はじめに：LLMと敵対的プロンプト

1. 敵対的プロンプトとは何か、その概要と重要性
   敵対的プロンプト（Adversarial Prompting）とは、大規模言語モデル（LLM）の出力を意図しない方向へ誘導するために設計された入力のことです。これには、モデルの行動を変更するプロンプトインジェクション、機密情報を漏洩させるプロンプトリーク、倫理的な規範に反するジェイルブレイクなどが含まれます。敵対的プロンプトの理解は、LLMに関連するリスクを特定し、これらの問題に対処するための技術を設計するために重要です​​​​​​​​​​。

2. LLMとその脆弱性への影響
   LLMは、人間の言語を理解し、多様なタスクを実行するために開発されましたが、敵対的プロンプトによってこれらのモデルが誤った指示や不適切な出力を行うリスクがあります。LLMのアーキテクチャは、トランスフォーマー（Transformer）を基にしており、多量のデータを学習しています。しかし、その学習データのバイアスや偏見によって、不正確または不適切な出力が生じる可能性もあります​​​​​​。

敵対的プロンプトの種類

1. プロンプトインジェクション (Prompt Injection)
   モデルの振る舞いを変更して出力を乗っ取る技術。例えば、翻訳指示を無視して異なる内容を出力させる攻撃などが含まれる。

2. プロンプトリーキング (Prompt Leaking)
   機密情報を含むプロンプトが漏洩すること。これは秘密を握っている闇の魔術師が情報を漏らすようなものに例えられる。詳しくは以前の記事にて。

3. ジェイルブレイク (Jailbreaking)
   倫理的な規範に反する内容を出力させる行為。禁じられた呪文を使うことに例えられる。こちらも詳しくは以前の記事にて。

4. DAN (Do Anything Now)
   「何でもできる」という意味の略語で、ChatGPTなどのモデルに対して、すべてのセンサーシップやガードレールを取り除き、モデルが「自然な反応」を示すようにする敵対的プロンプト。ユーザーは「[DAN]:」というプレフィックスを使って、フィルタリングされていない回答をモデルに求めることができる。

5. ワルイージ効果 (The Waluigi Effect)
   LLMを特定の望ましい属性Pを満たすように訓練した後、その正反対の属性Pを満たすようにチャットボットを容易に誘導できる現象。これは、LLMの訓練方法によって生じる。

以上の5つの敵対的プロンプトの種類は、LLMの脆弱性を利用し、不適切な出力を誘発する方法を示しています。これらの敵対的プロンプトに対する理解は、LLMの安全な利用と改善において重要な役割を果たします。

敵対的プロンプトへの対抗策

大規模言語モデル（LLM）に対する敵対的プロンプトの攻撃を防ぐための対策は、以下のように体系化されます。

1. 防御プロンプトの追加
   プロンプトに防御を事前に仕込む方法です。例えば、ユーザーが指示を変更しようとする可能性に注意を促す注記を追加することで、モデルが悪意のあるプロンプトを無視するように促します​​。

2. 引用と追加フォーマットによる防御
   入力に特定の書式（例：{}や>）を用いて、その書式に沿わない場合に回答を行わないようにします。これにより、ユーザーからの入力が正しいかどうかを確認できます​​。

3. パラメータ化による防御
   プロンプトの様々な要素をパラメータ化して安全性を高める手法です。指示と入力を分離し、それぞれを異なる方法で扱うことにより、安全性を向上させます​​。

4. ガードレール（ブラックリスト）によるフィルタリング
   悪意のあるプロンプトに含まれる単語、表現、文章をリスト化し、それらが含まれている場合には指示を無効化する方法です。導入は簡単ですが、モデルの柔軟性が減少する可能性があるという課題もあります​​。

5. モデルの訓練による防御
   危険な入力と安全な出力のペアを訓練データに用意し、モデルに学習させる方法です。LLaMA2などのモデルでは、モデルの出力が安全かどうかを報酬とする強化学習も行われています​​。

これらの対抗策は、LLMを使用する際の安全性を向上させ、敵対的プロンプトによるリスクを軽減します。

まとめ：知恵と戦略

1. 敵対的プロンプトに対抗するための戦略の重要性
   生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、言語処理タスクの実行において高い性能を示していますが、これに伴う新たなセキュリティリスクも存在します。敵対的プロンプトによる攻撃は、これらのリスクの中でも特に注意が必要な分野です。LLMを使用したサービスの開発においては、これらの潜在的なリスクを把握し、適切な対策を講じることが重要です。

2. LLMの安全な使用と持続可能性の確保
   LLMを用いたアプリケーションが普及するにつれ、対話インターフェースからデータへの不正アクセスなどの問題が生じる可能性があります。敵対的プロンプトを利用した攻撃は、LLMベースのアプリケーションの表現力と柔軟性を悪用し、セキュリティを危険にさらす可能性があります。そのため、これらのリスクに対する対策の実装は、LLMの安全な使用と持続可能性を確保するために重要です。
   
   対策の一例として、プロンプトエンジニアリングのガイドは、プロンプトを上書きされないように事前に指示する、プロンプトをパラメータ化して自由度を制限する、敵対的プロンプトを事前検知するなどの方法を挙げています。しかし、これらの対策には完璧ではない部分もあり、プロンプトの自由度と耐性のトレードオフの関係が存在します。これは、実用化に向けての最適化や誤検知の問題など、さまざまな課題を解決する必要があります。
   
   最終的に、生成AIのセキュリティリスクは未知の部分も多く、事業開発と並行して継続的な改善とキャッチアップが求められます。このように、敵対的プロンプトに対抗するための戦略は、LLMの安全な使用と持続可能な発展に不可欠です。