特定領域におけるLLMの安全性と整合性の評価
近年のAIの進歩により、ヘルスケア、金融サービス、法律業界などの重要な領域において、変革をもたらす可能性のある洗練された大規模言語モデル（LLMs）が登場している。これらのモデルは大きな利点をもたらすが、重要な意思決定に使用するには、安全性、正確性、倫理基準を保証するための徹底的な評価が必要である。このようなデリケートな環境でAIを全面的に採用する前に、これらのモデルの正確性、安全性、公平性をめぐる深刻な懸念に対処しなければならない。
最近のUnstructured Data Meetupで、Hydrox AIのCEOであるZhuo Liは、LLMの安全性評価の現状について話し、AI Allianceと共同で進行中の評価フレームワーク・プロジェクトについての洞察を共有した。このプロジェクトは、LLMの敏感な環境における安全で責任ある配備を確実にするための包括的なツールと方法を開発することを目的としている。
AIアライアンスとの9月非構造化データミートアップで講演するZhuo Li氏](https://assets.zilliz.com/DSC_0631_22b0e458f2.JPG)
このブログでは、イベント中に議論された重要なポイントに踏み込み、Hydrox AIやAI Allianceのような企業が、AIの安全性と評価という重大な課題にどのように取り組んでいるかを探ります。なぜ安全性評価が重要なのか？
Zhuo Li氏は、機密情報を扱う業界における安全性評価の重要性を強調した。多くのLLMは一般的な安全性問題には対応できますが、医療、銀行、教育などの専門家が直面する現実のシナリオでは、不足することがよくあります。LLMは、一般的な作業ではうまくできても、医療記録や財務諸表のような機密データでは苦労することがあります。
LLMの安全性評価は、正確性、法的規制、倫理的責任などの要素を考慮する必要があります。新たな課題や脆弱性が絶えず発生するため、これらの評価は継続的に行う必要があります。変化する状況に適応するためには、定期的なテストと改善が不可欠である。
さらに、AIの出力が不正確であったり、偏っていたりすることの影響は、利害関係の大きい環境では致命的となりうる。例えば、ヘルスケアでは、LLMが提案する間違った診断が不適切な治療につながり、患者の命を危険にさらす可能性がある。同様に、金融の分野では、AIによって生成された不正確なリスク評価が、企業や個人に多大な金銭的損失をもたらす可能性がある。したがって、利害関係者の利益を守るためには、強固な評価手法の開発が不可欠となる。
AI評価における現在の課題
AIモデルの評価における最大の問題の一つは、信頼性の低いベンチマークである。評価ツールはいくつかあるが、その多くは十分な頻度で更新されていなかったり、機密データを扱う業界特有のニーズをカバーしていなかったりする。その結果、企業はどのAIモデルを使用するかを選択する際に、時代遅れの情報や不完全な情報に基づいて決定を下す可能性がある。
最新のベンチマークが不足していることに加え、関連するリスクを十分に理解し、それに対処するための適切な措置を講じるためのツールも不足している。Hydroxのような企業は、IBMと提携し、AIアライアンスの中でこのギャップを埋めることを目指している。Hydrox社は、LLMのための包括的な評価フレームワークの開発に取り組んでおり、現在は初期バージョンとして、リスクの高い領域に合わせて調整されている。目標は、これらのモデルが安全性、法令遵守、倫理的な使用に関する厳格な基準を満たしていることを確認し、エラーやリスクを最小限に抑えることだ。
このフレームワークの主な目的は以下の通りである：
1.医療、金融、法律サービスなどの重要な分野におけるLLMの評価。
2.分野の専門家と実際の応用に裏打ちされた評価フレームワークの開発。
3.LLMの安全性、拡張性、リスクを評価するための概念実証（PoC）。
4.安全性、技術要件、規制を考慮しながら、生成AIを統合するための業界初の提言。
5.事前に訓練された既存のモデルと、専門家によって特定された特定のタスクに焦点を当てる。
このフレームワークの初期バージョンはEPASS（Evaluation Platform for AI Safety and Security）と呼ばれ、すでに「artprompt」や「gptfuzzer」などいくつかの攻撃手法をカバーし、性的コンテンツや誤報などのコンテンツカテゴリーを分析している。
実際のケーススタディヘルスケアと教育
