AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が『自社モデルの権利を守るためにAIのフィンガープリントをやるべきだ』と言い出しまして、正直何をどうすれば良いのか混乱しています。要するに何が問題で、何をすれば安心なのか簡単に教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を一言で言うと、DeepCoreは『少ない問い合わせで、黒箱（ブラックボックス）の海賊版モデルを高精度で検出しつつ、似た合法モデル（ホモロガスモデル）を誤検出しない』手法です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ちょっと待ってください。『フィンガープリント』って結局どんなことをするんですか。社内で作ったモデルを守るためには、何をどれだけ準備すれば良いんでしょうか。
いい質問です。簡単に言えばフィンガープリントとは『モデルがどのように応答するかを示す小さな識別セット』です。家で言えば家の鍵の形状のようなもので、鍵が合えばその家のものだと高確率で言えるようにする技術なんです。
それでDeepCoreは従来と何が違うのですか。これって要するに『より少ないテストで見分けられるようにした』ということですか？
まさにその通りですね。要点を三つにまとめると、1) モデルの確信度（classification confidence）と決定境界からの距離は正に相関する、2) 海賊版モデルは特に高確信サンプルで被害モデルと近い応答を示す、3) DeepCoreは各クラスにつき最大1つの『コアポイント（core point）』だけを作るので問い合わせ量が少ない、という点です。安心して進められますよ。
なるほど。しかし現場に導入するにはコストや安全性も重要です。これを検査するときに相手に気づかれませんか。コストはどの程度見れば良いですか。
良い視点です。DeepCoreは問い合わせ効率に重きを置いており、各クラスにつき最大1点のコアポイントを構築するため、総問い合わせ数はモデルのクラス数にほぼ比例します。つまり大型モデルでも数十〜数百の照会で済むことが多く、コストと検出リスクを抑えられるんです。
それは助かります。最後にもう一つ、我々が勝訴するための証拠に使えるんでしょうか。法的手続きに耐えうる信頼性という観点はどうですか。
DeepCore自体は技術的証拠を出すための有力な候補だが、法的に強い証拠にするには運用記録やログ、時系列の照会記録と組み合わせることが重要だ。技術だけでなく運用と証拠保全ルールを整備すれば、裁判資料として使える可能性が高まりますよ。
わかりました。では私の言葉で確認します。DeepCoreは『各クラスの高確信点を一つずつ作って少ない問い合わせで相手の応答の類似度を見ることで、海賊版か似た合法モデルかを分ける方法』ということで合っていますか。これで社内説明をやってみます。
