AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下から『特定の分類だけ覚えさせない技術』という話を聞きまして、これがうちの業務で役立ちそうか気になっています。要するに、モデルに“覚えさせない”ことができると聞いて驚いておりますが、どんな技術なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！こんにちは、田中専務。今回の話は『Black-Box Forgetting』という研究で、要点を先に3つでお伝えしますね。1) 特定クラスだけを認識できなくすること、2) モデルの中身（パラメータ）は見ないで実現すること、3) 入力側（プロンプト）を工夫して実装する、ですよ。大丈夫、一緒に整理しましょう。
なるほど。まず一点確認ですが、モデルの中身を見ないで操作するというのは、うちが外部のAPIを使っている場合にも適用できるということですか。例えば外部の画像認識サービスを止められないが、特定の物だけ認識させたくない、といったケースにも有効ですか。
その通りです。開発者が内部パラメータや勾配（gradient）にアクセスできない「ブラックボックス」な環境でも、入力の与え方を工夫することで特定クラスの認識精度を落とすアプローチです。専門用語は避けますが、要は『模型の中を触らずに、外から入力の形を変えて反応を変える』イメージですよ。
ええと、要するに外部サービスの“設定”を変えるのではなく、うちが送る質問の仕方を変えるということでしょうか。これって要するにプロンプトを工夫して“忘れさせる”ということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその理解で合っています。ここで重要な点を3つに絞ると、1) 内部を変えないためリスクが少ない、2) 入力（プロンプト）を最適化するため導入コストが抑えられる可能性、3) 高次元な入力のままでは最適化が難しいため工夫が必要、です。これらを踏まえた工夫が論文の肝になりますよ。
高次元というのは難しそうですね。現場に導入するときの負担やコストが心配です。具体的にはどのくらい手間がかかり、性能がどう変わるのか教えてください。
良い質問です。論文は、直接高次元ベクトルを最適化すると収束が遅く非効率である点を指摘しています。そのため低次元の共通コンポーネントを導入してプロンプトを共有化する『Latent Context Sharing（潜在コンテキスト共有）』という工夫を提案しています。これにより最適化が安定し、忘れさせたいクラスの精度を下げつつ他は保てる設計になるんです。
Latent Context Sharing、聞き慣れませんが現場に例えるとどういうイメージでしょうか。うちの工場で例えると、共通のテンプレートを使って指示書を簡潔にするみたいなことでしょうか。
その比喩はとても分かりやすいですよ。共通テンプレートを作って、個別の細かい指示はそこから派生させる、という発想です。こうすることで最適化すべきパラメータが極端に増えないため、少ない試行で効果が得られるのです。投資対効果に敏感な田中専務に向いている手法と言えますよ。
なるほど。もう一点、セキュリティや法務の観点で心配なのは、忘れさせる処理が逆に個人情報や機密データの露出を増やすのではないかということです。プロンプトを変えることで新たなリスクは生まれますか。
よいポイントです。論文自体はプロンプト最適化に焦点を当てており、プロンプトが機密情報を含むかどうかは運用次第です。重要なのは、プロンプト設計の段階で機密データを含めないガイドラインを定めることと、外部APIの利用規約を確認することです。要点は3つ、運用ルール、監査ログ、外部契約の確認ですよ。
分かりました。最後に、うちが試験的に導入するとしたら、最初の一歩は何をすればいいですか。現場が混乱しないように、簡単な導入計画が欲しいです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さなパイロットを1件設定して、忘れさせたい対象クラスを1～2種に限定してください。次に低次元の共通テンプレート（Latent Context）を作り、APIへ送るプロンプトの振る舞いを観察します。最後に検証指標を決め、運用ルールを作れば現場混乱を最小限にできますよ。
承知しました。では私の言葉でまとめます。外部モデルの内部を触らず、入力（プロンプト）を工夫して特定のクラスだけ認識させないようにできるということですね。導入は小さく始めて、共通テンプレートを作る、運用ルールを決める、結果を検証する、これで行きましょう。ありがとうございました、拓海先生。
