- LLM（Large Language Models）はデータサイエンスを民主化する可能性があるが、慎重でないと深刻なセキュリティリスクが生じる。
- LLMを使った分析を作成する際、主なリスクはデータセキュリティと幻覚である。
- LLMが機密データを扱う際の主な懸念は、機密顧客情報や特許データを悪意のある当事者に漏洩する可能性があること。
- データセキュリティに対するリスクを考慮し、コードに精通したデータサイエンティストやアナリストは、LLMとデータを共有する回避策を見つけている。
- 幻覚を避けるためには、LLMから生成されたコードを慎重に検証し、データワークフローに組み込む前に確認する必要がある。
LLMを使用する際には、データを提供せずに分析を行う方法や、事実に基づく幻覚を得るための方法があります。セキュリティリスクを最小限に抑えるために、慎重に検討することが重要です。
元記事: https://builtin.com/articles/llm-data-security