AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署でマルチモーダルのAIを入れる話が出てましてね。ですが現場から「画像で誤動作する」という話があって、ちょっと怖いんです。そもそも安全対策ってどこまで必要なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理すれば怖くありませんよ。今回の論文は「マルチモーダル大規模言語モデル（MLLMs: Multi-modal Large Language Models）（マルチモーダル大規模言語モデル）」の安全性をどう確保するかに焦点が当たっています。
それで、うちの現場で言われるのは「悪意のある画像を集めて学習させないと安全にならない」という話でした。論文ではどういう結論でしょうか。
結論から言えば驚くかもしれませんが、必ずしも精緻に作られた悪意データを大量に集める必要はない、というのが主張です。要点を三つに整理すると、まず安全性のギャップはデータの分布バイアスに起因すること、次に高品質な悪意データそのものの質は想定ほど寄与しないこと、最後に比較的小さな拒絶文例の導入で効果が出ることです。
これって要するに、わざわざ手間をかけて悪意ある画像を作り込むより、学習データの偏りを正せば良いということですか？
そうなんです。非常に端的な理解で素晴らしい着眼点ですね！具体的には、悪意質問に対して長文や複雑な応答を与える代わりに、明瞭で短い拒絶文を一定割合入れるだけで安全性が向上するという結果が示されています。
うちで言えば、現場が作るサンプルにちょっとした『安全のためにお断りする』文言を混ぜるだけでいいということですか。投資対効果としては魅力的ですね。
その通りです。大事なのは労力を掛ける対象を間違えないことです。投資対効果の観点では、収集コストの高いラベル付けや複雑な画像生成よりも、既存データの偏りを正す作業と簡潔な拒絶応答の挿入が費用対効果で勝るのです。
現場に説明するとき、どの点を強調すれば反対が少なくて済みますか。現実的な導入手順が欲しいんですが。
要点を三つだけ伝えましょう。第一に、まずは既存データの分布を可視化して偏りを把握すること、第二に、悪意を想定した長い例を量産するより簡潔な拒絶応答を既存の対話に一定割合で差し替えること、第三に小規模な再学習で改善効果を評価することです。これだけで大きな改善が期待できますよ。
なるほど。まとめると、膨大な悪意データを作る前に、まずはデータの偏りを直し、短く明瞭な拒絶文を混ぜて様子を見る、ということですね。よく分かりました。自分の言葉で言うと、既存の学習の“抜け”を埋めるだけで安全性はかなり戻る、という理解で合っていますか。
完璧です！その理解で十分に正しいです。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
