- 大規模言語モデルに深刻なデータ毒性の脆弱性が警告されている
- LLMが微量のトレーニングトークンの置換によって医療クエリに誤った回答を返す可能性がある
- LLMの普及は医療で誤った知識を広める可能性がある
- 医療クエリに使用される場合、データ毒性攻撃が潜在的な脅威になる
- バイオメディカル知識グラフを使用して医療LLMの出力をスクリーニングすることで、有害コンテンツの91.9%を捉えることができる
- 現在、LLMの出力をテストする現行のアプローチはユーザーを保護するのに十分ではない
この記事は、大規模言語モデルの危険性とそれに対する対策について重要な警告を示しています。医療分野でのデータ毒性攻撃の影響は特に深刻であり、バイオメディカル知識グラフを活用した新しいアルゴリズムが有害コンテンツを検出する手段として提案されています。LLMの普及に伴い、データの信頼性や透明性に対する重要性が高まっており、今後はより慎重なアプローチが求められることが示唆されています。