AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「対話型AIの安全対策が必要です」と言われて困っております。具体的に何を気にすればいいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！対話型AIの安全性は、相手を傷つけない、誤情報を流さない、といった点です。焦らず順を追って考えれば必ず整理できますよ。
具体的には、モデルがとんでもないことを言わないようにすると理解してよいですか。うちの現場でも使える対策はありますか。
その理解で合っていますよ。重要なのは、危ない言動を見分ける仕組みと、より善い応答を学ばせる仕組みの二本立てです。今日はその一つの手法を噛み砕いて説明します。
研究の名前は難しそうでしたが、「社会的配慮」って現場ではどういうことになりますか。投資対効果も心配です。
素晴らしい着眼点ですね！私の説明はまず要点を3つにまとめます。1) 危ない応答を見分ける学習、2) より社会的に配慮した応答を優先して学ばせる仕組み、3) 実運用で見落とされがちな微妙な場面の扱い、です。これだけ押さえれば社内での検討が進めやすくなりますよ。
これって要するに、AIに「社会の常識」や「場の空気」を学ばせることで現場でのトラブルを減らすということですか？
その通りですよ、田中専務。まさに要点を掴んでいます。研究は、対話の文脈ごとに「ルール・オブ・サム（RoT: rules-of-thumb｜経験則）」を生成・利用して、モデルが自然な会話で微妙な不適切さを見落とさないようにする点が特徴です。
現場に入れる場合の工数やリスクはどう見ればいいのでしょう。小さいモデルでも使えますか。
大丈夫、できますよ。研究は大規模でなくても効果を得るための二段階学習を提案しています。まず危険な事例で基礎を作り、次に日常会話で微調整する。これにより、小さなモデルでも実運用で十分に改善が見込めます。
なるほど。最後に一つだけ確認させてください。うちの現場に導入する際、まず何を意思決定すればよいでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！意思決定は三つでいいですよ。1) まず使う用途と許容できるリスクを定義する、2) 小さなパイロットでRoT（rules-of-thumb｜経験則）を生成して評価する、3) 運用基準とモニタリング指標を設定する。これで投資対効果を見ながら段階展開できますよ。
整理します。まず用途とリスクを決め、次に実験でつくった経験則を当てて評価し、最後に基準を作って運用する。これで現場の混乱を減らせると理解しました。ありがとうございました、拓海先生。
