拓海先生、お時間をいただきありがとうございます。最近、部下から「AIのフィルタが現場の有益な利用まで遮っている」という話を聞きまして、正直どう向き合えばよいのか悩んでいます。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけ先に言うと、今回の論文は「悪用を防ぐためのフィルタが、場面によっては本当に人の助けになる行為まで止めてしまう」という問題を指摘し、その回避方法を『green teaming』として示しているんですよ。
green teaming、ですか。赤チームの逆のような名前ですが、要するにフィルタのすり抜け方を研究するということでしょうか？
いい質問ですよ。簡単に言うと、その通りです。ただ赤チーム（red teaming）は脆弱性を見つけて悪用を防ぐ目的が中心ですが、green teamingは「有益な使い方のために、あえてフィルタの枠組みを検討し直す」ことが目的なんです。
具体的な事例はありますか。例えば我が社の現場で応用できるかどうかの判断材料が欲しいのです。
論文では三つの例を示しています。一つはChatGPTを仮想患者に見立てて自殺傾向の支援訓練に使うケース、二つ目はCodexでわざとバグのあるコードを作り生徒のデバッグ訓練に使うケース、三つ目はMidjourneyで政治家の画像を創作し社会的議論を引き出すケースです。どれも表向きはフィルタに阻まれやすいが、場面次第で有益になり得る事例です。
なるほど。ただ我々の視点では、フィルタを緩めると責任問題やブランドリスクが怖いのです。これって要するに安全と利便のバランスを現場ごとに再設計するということ？
その通りです。要点を三つにまとめると、まず現行の一般的なフィルタは『汎用的』に設計されており場面適応性が低い。次に場面に応じた例外や許容の設計が必要である。最後にその設計は透明性と記録を伴い、運用ルールでガードする必要があるのです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
運用ルールや記録というのは、具体的にはどんな仕組みを想定すれば良いのでしょうか。監査や説明責任が果たせる形にしたいのです。
現実的な対処は三段階で考えます。まず用途ごとのリスク評価で許容領域を決める。次にモデルにかける前後でのログやプロンプトの記録を残す。最後に人間の監督ラインを置き、例外は人が裁定するようにする。こうすれば投資対効果の説明もしやすくなりますよ。
分かりました。要するに、我々は一律にフィルタを外すわけではなく、ユースケース毎に例外と監査を設計していくべきということですね。自分の言葉で言い直すと、フィルタは守るべき一律の壁ではなく、現場で調整するための柔軟な仕切りに変えていく、という理解でよろしいですか。
