拓海先生、最近社内で「LLMが拒否するケース」を調べた論文が話題になっていると聞きました。要するに、AIが指示を断るときの種類や原因を整理したということでしょうか。こういうの、うちの現場でも分かっておいたほうが良い気がしているのですが、正直よく分かりません。
素晴らしい着眼点ですね！確かに、大規模言語モデル（LLM）は時に指示を拒否したり、期待した出力を出さなかったりしますが、論文はその「拒否」を細かく分類して分析しているんですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
具体的には、どういうふうに分類するんですか。現場だと「やってくれない」「変なことを言う」の二択に見えてしまって、どこを直せば良いか分かりません。
要点を三つにまとめますよ。1つ目は、拒否には“できない（cannot）”と“すべきでない（should not）”という異なる原因があること。2つ目は、その原因がデータ収集・微調整の局面で学習されている可能性が高いこと。3つ目は、ブラックボックスの商用モデルでも自動検査で拒否パターンを把握できる手法を提示していることです。身近な例で言えば、社員がマニュアルで止めるのと、システムが規則で止める違いに近いですよ。
なるほど。で、その「できない」と「すべきでない」を区別する意味は現場の運用でどう効いてくるのでしょうか。コストをかけて直すべき箇所かどうかを判断したいのです。
良い視点です。投資対効果で言えば、モデルが“できない”理由はデータ不足や手法の限界なのでデータ強化や設計変更で改善できる可能性があるのに対し、“すべきでない”は安全方針や規約で意図的に拒否している場合が多く、ビジネス方針に基づく判断が必要です。つまり、どちらかを見分けるだけで優先順位が決めやすくなるんです。
これって要するに、AIが拒否する理由を細かく分類して原因を把握すれば、直すべきところと方針として残すべきところが分かるということ？
その通りですよ。さらに論文は16の拒否カテゴリーのタクソノミー（taxonomy、分類体系）を作り、実際のデータセットから8,600件超の人手注釈データと合成データを用意して、自動分類器まで作っています。運用面ではこの自動分類が監査や方針調整に役立つのです。
自動でブラックボックスのモデルの拒否を監査できると言いましたが、うちみたいにAPIで外部のモデルを使う場合でも検査できるのですか。内部データが無くてもできるのなら導入判断がしやすいのですが。
はい、まさにそこが重要な点です。著者らはブラックボックスに対しても出力だけを収集して分類する手法を示しており、APIで提供される商用モデルの監査にも応用できるとしています。これにより外部モデルの安全性や運用上のクセを把握して、契約や運用ルールに反映できるのです。
なるほど。最後にもう一つ聞きたいのですが、実際にこれを運用に落とす際の初期ステップを教えてください。小さく試してから判断したいのです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは現状の問い合わせログから拒否候補を1000件程度抽出して分類器で大まかにラベリングし、その結果を数十件ずつ人手で確認して誤分類の傾向を掴む。次に、改善すべき“できない”のパターンにだけデータを追加して再評価する。これが現実的で投資対効果も見えやすい道筋です。
分かりました。ではこの論文の要点は、自分の言葉で言うと「AIが断る理由を16種類に整理して、自動で判別できる仕組みを作った。これによりどこに手を入れるべきかを判断しやすくなる」ということですね。よし、まずはログから1000件抽出してみます。
