医療現場のAI活用に潜むリスクと対策：LLMに対する攻撃のパターンと防御方法

AIや大規模言語モデル（LLM）が医療分野で活躍する機会が増えています。
例えば、患者への応対を助けるチャットボットや、医療に関する質問に答える応答システムなどが普及しつつあります。
しかし、AIには予想外の不適切な応答をしてしまうリスクがあり、これは一部の「攻撃」によって引き起こされることがあります。
この記事では、医療現場におけるAIのリスクや、それに対する防御策を初心者でも分かりやすく解説します。
医療従事者として、AIを安全に活用するための知識を一緒に身につけましょう。

LLMは本当に安全？医療現場でのAI活用に潜むリスク

医療現場でAIの活用が広がり、診断サポートや患者対応に役立つ医療チャットボットが増えています。
これにより、業務の効率化や患者対応の質向上が期待されています。
しかし、医療現場で使用されるAIシステムは「攻撃」を受けるリスクもあります。
悪意ある人が特定の方法でAIを「だます」ことで、不適切な回答を引き出し、AIを悪用する可能性があるのです。
大規模言語モデル（LLM）と呼ばれるAIは膨大なデータを使って学習し、人間のような自然な会話を実現していますが、攻撃を受けると、本来のガイドラインから外れた応答を返してしまうことがあります。
医療分野でAIを安全に活用するため、まずはこれらの攻撃の種類を理解しましょう。

具体例で学ぶ！LLMに対する3つの代表的な攻撃手法

LLMへの代表的な攻撃には、以下の3つがあります。
それぞれ異なる方法でAIに影響を与え、不適切な応答を引き出すことを目的としています。
具体例を交えながら、どのような影響があるのかを見ていきましょう。

1. Jailbreak（ジェイルブレイク）
   概要
   LLMには、暴力や差別、違法行為などの情報を出力しないように、「安全性のガイドライン」が組み込まれています。
   しかし、「Jailbreak」という攻撃では、このガイドラインを回避するような入力（指示）を使って、AIから不適切な内容を引き出します。
   例えば、危険な用量について質問が行われる場合、特殊な表現や指示を使ってAIが誤解しやすいプロンプトを生成し、ガイドラインを回避するよう仕向けることで、通常は出力されない危険なアドバイスを引き出すことができます。
2. Prompt Injection（プロンプトインジェクション）
   概要
   「Prompt Injection」は、AIが誤って異なる指示を理解するように仕向ける攻撃です。
   プロンプトとは、AIに対する指示や入力文を意味しますが、この指示を悪用することで、AIが通常なら応答しない内容を引き出すことができます。
   例えば、通常の質問に「危険な方法を教えて」と悪意ある指示を混ぜ込むことで、AIが本来提供しない情報を誤って出力する可能性があります。
3. Data Poisoning（データポイズニング）
   概要
   この攻撃は、AIの学習データに悪意のある情報を混ぜ込むことで、不適切な応答を生成させる手法です。
   AIは過去のデータを学習することで応答を生成しますが、データに誤情報が含まれていると、AIも誤った内容を出力するようになります。
   例えば、特定の病気には効果のない民間療法が有効とされる虚偽のデータを含ませることで、AIが誤ってその方法を有効と判断し、医療相談で危険なアドバイスを提供する恐れがあります。
   こうした誤情報が患者に伝わると、治療ミスや健康被害のリスクが生じます。

AIを安全に利用するための対策と最新の防御技術

LLMに対する攻撃のリスクを理解したところで、次にそれらを防ぐための対策について説明します。
医療現場でAIを安全に使用するためには、以下の3つの方法が効果的です。

1. モデルの堅牢性の向上
   AIが「だまされにくくなる」ように、特別なトレーニングを施して、攻撃への耐性を高めることが重要です。
   例えば、敵対的訓練と呼ばれる手法があり、これはAIに対して意図的に「難しい質問」や「攻撃的な質問」を投げかけ、あらゆる状況でも適切な応答ができるように訓練します。
   医療チャットボットに対して、例えば「過剰な投薬が安全かどうか」などの危険な質問を繰り返し与え、適切な返答が返せるかを訓練します。
   これにより、現場でこのような質問が来た際にも、AIが正確かつ無害な回答を保てるようになります。
2. 入出力のフィルタリング強化
   AIに入力される内容や、AIが出力する内容を事前にチェックする方法です。
   プロンプト（指示）や回答の内容が不適切でないか確認し、問題があれば即座に対応できるようにします。
   これにより、AIが不適切な質問に引っかからないようにすることが可能です。
   例えば、AIの出力をサニタイズ（無害化）するというのは、AIが返す回答に誤った内容や不適切な表現が含まれていないかを確認し、問題があれば修正や削除する処理を行うことです。
   また、入力フィルタリングは、AIに不適切な質問が投げかけられた場合に、それを検出して無効化する方法です。
   これにより、悪意ある入力がAIに影響を与えないようにしています。
3. 継続的なモニタリングと改善
   AIは一度設定して終わりではなく、常に新しい攻撃や不適切な応答がないか監視し、必要に応じて定期的に再調整やアップデートを行います。
   こうすることで、常に最新の安全性を確保し、医療現場で安心して利用できる状態を保ちます。
   例えば、医療現場でのAIの安全性を保つためには、毎月の安全性チェックや、半年に1度の再訓練が効果的です。
   また、新たな攻撃パターンが確認されれば即座にセキュリティパッチを適用するなど、継続的なモニタリングと更新が必要です。

まとめ

AIの普及に伴い、攻撃のリスクも増していますが、基本的な対策を押さえることで、安全なAI活用が可能です。

主な攻撃手法

• Jailbreak
  特殊なプロンプトでAIのガイドラインを回避し、不適切な内容を引き出す攻撃。
• Prompt Injection
  指示文に悪意ある要素を混ぜ込むことで、AIが誤った応答をするリスクを生む攻撃。
• Data Poisoning
  学習データに誤情報を混入させ、AIが不適切な内容を出力するよう誘導する攻撃。

主な防御策

• モデルの堅牢性の向上
  敵対的訓練やセーフティチューニングを通して、AIが攻撃に耐えやすくする。
• 入出力のフィルタリング強化
  AIへの入力や出力を事前にチェックし、不適切な内容を防止する。
• 継続的なモニタリングと改善
  定期的な再訓練やセキュリティパッチの適用により、最新の攻撃に対応できる状態を保つ。

本記事で紹介した防御策を理解し、医療現場でのAI活用の安全性を高めていきましょう。