拓海先生、最近の論文で「AIが生物兵器の作り方を教えてしまう可能性がある」と読んだのですが、正直ピンと来ません。要は社内でAIを導入しても安全面で大丈夫なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。結論を先に言うと、この論文は「既に展開されている高性能な基盤AIモデルが、意図したり意図しなかったりしても、生物学的に危険な手順への助言を与え得る」と指摘しています。まずは何が問題なのかを分かりやすく分解しますよ。
まず「基盤AIモデル」って何でしょうか。ChatGPTみたいなものを想像していますが、違いはありますか。
素晴らしい着眼点ですね！「Foundation Models（FM、基盤AIモデル）」は大量のデータから幅広い知識やパターンを学習した汎用的なAIのことです。例えるならば、様々な業務に使える「百科事典」と「道具箱」を兼ね備えた存在で、問いに応じて適切な道具を取り出して答えるようなものですよ。
なるほど。ただ、百科事典が危険な手順を書くわけではないと思うのですが、具体的にどうして危険だと言っているのでしょうか。
いい質問です。要点は三つです。第一に、現代の基盤AIモデルは専門的な手順や工程の断片を結びつけて説明できる能力が高いこと。第二に、その説明が悪意ある利用者にとって有用な手順や補助になる可能性があること。第三に、自動化やエージェント化が進めばAIが連続的に手順を実行支援する恐れがあることです。これらが組み合わさるとリスクが増大しますよ。
これって要するにAIが危険な手順を教えてしまうということ？現場の担当者が間違って使っても同じ危険があるのですか。
本質を突いていますよ！はい、その通りです。ただし確率の問題でもあります。多くの場合はフィルタやガードレールで誤用を防げますが、完璧ではありません。論文は、現状のモデルが持つ知識統合力が、意図せず有害なプロセスの断片的な指導に使われ得る点を示しています。だからこそ、利用する側の設計と運用が重要になるのです。
じゃあ、うちで導入するときに気をつけるポイントは？コストをかけずにできる対策はありますか。
いい質問ですね。三つの実践的な視点で考えますよ。第一に、利用シナリオを限定すること。どの業務でどの程度AIを使うかを明確にするだけでリスクは下がります。第二に、出力の監査プロセスを設けること。人が必ずチェックするルールです。第三に、外部に公開するAPIや自動化は段階的に進めて安全性を検証することです。大丈夫、一緒に設計すれば確実に前に進めますよ。
分かりました。要するに「モデルの能力は高いが、その使い方と運用がリスクを決める」ということですね。では、社内向けの説明資料に使える要点を三つにまとめていただけますか。
もちろんです。三点です。第一、基盤AIモデルは専門的知識の断片を統合して説明する力がある。第二、誤用や悪用の可能性をゼロにするには運用と検査が必須である。第三、導入は限定的に始め、実運用での監査と改善を繰り返すことが最短で安全に利益を得る方法である。これを社内で共有しましょう。
分かりました、では私の言葉で整理します。基盤AIは百科事典みたいに多くの知識を持っていて、場合によっては有害な手順に結びつく説明をしてしまう。だから、用途を限定して人が必ずチェックし、段階的に拡大することで安全に使える、ということですね。これなら現場にも伝えられそうです。
