AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「言語的に巧妙な攻撃でモデルが簡単に壊れる」と聞きまして、正直何を怖がればいいのか分かりません。要するに何が問題なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。端的に言うと、表面上は問題ない質問でも、言葉の並べ方を巧妙に変えるとモデルが別の反応をしてしまうことがあるのです。言語の複雑さを利用した検査ツールが重要になってきていますよ。
言葉の並べ方で変わる、ですか。具体的にはどんな検査をするものなんですか。現場に導入する場合、どれだけ手間がかかるのかが気になります。
いい質問です。ここで紹介する考え方はJADEと呼ばれる評価プラットフォームに近いものです。要点は三つです。まず、元の質問を言語学の規則で変形して複雑さを増すこと。次に、その変形でモデルの安全ガードが破れるかを見極めること。最後に、人の手を減らす自動評価を組み合わせることです。
三つの要点、理解しました。ただ、うちの社員はクラウドに触るのも慎重で、外部のモデルを使うのはリスクがあると言います。Model-as-a-Serviceって聞きますが、要するに外部に投げて試すということですか。
その通りです。Model-as-a-Service（MaaS、モデル・アズ・ア・サービス）とは、外部の大きなモデルをAPI越しに使う形です。安全性検査では実運用で使う同じAPIを試すことで現実的な評価ができる利点があるのです。でも、データの扱いは設計次第で守れますよ。
データ保護ができるなら安心ですが、検査のコスト感はどうでしょう。手作業でラベル付けするのは無理だと言われましたが、自動で人に近い判定ができると聞くと少し期待します。
そこを解決するのが、active prompt tuning（アクティブ・プロンプト・チューニング）という考え方です。簡単に言うと、モデル自身の判定力を利用して人の注釈を要所だけに絞ることで、コストを下げて人と同等の判定に近づける手法です。投資対効果の面でも現実的に使える手応えがありますよ。
これって要するに、巧妙な言い回しでモデルをテストして、ダメなところだけを効率よく見つけるということですか。見つかったら直すのはベンダー側ですか、それとも我々がやるべきですか。
素晴らしい着眼点ですね！要するにその通りです。発見した欠陥は二段階で扱えます。まずは運用側で回避策を組む（入力を検査するフィルタやルールを入れる）こと。次にモデルベンダーと連携して、本質的な修正を依頼することです。どちらも投資対効果を考えた優先順位で進められますよ。
なるほど。導入する上で最初にやるべき三つを教えていただけますか。現場に説明するための短いまとめが欲しいのです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点三つにまとめます。第一に、既存の問い合わせや想定外の質問を言語変形してテストする。第二に、判定の自動化で人的工数を抑える。第三に、発見した問題を運用側で一時的に防ぐ仕組みとベンダー対応の両輪で改善する。これだけあれば初動は十分です。
わかりました。自分の言葉で整理します。要するに、巧妙な言葉の変形でモデルの弱点を検出し、自動判定で手間を減らし、まずは運用で塞いでからベンダーと直すという順序で進めれば安全性を保てるということですね。まずはその三つから始めてみます。
