプロフィール固定情報だけで判断する点でプライバシーリスクを減らすこと。第二、モデルは少量のLLM生成例で継続学習できるように設計すること。第三、現場が扱いやすいアラートや承認フローを用意することです。
分かりました。要するに、最初はプロフィールだけで機械に判定させて、怪しいものは人が最終確認する運用にすれば良いということですね。
その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さな運用から始めて、精度が十分なら自動化比率を上げていきましょう。
分かりました。ではまずはプロフィールテキストだけで学習させること、少量のLLM例を加えてモデルを強化すること、人が最終チェックするフローを作る、と理解しました。ありがとうございました、拓海先生。
