拓海先生、最近部下が「自社のAIが攻撃でコロッとやられる」と言ってまして、正直怖いんです。論文で対策があると聞きましたが、要は投資に見合う効果が期待できるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を端的に言うと、大事なのは「相手を一人だけでなく、集団で想定して訓練する」ことで堅牢性が高まる、ということですよ。大丈夫、一緒に整理できますよ。
相手を集団で想定、ですか。うちの現場では一つの検証相手だけ作って終わりにしがちですが、それがまずいということですか。
その通りですよ。ここで出てくる専門用語を一つだけ先に示します。Population Based Reinforcement Learning (PBRL)（PBRL＝集団ベースの強化学習）という考え方で、複数の「相手」を同時に用意して勝ち負けで鍛えると、想定外の攻撃にも強くなりやすいんです。
なるほど。ではその効果はどのくらい実務的に期待できますか。計算負荷や開発コストが増えるなら判断が難しいんですが。
いい質問ですね。要点は三つです。第一に堅牢性が上がること、第二に環境によっては既に十分な自己対局（Self-play）訓練で十分な場合があること、第三に計算コストは増えるが投資効果は改善する可能性が高いこと、です。順を追って説明できますよ。
これって要するに、相手をたくさん想定して鍛えておけばひとつの想定外にヤラれる確率が下がる、ということですか。
その通りですよ。たとえるなら同じ工場で一種類の不良検査だけしていると新しい不良に対応できないが、多様な検査ラインを並べれば未知の不良に気づきやすい、ということです。大丈夫、導入の段階設計も一緒にできますよ。
実装面で踏むべきステップは具体的にどうなりますか。まずは小さな実験を現場で回したいのですが、どこから手を付ければよいでしょうか。
まず小さく始める方法は三つあります。簡単な環境でPBRLを試す、既存の自己対局モデルと比較する、計算負荷を段階的に増やす、です。費用対効果は段階的に評価できるので、最初は小さな投資で効果を確認しましょう。大丈夫、着実に進められますよ。
わかりました。最後に私の理解を整理します。たとえば自社製品のAIがある特定の攻撃で失敗しているなら、攻撃者の多様性を想定して訓練すれば新たな攻撃に対する耐性が上がる、ということで合っていますか。こう言い換えていいですか。
素晴らしい整理ですね！その言い換えで十分に伝わりますよ。大丈夫、着実に進めれば短期的な投資で重要な学びが得られますよ。一緒に進めましょう。
