拓海先生、うちの部下が『AIの挙動を部分的に止められる技術がある』と言い出して困っています。要は変な出力だけ止めて他は残せるんですか。投資対効果の話を先に聞きたいのですが、要点を教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。要点は三つです。第一に、モデル全体を再学習するのではなく、特定の「計算経路（回路）」だけを無効化できる点、第二に、無効化する対象はデータから学んで特定する点、第三に、主要性能を大きく落とさずに有害出力を減らせる可能性がある点です。ですから、投資はフル改修より小さくて済むんですよ。
それは結構画期的ですね。ただ、現場のエンジニアと話すと『モデルってブラックボックスで…』と返されます。結局、何を切るかはどうやって決めるんですか。手作業で探すのですか？
いい質問です。モデルは巨大な計算網（DAG：Directed Acyclic Graph）と見なせます。そこで、問題が出る入力を少量集めて、その出力に寄与する経路を自動で特定し、重要なエッジ（依存関係）だけを学習で選んで切るんです。手作業は最小限で済みますよ。
これって要するに、うちの機械にして言えば『悪い歯車だけ外して残りは回す』ようなイメージですか。だとすると、誤って重要な歯車を外して生産性が落ちないか心配です。
その不安は的確です。ここで重要なのは『影響を測る設計』です。学習は切るコストをペナルティとして評価関数に入れ、切りすぎを避けます。実稼働前に検証データで主要性能が維持されることを確認する運用が前提です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
運用の面で聞きたいのですが、現場の人間が手を触れられる形で導入できますか。うちの現場はクラウドに抵抗がある人も多くて、簡単にON/OFFできる形なら説得しやすいのですが。
良い着目点ですね。切断（ablation）は推論時に適用でき、モデルの重み自体を書き換えないため、ロールバックが容易です。つまり、現場でスイッチ的にON/OFFできる運用も可能です。導入は段階的に行って、現場の不安を減らすやり方が現実的です。
効果の度合いはどれくらいなんでしょうか。うちが使っているチャット系で暴言や不適切表現が出たとき、実用上意味があるレベルで減るのかを知りたいです。
研究では、GPT-2の毒性ある生成を減らす例で、全体の数万の依存関係のうち十数本を切るだけで有害出力が大きく下がった例があります。重要なのは、どれだけ少ない部分で効果を出せるかを評価することです。要点は、少ない介入で済めばコストも小さく済むということです。
なるほど。最後にリスク管理の視点で教えてください。規制や説明責任の面で問題はありませんか。例えば顧客対応で『なぜそう応答したのか』を説明する必要が出たときに困りませんか。
重要な視点です。切断によって振る舞いが変わるため、変更履歴とテスト結果を記録して説明可能性を担保するのが基本です。加えて、ユーザー向けに『この機能は有害な応答を抑えるために調整されています』と説明する運用を用意すれば、説明責任は果たしやすくなります。大丈夫、一緒に運用設計を作れますよ。
分かりました。ありがとうございます。要するに『問題を起こす回路だけを特定して切ることで、他の性能を大きく損なわずに不適切な応答を抑えられる』と理解してよいですか。これなら導入検討の議論がしやすいです。