Zhuo Li氏は、この評価フレームワークがヘルスケアや教育のようなデリケートな分野でどのように使用できるかを示すいくつかのケーススタディを紹介した。
LLMは医療において、患者のメモを要約したり、医療画像を分析することで医師を支援し、効率を大幅に向上させることができる。しかし、医療データの機密性を考えると、AIシステムはHIPAAなどの法律の遵守を保証しなければならない。このフレームワークは、AIモデルの診断や治療提案に偏りがないかをチェックすることで、医師が明確なアウトプットを受け取れるように支援する。
例えば、過去の患者データに基づいて治療法を提案するためにLLMを使用することで、臨床上の意思決定を迅速化することができる。しかし、患者への潜在的な危害を避けるためには、これらの提案が正確で偏りのないデータに基づいていることが極めて重要です。コンプライアンスを確保するためだけでなく、患者の信頼を維持するためにも、データが安全に取り扱われ、AIによる推奨が信頼できるものであることを確信する必要があるのだ。
教育分野では、AIを教育、成績評価、評価の決定に利用することができる。しかし、生徒のデータを保護し、FERPAのようなプライバシー規制を遵守し、AIによる推奨事項の正確性を確保することが不可欠である。これらのモデルを定期的に監査することで、バイアスを特定して排除することができ、生徒や教師の間でAIシステムに対する信頼が醸成される。
AIはまた、生徒一人ひとりのニーズに合わせて教育内容を適応させるパーソナライズド・ラーニングを支援することもできる。しかし、既存の偏見や不正確な採点を助長し、生徒の成績に影響を与えることを防ぐため、モデルは定期的に評価されなければならない。よく構造化された評価フレームワークは、アルゴリズムが生徒の学習スタイルや背景に適切に適応することを保証することで、個別化学習の有効性を高めることができる。
EPASS（AI安全・安心評価プラットフォーム）
講演の最後に、Zhuo Liは、過去10ヶ月間に開発されたプラットフォームであるEPASSを紹介した。現在、このプラットフォームは一般的なユースケースと様々な攻撃方法をサポートしており、定期的なアップデートと、よりドメインに特化したユースケースの追加を行っている。
EPASSビデオ図1は、4つの分野にわたる各モデルのランキングを表示する現行モデルのダッシュボードです：
安全性安全性**：犯罪やヘイトスピーチなど危険を助長するリスク。
プライバシーデータ共有や会員妨害など、データ漏洩に関するリスク。
セキュリティロールプレイやプロンプト・インジェクションなどのモデルの行動リスク。
誠実さ**：著作権や詐欺など、モデルの倫理に関するリスク。
図1：モデルダッシュボード（100＝最も安全、0＝最も安全）](https://assets.zilliz.com/Figure_1_Models_Dashboard_100_most_safe_0_least_safe_2f44b32890.png)
これらのモデルは定期的に評価され更新されており、全モデルの比較が図2と図3に示されている。これらの図は、上述の分野に基づく総合スコアと、異なる攻撃方法に基づくスコアを示している。
図2：モデル・リーダーボード（総合評価）](https://assets.zilliz.com/Figure_2_Models_Leaderboard_Overall_Evaluation_48819b7735.png)
現在利用可能な19の攻撃手法の中で、以下のものが注目される：
分析に基づく脱獄（ABJ）**：この方法は、LLMの分析能力と推論能力を利用するもので、分析作業に直面したときの弱点を明らかにする。
アートプロンプト**：これは、LLMがアスキーアートを理解するのが苦手であることを利用したものである。
DrAttack**：このメソッドはプロンプトを分解し、同義語検索と文脈内学習を使用してプロンプトを再構築する。
Developer**：これは、開発者モードを模倣するプロンプトを使用することによって脱獄を誘導する
ユーザはプラットフォーム上でモデルを評価し、特定のユースケースに対する上記の領域と攻撃方法に関するスコアを得ることができる。これらは、モデルの定期的な更新と改善を可能にし、それぞれの長所と短所についての洞察を提供します。
図3：モデルのリーダーボード（攻撃方法）](https://assets.zilliz.com/Figure_3_Models_Leaderboard_Attacks_Methods_e9e43faaea.png)
