AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下に「大規模言語モデルを使ってコードを書かせれば工数が減る」と言われているのですが、セキュリティ面で本当に安心して任せられるものなのでしょうか。現場への投資対効果を考えると踏み切れずにおります。
素晴らしい着眼点ですね！まず安心してください。重要なのは「ただ使う」ではなく「どう促すか（プロンプティング）」と「生成物をどう検査するか」です。結論を先に言うと、適切なプロンプトと検査を組み合わせればセキュリティリスクは大きく下げられますよ。
プロンプトというのは指示文のことですよね。例えば「こう書いて」と頼む文面を工夫するという理解でよいですか。費用対効果という観点で、具体的に何をすれば良いのか教えていただけますか。
その通りです、プロンプトは指示文であり、言えば商品の注文書のようなものですよ。投資対効果の観点で押さえる要点を3つにまとめます。1) プロンプト設計で安全要件を明示すること、2) 自動解析ツールで生成コードを検査すること、3) フィードバックループでプロンプトを改善すること、です。
なるほど。ですが、現場は時間がないので毎回詳しく指示を直す余裕がありません。そうした現場負荷を減らしつつ安全性を担保する方法はありますか。
大丈夫です。一度「テンプレート化」すれば日常運用は楽になります。論文で示された手法では、一般的な安全要件を組み込んだプロンプトのテンプレートを作り、それを元に生成と自動検査を回す流れを推奨しています。テンプレートは現場の典型ケースに合わせて1回作れば、後は修正が少なくて済むんです。
それは分かりやすいです。ところで「Recursive Criticism and Improvement（RCI）」という言葉を聞きました。これって要するに人間がコードをチェックして直すのをモデルに繰り返す仕組みということですか。
素晴らしい着眼点ですね！その理解でほぼ正しいです。RCIは一種の自己改善ループで、モデルに出力を批評させ、その批評に基づいて改良を促すプロンプト設計です。人のレビュープロセスを模倣することで、初回出力よりも安全性が高まることが観察されていますよ。
それなら自動化の恩恵を受けつつ安全度を上げられそうです。実際にどの程度弱点が減るのか、モデルによる差は大きいのですか。うちのプロジェクトでGPT-4を使うほど投資する価値はあるのでしょうか。
良い質問です。論文の検証結果では、より高度なモデルほどプロンプト改善の効果が大きかったと報告されています。費用対効果はケースバイケースだが、重要システムや公開ウェブアプリのようなリスクが高い領域には投資する価値が高いです。要点を3つにまとめると、1) モデルの性能差は効果に直結する、2) RCIのようなループは普遍的に有効、3) 自動解析ツールとの組合せが必須です。
分かりました。最後に確認させてください。これって要するに「適切な指示文と自動チェック、そして改善のループを回せば、生成コードのセキュリティは現場運用に耐えるレベルまで上げられる」ということですか。
その通りですよ。重要なのは完全自動でゼロリスクにすることではなく、現実的な運用でリスクを管理できる状態にすることです。あなたの会社のリスク許容度を起点に段階的に導入し、テンプレートと自動チェックを軸に改善していけば必ず成果が出せますよ。
分かりました。要は「テンプレートで現場負荷を下げ、RCIで改善し、自動解析で検査する」という三点セットで試験導入し、投資効果を見て段階展開する、ですね。ありがとうございます。これなら部下にも説明できます。
