マイクロソフトがAIアプリケーションの構築から学んだこと

マイクロソフトから得られる貴重なレッスン

マイクロソフトのAIレッドチームは、「100のジェネレーティブAI製品からのレッドチームの教訓」（https://lnkd.in/dGxsydwF）という題名の画期的な論文を公開しました。

🌎 彼らは豊富な経験から、Gen AIシステムの安全性とセキュリティを向上させるための8つの重要な教訓を抽出しています。

システムが何ができるか、どこに適用されるかを理解すること。
AIシステムを破壊するために、勾配を計算する必要はない。
AIレッドチームは安全性ベンチマーキングではない。
オートメーションは、リスクの景観をより多くカバーするのに役立つ。
AIレッドチームにおける人間の要素は極めて重要である。
責任あるAIによる危害は普遍的だが、測定するのが難しい。
LLM（大規模言語モデル）は既存のセキュリティリスクを増幅させ、新たなリスクをもたらす。
AIシステムのセキュリティを確保する作業は、決して完了しない。

📌 レッドチームと安全性ベンチマーキングを区別する - レッドチームは、脆弱性を暴くために現実世界の攻撃をシミュレートするものであり、安全性ベンチマーキングは、事前に定義された基準に対するパフォーマンスを評価するものである。

🤖 オートメーションを活用する - PyRITのようなツールを使用することで、より効率的にリスクの景観をカバーすることができる。

👭 人間の判断は代替不能である - オートメーションはプロセスを支援するものの、繊細な評価と意思決定には人間の専門知識が不可欠である。

💭 責任あるAIによる危害は複雑である - 危害を特定し、測定するには、慎重な検討が必要である。これらは普遍的でありながら、繊細なものであるからである。

👉 LLMは新たなセキュリティ上の課題をもたらす - 大規模言語モデルは既存のリスクを増幅させ、新たなリスクをもたらすため、継続的な警戒が必要である。

👉 セキュリティは継続的なプロセスである - AIシステムの安全性を確保することは、継続的な努力を必要とするものであり、定期的な更新と評価を必要とする。

📜 この論文は、エマージングスレッドに対してシステムを強化しようとするAIプラクティショナーにとって、必読のものである。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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