AIツールで安全分析を強化する

大型言語モデル (LLM) の ChatGPT や BERT は、人間のような会話を行ったり、さまざまな知識の分野で詳細な答えを提供できるため、人工知能 (AI) の分野で注目を集めている。これらのモデルはすでに数多くのアプリケーションで使用されているが、重要な問題が浮かび上がる。つまり、安全が重要なシステム、例えば自動緊急ブレーキ (AEB) システムなどで、これらのモデルは安全分析に役立つのか？

この記事では、LLM、特に ChatGPT を「システム理論的プロセス分析 (STPA)」という安全分析手法での使用について探っていく。これらのモデルを安全分析のワークフローにどのように統合できるか、そしてそれによってどんな影響があるかに焦点を当てる。

#STPA とは？

STPA は、安全が重要なシステムの危険を分析するための手法だ。事故につながる可能性のある不安全な行動を特定するのに役立つ。STPA プロセスは、いくつかのステップから成り立っている：

1. 事故や危険を定義する。
2. システムの制御構造をモデル化する。
3. 不安全な制御行動を特定する。
4. 因果シナリオを特定する。
5. 安全要件を導出する。

しかし、STPA は複雑で主観的になることが多く、人間の専門家が意思決定することに依存する。ここに LLM の可能性が興味深くなる。

#ChatGPT とその役割

ChatGPT は LLM の中でも最も人気のあるアプリケーションの一つで、法務や医療などさまざまな分野で文献をまとめたり、専門的な論文を書くのに効果を上げている。現時点では GPT-3.5 というバージョンに基づいている。

今回のケーススタディでは、ChatGPT が AEB システムの STPA を実施する専門家の支援にどれだけ役立つかをテストする。目標は、単に役立つかどうかを見るだけでなく、どのように使うのが最適か、そしてその限界を理解することだ。

#安全分析に LLM を使う理由

特に STPA のような手法で安全分析に LLM を取り入れることには、いくつかの潜在的な利点がある：

• スピード: LLM は大量の情報を迅速に処理できる。
• 広範性: さまざまなデータでの広範なトレーニングのおかげで、幅広い知識からの洞察を提供できる。
• コスト効果: AI を使うことで必要な人手を減らすことができ、コストを削減できる可能性がある。

ただし、LLM が提供する情報の信頼性や高品質なデータの必要性、出力の正しい解釈方法など、解決すべき課題もある。

#ケーススタディ：ChatGPT と AEB システム

ChatGPT が安全分析でどのように使えるかを見るために、AEB システムの分析におけるその効果を検証していく。3つの異なる対話方法をテストする：

1. 一回きりの単純な対話: 専門家がいくつかの入力を提供し、さらなる関与なしに分析結果を受け取るという単一の対話。
2. 繰り返しの単純な対話: 専門家が安全分析の各ステップで入力を提供し、ChatGPT からのフィードバックを受ける。
3. 繰り返しの双方向対話: 専門家が ChatGPT の出力を分析し、そのフィードバックに基づいて質問を洗練させることで、双方向のコミュニケーションが可能になる。

#一回きりの単純な対話

この方法では、安全専門家が「AEB システム」や「STPA 手法」といった広範な用語で問いかけを行う。ChatGPT はこれらの入力に基づいて完全な分析を提供する。しかし、この方法は継続的な対話がないため、重要な詳細を見落としがちだ。

例えば、AEB システムの分析では、重要な不安全な制御行動を見逃してしまう可能性があり、結果が不完全になる。このことは、専門家の入力なしに ChatGPT に頼るだけでは期待される結果が得られないことを示しており、さらなる関与の必要性を強調している。

#繰り返しの単純な対話

繰り返しの単純な対話では、専門家が STPA プロセスの各ステップで ChatGPT と関わることができる。これは、問題を最初に定義した後、専門家が ChatGPT から提供される情報に基づいて質問を継続的に洗練させることを意味する。

例えば、ChatGPT が対話中に特定の危険を特定した場合、専門家はさらに深掘りするための追加の質問をすることができる。より多くの対話が行われることで、不安全な制御行動や因果シナリオを見つけやすくなり、より包括的な分析につながる。

#繰り返しの双方向対話

最も協力的なアプローチは繰り返しの双方向対話だ。この方法では、専門家が ChatGPT の結果を分析し、洗練された質問を送り返す。これにより調整や深い洞察が得られる。

専門家は、ChatGPT の応答を分析する役割と、より具体的な懸念事項に向けて対話を進めるための質問者という二重の役割を果たす。この方法では、潜在的な危険についての理解が深まり、より堅実な安全分析が実現する。

#発見と結果

テストを通じて、ChatGPT との対話の頻度と深さを増すことで、より良い結果が得られることが明らかになった。以下は重要な発見：

• 一回きりの対話の限界: この方法では、しばしば不安全な制御行動が数件しか特定されず、安全評価が不完全になる。
• 繰り返しの対話での改善結果: 繰り返しの単純および双方向の対話は、潜在的な危険や不安全な行動をより良く特定できるようになった。これは、プロセス全体で ChatGPT と定期的に関わる重要性を示している。
• 専門家の分析が出力を向上させる: 専門家が ChatGPT の出力を分析し、カスタマイズした質問をすることで、その効果が大幅に向上し、安全に関する懸念をより深く理解できるようになった。

#課題と機会

ChatGPT のような LLM を安全分析に統合することには多くの利点があるが、注意すべき課題も存在する：

• 信頼性: 安全専門家は LLM が提供する情報を信頼する必要がある。これは、正確性や信頼性のための評価基準を開発することを意味する。
• データの質: 高品質なトレーニングデータは、LLM が関連性のある正確な情報を提供するために不可欠だ。データが不足すると、特定の分野でのモデルの能力が制限される可能性がある。
• 標準化: AI を既存の安全分析手法に統合する中で、基準が必要とされている。これは、LLM の出力を従来の安全手法と一致させるのに役立つ。

#結論

LLM の ChatGPT を安全分析に応用することは、STPA のような従来の手法を強化する可能性がある、エキサイティングな進展だ。AEB システムに関するケーススタディは、より深く頻繁な対話が安全分析プロセスを大幅に改善できることを示している。

AI の進化が続く中で、LLM の使用に関連する課題、つまり信頼性、使用されるデータの質、標準化の必要性に取り組むことが重要だ。これらの課題を克服することで、人間の専門知識と LLM の能力を活かした、より統合的でインテリジェントな安全分析フレームワークを作成できる。

最終的には、安全専門家と AI の協力により、安全が重要な業界でのより良い安全基準や実践が実現することが期待できる。大規模言語モデルを安全分析に統合する旅は始まったばかりであり、この分野の将来の革新への道を切り開いている。