AIBR プレミアム
拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下から「生成のAIが勝手に変な画像を出す可能性がある」と聞いて情けなくも不安になっています。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！端的に言うと、この論文は既に学習済みの生成モデルに対して、入力を巧妙に操作すると学習データと全く違う出力を強制できる、という話です。大丈夫、一緒に整理していけるんですよ。
それは困りますね。これって要するに、外部の誰かが我々のウェブの生成機能に変な入力を入れるだけで、意図しない製品イメージや不適切な画像が生成されるということですか。
その通りです。ただし少し正確に言うと、攻撃者は潜在空間への特殊な入力、論文ではout-domain latent vectors（OLV）（アウトドメイン潜在ベクトル）と呼ばれるものを作り、生成器に与えると訓練データとは異なる出力を得られるのです。要点は三つ、発見、作り方、検出の難しさです。
三つですか。実務で気になるのは費用対効果と防御の容易さです。これって簡単に作れるものなのでしょうか。それと、我々のようにクラウドで公開している生成APIでも同じ問題になりますか。
良い質問です。まず作り方だが、論文は既存の学習済み生成モデル、例えばProgressive GANなどに対して探索的に潜在ベクトルを最適化している。攻撃のコストは計算資源と設計次第で、少ない場合は個人レベルでも可能である。次に公開APIのリスク、公開しているなら入力検査だけでは防げない可能性が高いのです。
なるほど。防ぎ方としては入力を全部見張るしかないのですか。コストがかかりすぎると現実的ではないのですが。
防御は現状で難しいのが実情です。ただし実務的には三段階で対処できる。第一に入力側での簡易検査、第二に出力側でのフィルタリングや人間レビュー、第三に生成モデル自体の堅牢化研究への投資である。初期は出力フィルタとログ保存で多くのケースを抑止できるはずです。
要するに、まずは出力をチェックしておいて、そのうえでモデルや運用を強化していけということですね。投資は段階的にという感じですか。
そうです。優先順位は出力検査とログ、続いて脆弱性評価、最後にモデル変更。現場コストを抑えるにはまず人手によるサンプリングと自動フィルタの組合せが有効ですよ。一緒に方針を作れば導入は必ず進められるんです。
分かりました。まずは目に見える出力で食い止めて、その結果を見て次の投資判断をする。ありがとうございます、拓海先生。では最後に私の言葉で整理してよろしいでしょうか。
いいですね、ぜひ自分の言葉でお願いします。自分で説明できると意思決定が早くなりますよ。
分かりました。要は、学習済みの生成モデルでも、悪意のある特別な潜在入力を与えられると学習データと異なる画像を出力できるということ。まずは出力を監視して不正な生成を捕まえ、被害が出る前に段階的に投資して対策していく、ということでよろしいですね。
