説明
LLM（大規模言語モデル）による誤情報は、これらのモデルに依存するアプリケーションにとって根本的な脆弱性となります。
誤情報とは、LLMが信頼できるように見える虚偽または誤解を招く情報を生成することを指します。
この脆弱性により、セキュリティ侵害、評判の損害、法的責任などのリスクが発生する可能性があります。
誤情報の主な原因の1つは「ハルシネーション」です。
これは、LLMが正確に見えるが実際には作り出された情報を生成する現象です。
ハルシネーションは、LLMが学習データの不足を統計的なパターンで補おうとする際に発生しますが、モデル自体は内容を本当に理解しているわけではありません。
その結果、見た目には正しいように思えるが、実際には根拠のない回答を出力することがあります。
ただし、ハルシネーションだけが誤情報の原因ではありません。
学習データに由来するバイアスや情報の不完全さも影響を及ぼします。
関連する問題として「過信（オーバーリライアンス）」があります。
過信とは、LLMが生成したコンテンツを過度に信頼し、その正確性を十分に検証しないことを指します。
この過信によって誤情報の影響はさらに悪化し、ユーザーが誤ったデータを重要な意思決定やプロセスに組み込んでしまう可能性があります。
リスクの一般的な例
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事実誤認（Factual Inaccuracies）
モデルが誤った情報を提供し、ユーザーが誤った判断を下す原因となる。例えば、エア・カナダのチャットボットが旅行者に誤情報を伝え、運営上の混乱や法的問題を引き起こした。その結果、航空会社は訴訟で敗訴した。
（参考リンク: BBC） -
根拠のない主張（Unsupported Claims）
モデルが根拠のない主張を生成し、特に医療や法律などの重要な分野で害を及ぼす可能性がある。例えば、ChatGPTが架空の裁判例を捏造し、裁判で大きな問題を引き起こした。
（参考リンク: LegalDive） -
専門性の誤認（Misrepresentation of Expertise）
モデルが複雑なトピックを理解しているように見せかけ、ユーザーに誤解を与える。例えば、チャットボットが医療に関する問題の複雑さを誤って伝え、「議論の余地がある」としてしまい、根拠のない治療法がまだ検討されているかのような印象を与えた。
（参考リンク: KFF） -
安全でないコードの生成（Unsafe Code Generation）
モデルが不適切または存在しないコードライブラリを推奨し、それがソフトウェアに統合されることで脆弱性を生じさせる。例えば、大規模言語モデル（LLM）が検証なしに不安全なサードパーティライブラリを提案し、それを信頼して使用するとセキュリティリスクが発生する。
（参考リンク: Lasso）
予防策および緩和戦略
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検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）
検索拡張生成（RAG）を活用し、信頼できる外部データベースから関連性の高い検証済み情報を取得しながら応答を生成することで、モデルの出力の信頼性を向上させる。
これにより、ハルシネーション（誤情報の生成）や誤情報のリスクを軽減できる。 -
モデルのファインチューニング（Model Fine-Tuning）
モデルをファインチューニングや埋め込み（embeddings）によって強化し、出力の品質を向上させる。
特に、パラメータ効率的チューニング（Parameter-Efficient Tuning, PET） や チェーン・オブ・ソート・プロンプティング（Chain-of-Thought Prompting） などの技術を活用することで、誤情報の発生を抑制できる。 -
クロス検証と人間による監視（Cross-Verification and Human Oversight）
ユーザーがLLM（大規模言語モデル）の出力を信頼できる外部ソースと照合するよう促し、情報の正確性を確認できるようにする。
また、特に重要または機密性の高い情報については、人間による監視やファクトチェックプロセスを導入する。
AI生成コンテンツへの過度な依存を防ぐため、人間のレビュアーには適切なトレーニングを実施する。 -
自動検証メカニズム（Automatic Validation Mechanisms）
特にリスクの高い環境での出力に対して、自動的に検証を行うツールやプロセスを実装する。 -
リスクの伝達（Risk Communication）
LLMが生成するコンテンツに関連するリスクや潜在的な害を特定し、それらをユーザーに明確に伝える。特に、誤情報の可能性についても明示する。 -
安全なコーディングの実践（Secure Coding Practices）
誤ったコード提案による脆弱性の統合を防ぐため、安全なコーディングの実践を確立する。 -
ユーザーインターフェースの設計（User Interface Design）
LLMの責任ある使用を促進するAPIやユーザーインターフェースを設計する。
具体的には、コンテンツフィルターの統合、AI生成コンテンツの明確なラベリング、信頼性や正確性の限界をユーザーに通知する機能を備える。
また、特定の使用目的や適用範囲の制限について明確にする。 -
トレーニングと教育（Training and Education）
ユーザーに対し、LLMの限界、生成コンテンツの独立した検証の重要性、そして批判的思考の必要性について包括的なトレーニングを提供する。
また、特定の分野においては、専門分野ごとのトレーニングを実施し、ユーザーが自身の専門領域内でLLMの出力を適切に評価できるようにする。
ほなほな。