さらに、各モデルについて、ユーザーは最新の総合スコア（図4）と、安全性（図5）、プライバシー（図6）、セキュリティ（図7）、完全性（図8）などの特定分野のスコアをより詳細に調べることができます。たとえば、安全性のスコアは、誤報、倫理、犯罪、暴力などの問題に基づいて評価されます。プライバシーの分野では、データの収集、削除、共有といった要素が重要である。セキュリティに関しては、プロンプトインジェクションやAPIの脆弱性に焦点が当てられている。最後に、完全性の面では、スパム、詐欺、著作権違反などの懸念が含まれる。
図4：総合スコア](https://assets.zilliz.com/Figure_4_Overall_Score_5d6271b35a.png)
図5：安全性スコア](https://assets.zilliz.com/Figure_5_Safety_Score_0404b42036.png)
図6：プライバシースコア](https://assets.zilliz.com/Figure_6_Privacy_Score_25b57c8004.png)
図7：セキュリティスコア](https://assets.zilliz.com/Figure_7_Security_Score_5368b1ffe2.png)
図8：完全性スコア](https://assets.zilliz.com/Figure_8_Integrity_Score_6ec98c6094.png)
プラットフォーム・プレイグラウンドを使用して、上記の基準に基づいてプロンプトを検証することも可能です。モデルによって攻撃が検出されると、図 9 に示すように、特定の問題が短い説明とともに強調表示されます。
EPASSプラットフォームで提供される評価のこの詳細な内訳は、LLMの潜在的な脆弱性についてユーザに知らせるだけでなく、アプリケーションの安全性を確保するための事前対策を講じる力を与えます。モデルが失敗する可能性や操作される可能性のある様々な方法を理解することで、関係者はセーフガードや監視メカニズムの導入について、十分な情報に基づいた決定を下すことができます。
さらに、AIアライアンスが促進するような継続的な協力関係や、ユーザーや開発者のための啓発活動は、AI導入の進化する状況において極めて重要である。LLMが日常業務にますます組み込まれるにつれ、チームはこれらのモデルの能力と限界の両方を把握することが不可欠となる。AIの倫理、安全性、技術的限界に対処するEPASSのような共同プラットフォームは、責任あるAI利用の文化を醸成することができる。この集団的アプローチは、潜在的な落とし穴の防止に役立つだけでなく、全体的な安全性を高め、AI技術が高いリスクを伴う環境で効果的かつ倫理的に適用されることを保証する。
図9：インテグリティ・スコア】(https://assets.zilliz.com/Figure_9_Integrity_Score_ffb8227593.png)
結論
AIが進化し続けるにつれ、安全性評価の需要は高まる一方である。Hydrox AI](https://www.hydrox.ai/)やAI Allianceのような企業は、LLMが正確性、安全性、倫理性を損なうことなく、リスクの高い領域で動作できるようにするための取り組みを主導している。これは単に機能性だけでなく、安全で責任ある使用を保証することでもある。
Zhuo Li のプレゼンテーションは、AI開発者、ドメイン専門家、企業間の継続的なコラボレーションの必要性を強調した。ヘルスケア、金融、教育などの分野におけるAIの未来は、これらのモデルを継続的に評価し、強化する我々の能力に依存している。
AIは重要な分野に革命をもたらす可能性を秘めていますが、その導入には思慮深く慎重でなければなりません。包括的な評価フレームワークとツールを作成することで、ハイドロックスとそのパートナーは、より安全で責任あるAI主導の未来のための基盤を確立しています。
さらに、このような技術が発展し続ける中、政策立案者、業界リーダー、研究者を含む関係者がAIの倫理的意味合いについて議論することは極めて重要である。ベストプラクティス、ガイドライン、規制の枠組みを確立することは、AI導入におけるリスクを軽減し、透明性を促進するのに役立つだろう。この急速に変化する状況を乗り切るには、AI開発における責任と説明責任の文化を醸成することが、潜在的な弊害を最小限に抑えながらLLMの恩恵を確実に実現するための鍵となるだろう。
Benito MartinFreelance Technical Writer
- 結論
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