根本的な構造的欠陥、大規模言語モデル（LLM）の完全な保護を不可能に

大規模言語モデル（LLM）は、根本的なアーキテクチャ上の欠陥により、ハッキングの試みに対して完全に安全にすることはできない。今月開催された機械学習国際会議（ICML）において、研究チームがこの結論を発表した。これらのモデルの基盤となるメカニズムには固有の脆弱性が存在し、絶対的なセキュリティを保証することは不可能であるという。

本研究は、これらのシステムの中核的な動作原理そのものが、攻撃に対して著しく脆弱であることを示している。この構造的な弱点は、開発者がパッチを適用し続けるだけでは完全な安全性を確保できないことを意味する。この知見は、世界最高峰の人工知能カンファレンスの一つで共有された。

これらの脆弱性は、生成AIの広範な安全性と社会実装に対して極めて重大な意味を持つ。これらのモデルを完全に保護することが不可能であるという事実は、システムアーキテクチャや安全プロトコルに対する現在のアプローチに再考を迫るものである。

• ·研究者らは、大規模言語モデルをハッキングから完全に保護することは不可能であると主張している。
• ·この脆弱性は、モデルの動作原理における根本的な欠陥に起因している。
• ·本知見は、今月開催された機械学習国際会議（ICML）で発表された。
• ·この固有の弱点は、人工知能の安全性に対して極めて重大な影響を及ぼす。

Andy K. Marijne writes about machine learning research, open-source models, and the engineering decisions behind AI products. A software developer turned writer, he brings a technical lens to every story on the LiberaGPT team.