拓海先生、最近話題の論文に「トークナイゼーション」を悪用する攻撃があると聞きました。正直トークナイザーって何かもはっきりしないのですが、うちの現場に関係あるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！トークナイザーはテキストを小さな「かけら」（サブワード）に分けてモデルに読ませる装置です。身近な例で言えば、帳票をスキャンして読み取りやすく切り分ける作業に似ていますよ。
なるほど、帳票を切る感じですね。でもそれを悪用できるというのは具体的にどういうことですか。モデルに危ない指示を入れられるということでしょうか。
その通りです。要は同じ文字列でも切り方を変えると、内部での表現が変わり、結果としてモデルの反応が変わる場合があるのです。「敵対的トークナイゼーション」は切り方を工夫して安全策をすり抜ける新しい攻撃手法です。
それは怖いですね。うちのチャットボットが間違って危険な指示を出したら責任問題になります。対策はどれくらい現実的なんですか。
大丈夫、一緒に整理していけば必ずできますよ。要点は三つです。まず問題の本質、次に現実的な検出法、最後に実務で取れる防御策です。順に説明しますね。
これって要するに、見た目は同じ文章でも切り方を変えればモデルの安全フィルタをすり抜けられるということですか。要は“見え方”をだますわけですね。
まさにその通りですよ。しかも重要なのは、モデルが学習時に見ていない切り方でも、意味をある程度保持している点です。だから攻撃者は切り方だけ変えて悪意を通すことができるんです。
実装面の不安もあります。レトークナイズ（retokenize）すれば良いと聞きますが、それだと処理が重くなったり、API経由で使う場合は無理だったりしませんか。
その通りである。完全なリトークナイズは理論上有効だが、実務ではトークナイザーが双射でないケースやAPI制約があり、万能解にはならないのです。そこで現実解として多段防御が勧められますよ。
多段防御というのは要するに具体的に何をすればいいのですか。投資対効果の観点から簡潔に教えてください。
大丈夫、要点は三つで説明できます。第一に入力を複数の方法で検証するパイプライン、第二にモデルの出力をルールベースで二重チェックする仕組み、第三にリスクの高い操作を人手で承認させるワークフローです。これなら段階的に投資して防御力を高められますよ。
分かりました。要はまず小さな投資でパイプラインを固め、重要な判断は人に戻すのが現実的だということですね。では最後に、私の言葉でこの論文のポイントをまとめます。
素晴らしいまとめですよ。では最後の一押しとして、会議で使える表現も用意しておきますね。大丈夫、やれば必ずできますよ。
では私の言葉でまとめます。トークナイザーの切り方次第で同じ文でもモデルが誤作動する可能性があり、レトークナイズや多段防御で段階的に対処するのが現実的、ということですね。
