- AIモデルの導入により、モデルの有毒性や幻覚に関連する安全リスク、およびプロンプトインジェクション攻撃によるセキュリティリスクが生じている
- 組織はAIモデルが意図した通りに機能することを確認するために、AIモデルを継続的に検証する必要がある
- アルゴリズムレッドチーミングにより、モデルがさまざまな条件下で堅牢であることを確認するテストが可能であり、脆弱性が特定された後にはガードレールを強制することで同様の失敗を防ぐことができる
Jeetu Patel氏によると、モデルの微調整や新しいデータへの露出時に特に、AIモデルが意図した通りに機能するかどうかを確認する必要がある。
Patel氏は、アルゴリズムレッドチーミングを使用して、モデルがさまざまな条件下で堅牢であることを確認するテストが可能であり、脆弱性が特定された後にはガードレールを強制することで同様の失敗を防ぐことができると述べている。
自己学習や新しいデータへの露出により、AIモデルの動作が変わる可能性があるため、モデルの検証が重要であるという記事です。アルゴリズムレッドチーミングを使用してモデルの堅牢性をテストし、脆弱性を特定した後にガードレールを導入することで、同様の問題を未然に防ぐことができるとの指摘がされています。組織はこのようなアプローチを取り入れ、AIモデルの安全性と適切な機能性を維持することが重要であると感じます。