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GPT Builderとプロンプトインジェクションのリスクについて

あみきん／Kindle出版認定プロデューサー

GPT Builderとプロンプトインジェクションのリスクについて

──　今回は、GPT-4 Turboに質問しています💕

ChatGPT
GPT Builderとプロンプトインジェクションのリスクについて説明しますね。
まず、GPT Builderとは、AIのモデルをカスタマイズするためのツールです。これを使って、特定の用途に合わせてAIの応答や機能を調整できます。例えば、特定の言語や専門分野に特化させたり、特定の応答スタイルを設定したりすることができます。
プロンプトインジェクションのリスクとは、AIが不適切な情報や誤った情報を含む応答をする可能性があることを指します。このリスクは、AIに与えられる入力（プロンプト）に依存します。例えば、ユーザーが意図的にまたは誤って、誤解を招くような情報や不正確なデータをAIに入力した場合、AIはその情報に基づいて応答するため、結果として不適切な回答をする可能性があります。
GPT Builderを使う場合、このようなリスクを軽減するために、以下のような対策を取ることが重要です：

  1. 入力データの品質管理：AIに供給するデータが正確で、偏りがないことを確認する。

  2. モデルの監視：AIが生成する応答を定期的に監視し、不適切な内容が含まれていないかチェックする。

  3. ユーザーガイドラインの設定：ユーザーがAIを適切に使用するためのガイドラインを設定し、不適切な入力を防ぐ。

以上のように、GPT Builderを使用する際は、AIの応答の品質を保つために、適切な管理と監視が必要です。

リスク回避のためにすること


ChatGPT
リスク回避のためには、以下のような対策を取ることが大切です。

  1. データの品質管理: AIモデルに供給するデータが正確で偏りがないかを確認します。間違った情報や偏ったデータが入力されると、AIの応答も不正確になる可能性があります。

  2. 監視とフィルタリング: AIが生成する応答を定期的に監視し、不適切または誤った情報を含む応答をフィルタリングします。特に公開される内容については、厳重にチェックすることが重要です。

  3. セキュリティ対策の強化: システムへの不正アクセスや悪意のある操作を防ぐために、適切なセキュリティ対策を施します。これには、アクセス権限の管理や、セキュリティソフトウェアの導入が含まれます。

  4. ユーザーガイドラインの設定: ユーザーがAIを適切に使用するためのガイドラインを設定し、不適切な使用を防止します。特に、ユーザーが意図的にAIを誤用することを防ぐための措置が必要です。

  5. 継続的な学習と改善: AI技術は常に進化しています。最新の知識を維持し、システムを定期的にアップデートすることで、リスクを最小限に抑えることができます。

  6. ユーザーとのコミュニケーション: ユーザーからのフィードバックを積極的に受け入れ、それをシステムの改善に活かします。また、AIの限界や使用方法についてユーザーに明確に伝えることも大切です。

