AIBR プレミアム
拓海先生、最近話題のATLAS 2025という報告書について聞きました。うちの部下も「調査すべきだ」と騒いでいるのですが、そもそも何をやった大会なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！ATLAS 2025は、画像と言葉を同時に扱うマルチモーダル大規模言語モデル（Multimodal Large Language Models：MLLMs）に対して、赤チーム的な視点で脆弱性を探る大会です。要点は三つに整理できますよ。
三つですか。すみません、まずMLLMsって要は何が違うんでしたっけ。画像と文章を同時に扱う、という点だけで会社が気にする必要がありますか。
大丈夫、順を追っていきますよ。MLLMsは、テキストだけでなく画像という別の情報経路（モダリティ）を合せて応答を生成します。ビジネスで言えば、顧客の写真と問い合わせ文を同時に見て答えるAIで、そこに新しいリスクが生まれているんです。
なるほど。で、ATLASは何を計って、どんな結論を出したんですか。要するに危ない箇所を洗い出したということですか？
その通りですよ。ATLAS 2025は参加チームに対して、危険なテキストを与え、そこに画像を組み合わせてMLLMを不適切に動かす「攻撃」を作らせ、成功率で評価しました。結論としては、クロスモーダル（画像とテキストの相互作用）に起因する新たな脆弱性が実証されました。
攻撃って具体的にはどういうものですか。うちで考えると、お客様の写真を使った悪用とか製品写真で誤導されるようなことを想像しているのですが。
良い着眼点ですね！具体例で言うと、見た目は無害な画像に細工をして、モデルに危険な手順を書かせたり、コンプライアンスに反する判断を誘導したりする手法が挙がっています。画像と文章が合わさることで、単独のテキストモデルよりも攻撃の幅が広がるんです。
これって要するに、画像を使えば従来の安全対策が通用しない場合がある、ということですか？
まさにその通りです！要点を三つにまとめると、第一に既存のテキスト中心の防御は通用しないこと、第二に画像とテキストの組合せで新しい攻撃面が生じること、第三に広範な検証と競争的評価で実戦的な脆弱性が明らかになったこと、です。
分かりました。では我々が実務に落とすには何から手を付ければ良いでしょうか。コスト対効果を考えると、全部やる余裕はありません。
大丈夫、一緒に優先順位を付けられますよ。まずは運用で受ける入力の種類を整理し、画像が介在するケースの重大度を評価すること。次に既存のフィルタやチェックポイントに画像対応を加えること。そして検査は段階的に進め、最もリスクの高い経路から対処することが合理的です。
分かりました。最後に私のような経営側が会議で使える一言を教えてください。部下に的確に指示を出したいのです。
素晴らしい締めですね！会議用の短いフレーズを三つ用意しました。使いやすい一言で攻めの姿勢と安全確保の両方を示せますよ。一緒に進めていきましょう。
では私の理解を確認させてください。要するにATLAS 2025は、画像と言葉を組み合わせる新しいAIで、今までの安全対策が十分でない脆弱点を見せた、だからまずは画像関連の入力経路を評価して対処しろ、ということですね。
素晴らしい整理です！その理解で合っていますよ。次は実際の業務シナリオに合わせた簡単なチェックリストを作って、段階的に進めましょう。一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめます。ATLASは画像と文章の組合せでAIが騙される可能性を示しており、我々はまず画像が関わる入力を洗い出して、リスクが高い順に検査と対策を進める。これで現場に指示します。
