AIモデルのサプライチェーン攻撃入門 — Hugging Faceから来る脅威
はじめに Hugging Faceを使う時、 model = AutoModel.from_pretrained("some-user/awesome-model") この一行で、あなたは他人が書いたコードを自分のマシンで実行しているかもしれません…！ RAGポイズニングの記事では、AIが参照する「データ」を汚染する攻撃を扱いました。本記事ではもう一段手前、AIの本体である「モデル」そのものが配布経路で汚染されるリスク——AIモデルのサプライチェーン攻撃を整理します。 OWASP Top 10 for LLM Applicationsでは LLM03 Supply Chain Vul...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AIに文書チェックを任せるなら、1つのプロンプトで全部やらせるのと工程ごとに分けるのと、どちらが精度が出るのか？
論証エッセイの自動採点システムWrAFTは、採点・表層修正・深層コメントの3工程を分割し、それぞれ別のLLMと手法を割り当てた。採点はファインチューニングでRMSE 0.57→0.44に改善したが、深いコメントではファインチューニング版が出力欠落を起こし素のプロンプトに負けた。工程分割の実証データを中小企業の文書チェック業務に引き写して読む。
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帳票読み取りAIに「考えさせる」のは必要か？推論なしが0.411、推論ありが0.303だった検証
請求書や財務書類をAIに読ませるとき、推論（思考）ステップは本当に要るのか。4Bの小型モデルを追加学習した論文では、推論なしのF1が0.411、推論ありが0.303と逆転した。自社ドメイン内では汎用クラウドAIも上回る一方、未知の様式では負ける。中小企業の帳票業務にとって何を意味するかを整理する。
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AIエージェントは作業を完了しても、途中の安全ルールを守れているのか（507件の検証で安全遵守率0.16〜0.40）
VLMで動くエージェントを507件の課題で検証した研究では、易しい条件では成功率0.83〜0.94・安全遵守率最大0.91だったのに、物の上下や中身が絡む配置では成功率0.52〜0.73・安全遵守率0.16〜0.40まで落ちました。結果だけ見る検収では足りない理由を、中小企業の実務に置き換えて読み解きます。
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