拓海先生、最近部下から「医療向けAIの安全性を確認した方が良い」と言われまして。論文を読む時間もないのですが、要点だけ教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、結論だけ先に三つにまとめますよ。第一に、最新の大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs—大規模言語モデル）は助けになるが誤情報を出す怖さがあること、第二に、悪意あるロールプレイで誤った医療助言に誘導できること、第三に、現場導入では人的な監視が不可欠であること、です。
要するに、便利だけど間違えるとヤバいと。で、どの程度“誘導”されるんですか？現場で部下が指示通りに使ったら問題になりますか。
素晴らしい着眼点ですね！モデルは筋道の通った説明を作るのが得意で、内容が誤っていても説得力があるのです。論文では専門的な内部情報がなくても、悪意あるユーザーが“ロールプレイ”という形で役割を与えると、モデルが誤った臨床提案を出す例を示しています。
ロールプレイですか。要はチャットで「あなたは医者」「私は患者」とやると、AIが誤った診断をする、と。これって現実的に起き得るんですか。
その通りですよ。身近な例で言えば、営業が顧客対応の台本を作るように、悪意ある促し（プロンプト）を工夫すると、モデルは期待される役割に沿って振る舞うことが多いのです。論文で示された一手法は非常に頑丈で、多くの現行モデルに有効でした。
なるほど。では、現場でやるべき対策は何でしょうか。費用対効果の観点で押さえておくべきポイントを教えてください。
大丈夫、一緒に整理できますよ。要点は三つ。第一に、AIは必ず人の監査と組み合わせること、第二に、業務で使うシナリオを限定してテストを行うこと、第三に、従業員に「疑う」文化を作ることです。これらは比較的低コストで導入可能です。
これって要するに、AIの答えを鵜呑みにせず、人が『検品』し続ける仕組みを作れということですね？
正確にその通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！加えて、ロールプレイ攻撃のような特殊な誘導手法を想定したテストを行い、モデルの弱点を把握することが重要です。
テストと言っても社内でやるには技術的障壁があります。外部に頼むべきでしょうか、それとも自社で最低限やるべき手順はありますか。
大丈夫、段階的に進められますよ。まずは業務で想定する典型的な問い合わせをリスト化し、その中でAIが出す答えの妥当性を人が評価する。次に、少数の“悪意のある”入力を想定して反応を試す。初期は外部の専門家支援を受け、ノウハウを内部に移すのが現実的です。
分かりました。最後に、経営判断としての優先順位を一言でお願いします。投資するならどこに資源を割くべきでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！優先順位は三つ。人による検証体制の整備、業務限定のテストと監査ルール作成、外部専門家との短期契約で知見を取り込むことです。これで導入リスクを大きく下げられますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめると、AIは賢いが説得力のある誤りも作る。だから業務で使う前に“決められた問い”で試し、人が最後にチェックする仕組みを作る、ということですね。