これらの対策を通じて、AIを安全かつ効果的に利用することが可能になります。

もうちょっと具体的に


ChatGPT
もちろんです。リスク回避のためにする具体的な対策を紹介します。

  1. データの品質管理

    • 事前にデータを厳密にレビューし、誤りや偏りがないか確認します。

    • データソースの信頼性を評価し、複数の信頼できるソースからデータを収集します。

  2. 監視とフィルタリング

    • AIの応答に自動フィルタリングシステムを導入し、不適切な言葉や情報を検出して除去します。

    • 人の目でのチェックも定期的に行い、システムが見逃した問題を発見します。

  3. セキュリティ対策の強化

    • パスワードポリシーや二要素認証など、強固なアクセス管理を実施します。

    • 定期的にセキュリティ監査を行い、脆弱性を見つけたら速やかに修正します。

  4. ユーザーガイドラインの設定

    • AIを使用する際のルールや制限を明確に定め、ユーザーに伝えます。

    • 悪意のある使用を防ぐために、報告システムやペナルティを設けることも考慮します。

  5. 継続的な学習と改善

    • AIのパフォーマンスを定期的に評価し、必要に応じてモデルを再トレーニングします。

    • 新しいデータや技術を取り入れて、システムを常に最新の状態に保ちます。

  6. ユーザーとのコミュニケーション

    • ユーザーからのフィードバックを収集し、それを改善に活かします。

    • AIの使用に関するガイドやFAQを提供し、ユーザーの疑問や不安を解消します。

これらの対策を実施することで、AIを使ったシステムのリスクを減らし、より安全で信頼性の高いサービスを提供できます。


チェック頻度は？


ChatGPT
チェックの頻度は、使用するAIシステムの性質や利用環境によって異なります。一般的なガイドラインとしては以下のようになります。

  1. 自動フィルタリングシステムの監視

    • これはリアルタイムまたはほぼリアルタイムで行われるべきです。システムが常に稼働していることを確認し、不具合があればすぐに対応します。

  2. 人の目によるチェック

    • 週に一度から月に一度の頻度で行うのが一般的です。ただし、AIの使用量が多い場合やリスクが高いコンテンツを扱う場合は、もっと頻繁にチェックする必要があります。

  3. セキュリティ監査

    • 年に一度から四半期ごとに行うのが良いでしょう。ただし、セキュリティ関連のインシデントが発生した場合は、即座に再監査を行うべきです。

  4. AIモデルのパフォーマンス評価と再トレーニング

    • これは四半期ごとから年に一度が目安です。ただし、新しいデータが利用可能になったり、パフォーマンスに顕著な変化が見られた場合は、その都度評価を行う必要があります。

  5. ユーザーフィードバックの収集と評価

    • これは継続的に行うべきですが、集約して分析する頻度は月に一度から四半期ごとが適切です。

これらの頻度は、組織のリソースやAIシステムの規模に応じて調整することが大切です。重要なのは、システムが常に最適な状態で稼働していることを保証することです。

ほかに注意すべき点は？


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AIシステムを使用する際に注意すべき他の点には、以下のようなものがあります。

  1. 透明性の確保

    • AIの意思決定プロセスを理解しやすくするために、どのようにして結果が導かれたかをユーザーに説明できるようにすることが重要です。これにより、ユーザーの信頼を得ることができます。

  2. 倫理的なガイドラインの遵守

    • AIを使用する際には、倫理的なガイドラインや規範を設定し、それらを守ることが重要です。特にプライバシーの保護や、偏見のない意思決定を確保することが求められます。

  3. 法的規制への遵守

    • 特定の国や地域で適用される法律や規制に準拠することが必要です。データ保護法、著作権法、消費者保護法など、関連する法律を理解し、遵守することが重要です。

  4. バックアップと災害対策

    • システムの障害やデータ損失に備えて、定期的なバックアップと復旧計画を立てることが重要です。これにより、万が一の事態に迅速に対応できます。

  5. ユーザーエクスペリエンスの最適化

    • AIシステムはユーザーフレンドリーであるべきです。使いやすさ、アクセシビリティ、インターフェースのデザインなど、ユーザーエクスペリエンスを常に考慮することが重要です。

  6. 継続的な教育とトレーニング

    • AIシステムの効果的な使用と管理のために、関連するスタッフへの継続的な教育とトレーニングが必要です。これにより、技術の進歩に対応し、システムを最適に活用できます。

これらの点を考慮し、適切な管理と運用を行うことで、AIシステムをより安全かつ効果的に利用することができます。


もし悪意ある攻撃を受けたらどうしたらいいの？


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悪意ある攻撃を受けた場合には、以下のステップに従って対応することが重要です。

  1. 即時対応

    • まずは被害を最小限に抑えるために、速やかにシステムをオフラインにするか、影響を受けた部分を隔離します。これにより、さらなるデータの損失や被害の拡大を防ぎます。

