AIBR プレミアム
拓海さん、最近の論文で「モデルが学習データをそのまま出力する」って話を聞きまして。現場に入れる前にリスクが気になるのですが、これは具体的にどういうことなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を端的に言うと、今回の論文は「悪意ある攻撃なしでも、日常的な問いかけに対してモデルが学習データと重複する文章を出力する割合」を測った研究ですよ。大丈夫、一緒に整理していけるんです。
要するに、外部の悪意ある人が巧妙に誘導しなくても、普通に使っているだけで親会社の機密や古い先生の原稿が出てくる恐れがあるということですか。
その認識はおおむね正しいです。ただ本研究は三点を丁寧に分けているのが重要です。第一に「何を再現とみなすか」、第二に「どのようなプロンプトで起きるか」、第三に「外部データで確認可能な下限値をどう扱うか」です。要点を3つに分けると理解しやすいんですよ。
三点ですね。まず「何を再現とみなすか」は、例えばどれくらいの長さの一致を問題にしているのですか。
ここが肝で、研究では「非敵対的再現（non-adversarial reproduction）」を定義し、50文字以上の連続した一致を検出対象にしています。50文字というのは短すぎず長すぎずで、単語単位の一致より実務上意味がある長さと判断したわけです。身近な例で言えば、社内文書の段落がそのまま出るかどうかを想像していただければ近いです。
なるほど。で、二点目の「どんなプロンプトで起きるか」ですが、社内で普通の相談や議事録の要約を頼んだだけでも起きるものですか。
研究は自然で無害なプロンプト、例えば手紙の作成やチュートリアルの生成、通常の会話ログに近い入力を使っています。その結果、人気の対話型モデルの出力に対して最大で約15%程度の出力文字列が公開ウェブのコンテンツと一致することを示しています。つまり、普通に頼むだけでも一定の確率で再現が生じるのです。
これって要するに、我々が普通に問い合わせをしただけでも、学習に使われたインターネット上の文が返ってくることがあって、それが機密を含む可能性があるということですか？
はい、要するにその理解で合っています。論文では完全な訓練データが公開されていないため、研究者は大規模な公開ウェブのコーパスを代理（proxy）として使い、実際の再現はこれより多い可能性があると慎重に述べています。要点は、現状で確認できる下限値をどう扱うかという点です。
では実務的に言えば、どのくらい注意すればいいのか。投資対効果の観点から導入を判断したいのです。
ここは実用的な指針を三点で示します。第一、機密や個人情報は事前にフィルタリングしてから外部サービスに送ること。第二、出力の検証体制を人間側に残すこと。第三、プロバイダのデータ使用方針を確認し、必要ならオンプレミスや閉域のモデルを検討すること。大丈夫、一緒に実行計画が立てられるんですよ。
わかりました。では社内の取り組みとしては、まずは機密の取り扱いルールを作り、次に試験運用で出力をチェックするということでいいですか。自分なりに整理しますと、普通の問い合わせで学習データの断片が出ることがあり得て、それを把握するための検証と方針が必要、という理解で合っていますか。
その理解で完璧ですよ。短くまとめると、1) 非敵対的再現は現実的なリスクである、2) 公開ウェブを当てにした検出は下限評価に過ぎない、3) 実務対応はフィルタリングと検証の二本立てである、です。大丈夫、必ずできるんです。
ありがとうございます。では取り急ぎ社内向けに「外部モデル利用時は○○を確認する」といった手順書を作成します。今日の説明で論文の要点は私でも説明できそうです。
素晴らしいまとめですね。最後に一言、何か私に手伝えることがあればすぐ声をかけてください。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
はい、拓海さん。自分の言葉で言い直しますと、この論文は「対抗的な攻撃をせずとも、日常的な問いかけでモデルが学習データと一致する文章を出すことがある。公開ウェブを使った検出は下限評価なので、実務では機密フィルタと出力検証を必須にして導入判断を行うべきだ」ということです。
