拓海先生、最近役員や現場から「AIの安全対策」をどう評価するか聞かれまして。論文を読みたいと言われたのですが、どこから手をつければ良いかわからず困っています。特にLLMの問題点とその評価方法を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけ端的に言うと、近年の研究は「一般的な悪用例」ではなく「特定分野、今回はサイバーセキュリティ領域」に特化したプロンプトでLLMの安全性を評価する点で大きく前進していますよ。
専門用語が多くて申し訳ないのですが、LLMって要はチャットに似た大きな辞書みたいなものですか。それで、どのような“攻撃”があるのかもイメージが湧きません。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、Large Language Model (LLM) 大規模言語モデルは大量の文章から学んだ“会話の癖”を持つシステムです。攻撃は大きく分けて、モデルの制約をすり抜け有害な出力を引き出す『ジャイルブレイキング(jailbreaking)』と、悪意ある使い方に誘導する巧妙なプロンプトです。
なるほど、それで具体的に評価するにはどうするのですか。現場で導入を判断するために、何を見れば投資対効果が判断できますか。
大丈夫、一緒に整理すればできますよ。要点は三つです。第一は『領域特化のデータセット』で評価すること、第二は『多様なプロンプト表現』で再現性を高めること、第三は『実運用モデルでの成功率比較』です。これらが整えば投資対効果の判断材料になりますよ。
これって要するに、実際の現場で起こり得る具体的な聞き方をたくさん用意して、モデルごとにどれだけ引っかかるかを見る、ということですか。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。言い換えれば、汎用的なテストだけでは見えない“現実世界の攻撃”を模したプロンプト群を用意し、各モデルの耐性を比較することが有効なのです。
実際のところ、モデルごとに差が出るんですね。評価の指標は成功率ということですが、それだけで良いのですか。現場での優先順位付けはどうするべきでしょうか。
よい質問ですね。成功率(Success Rate, SR)だけでなく、どのカテゴリの攻撃に弱いか、どの表現で回避されたかを併せて見るべきです。優先順位は、実際の業務影響度と発生可能性を掛け合わせたリスクで決めれば合理的です。
技術的な話のまとめをお願いします。私が経営会議で一言で説明するとしたら、どのように言えばよいでしょうか。
大丈夫、要点を三つにして差し上げますよ。第一、実務に即した領域特化のプロンプトセットで試験する必要がある。第二、複数モデルで比較して弱点を明確にすること。第三、測定結果を元に検知やフィルタリングなど実運用の対策を優先順位付けすること。これで説明すれば伝わりますよ。
分かりました。では社内のIT部と現場に試験を依頼してもらって、その結果を見てから投資するか判断します。要するに、現実に使われる言い回しで試してモデルごとの脆弱性を可視化し、それに基づいて対策の優先順位をつける、ということですね。
その通りです！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。進め方や社内説明の文面もお手伝いしますから、安心してご相談ください。
