- 大規模言語モデル（LLMs）（ChatGPTやGPT-4など）は、AI研究で大きな進歩を遂げており、さまざまなベンチマークで従来の最先端手法を上回っています。
- LLMsは医療分野において、自然言語の理解と応答を通じて効率を向上させるための高度なツールを提供する可能性があります。
- LLMsをバイオメディカルや医療アプリケーションに統合する際に直面する重要な課題は、悪意のある操作に対する脆弱性です。
- 過去の研究では、LLMsの操作が一般的な領域で可能であることが示されていますが、医療環境における適用可能性には不確定要素が残っています。
- NCBI、NLM、およびUniversity of Marylandの研究者らは、医療タスクに対する2つの敵対的攻撃モードを調査し、標準的なLLMsに対する攻撃のためのファインチューニングとプロンプトベースの方法に焦点を当てています。
研究からの印象：
LLMsへの敵対的攻撃の脆弱性は医療分野で顕著であり、オープンソースおよび商用モデルの両方が影響を受ける可能性があります。脆弱性の理解にはさらなる研究が必要であり、それに基づいた堅牢なセキュリティプロトコルの実装が不可欠です。