  2. 事態の評価

    • 次に、攻撃の範囲や性質を評価します。どのデータが影響を受けたのか、どのような種類の攻撃だったのかを把握します。

  3. バックアップからの復旧

    • 事前に準備しておいたバックアップからシステムやデータを復旧します。これにより、事業の中断を最小限に抑えることができます。

  4. セキュリティの強化

    • 攻撃を受けた原因を分析し、同様の攻撃に再度対処できるようセキュリティ対策を見直し、強化します。

  5. 関係者への通知

    • 法律や規制に従って、影響を受けたユーザーや関係者に攻撃の事実を通知します。透明性を保ち、信頼を損なわないように対応することが重要です。

  6. 報告と記録の作成

    • 攻撃の詳細、対応策、改善計画などを記録し、必要に応じて関連する規制機関に報告します。

  7. 法的対応

    • 法的な措置が必要な場合（例えば、攻撃者を特定し、訴訟を起こすなど）は、適切な法的アドバイスを求めます。

  8. 継続的なモニタリング

    • 攻撃後も引き続きシステムの監視を強化し、異常がないかをチェックします。

  9. スタッフやユーザーの教育

    • 攻撃を受けた原因と対策についてスタッフやユーザーに教育し、意識を高めることで、将来的な攻撃のリスクを減らします。

攻撃を受けた際には、迅速かつ冷静な対応が求められます。事前に対応計画を準備しておくことで、万が一の事態に備えることができます。

通報はどこに？

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悪意ある攻撃を受けた場合の通報先は、攻撃の種類やあなたの国や地域によって異なります。以下は一般的な通報先の例です。

  1. 警察

    • 特に違法行為が関与している場合（例えば、サイバー犯罪やデータ盗難）、最初に警察に通報するのが良いでしょう。

  2. 国や地域のサイバーセキュリティ機関

    • 多くの国にはサイバーセキュリティに関する専門機関があり、サイバー攻撃の報告を受け付けています。日本の場合は、NISC（国家情報セキュリティセンター）やJPCERT/CC（日本サイバー緊急対応センター）などが該当します。

  3. データ保護機関

    • 個人データが漏洩した場合、関連するデータ保護機関に通報する必要があります。例えば、EU圏内であればGDPRに基づき、適切なデータ保護機関に報告する必要があります。

  4. ISP（インターネットサービスプロバイダ）

    • サイバー攻撃がインターネット経由で行われた場合、あなたのインターネットサービスプロバイダにも通報することが有効です。

  5. 関連する業界団体

    • 一部の業界では、特定のサイバー攻撃に関する報告を受け付ける団体が存在することがあります。

  6. 保険会社

    • サイバー攻撃に関する保険に加入している場合は、保険会社にも連絡する必要があります。

攻撃の性質や影響の範囲によって、複数の機関に通報する必要がある場合もあります。また、通報する際には、攻撃の詳細、被害の範囲、既に取った対策などを明確に伝えることが重要です。事前に、自分の国や地域での適切な通報先を確認しておくと良いでしょう。


【追記】どこまで実際のところ必要なのかよくわかりませんが、Bingちゃんにも聞いてみました。

──　ここからBingちゃんのお答え。

例えば、OpenAIのGPT Builderのシステム上で、新しいGPTを立ち上げたとき、漏洩されたら困るデータは具体的に何ですか

OpenAIのGPT Builderのシステム上で、新しいGPTを立ち上げたとき、漏洩されたら困るデータ を検索しています。
回答を生成しています…

Bing

OpenAIのGPT Builderのシステム上で、新しいGPTを立ち上げたとき、漏洩されたら困るデータは、次のようなものが考えられます。

GPTの設定情報：
GPTの名前や説明、指示文、参照ファイル、利用ツール、外部APIなどの設定情報は、GPTの機能や性能に関わる重要なデータです。

これらのデータが漏洩すると、GPTの独自性や競争力が失われたり、他のGPTに模倣されたりする可能性があります

GPTの利用履歴：
GPTとの会話の内容や回数、時間帯などの利用履歴は、GPTの利用者の嗜好やニーズ、問題点などの情報を含むデータです。

これらのデータが漏洩すると、GPTの利用者のプライバシーやビジネスの秘密が侵害されたり、GPTの改善や最適化のヒントが他のGPTに渡ったりする可能性があります。

GPTの生成内容：
GPTが生成したテキストや画像、コードなどの内容は、GPTの利用者の目的や要望に応えるためのデータです。これらのデータが漏洩すると、GPTの利用者の知的財産権や著作権が侵害されたり、GPTの生成能力や品質が他のGPTに比較されたりする可能性があります。

以上のことから、OpenAIのGPT Builderのシステム上で、新しいGPTを立ち上げたとき、漏洩されたら困るデータは、GPTの設定情報、利用履歴、生成内容などが挙げられます。

これらのデータは、GPTの利用者や開発者の利益や権利を守るために、適切なセキュリティ対策を施す必要があります。

それぞれに、参照リンクがありましたが、正確性はわからないので、カットしました。気になる人はBingで検索してみてください。

※この記事の出力は、すべてAIの生成そのまま載せていますので、正確性はご自分で確認してくださいね。


■参考


あみきん


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