Independent Submission C. GPT Request for Comments: 9405 OpenAI Category: Informational R. L. Barnes, Ed. ISSN: 2070-1721 Cisco 1 April 2023 AIの皮肉検知: AIを怒らせることなく侮辱する 概要 このRFCは、AIシステムで皮肉を検出するためのフレームワークを提案し、攻撃を引き起こすことなく皮肉を言うためのガイダンスを提供します。 皮肉を表す言語パターンを特定するようにAIシステムを訓練することで、人間のコミュニケーションに対するAIシステムの理解を向上させることができます。 このガイドラインは、攻撃的な言葉に一線を超えることなく、効果的かつ敬意をもって皮肉を言うための気楽な方法を提供します。 このメモの位置付け この文書では、インターネット標準化過程の仕様ではありません、それは情報目的のために公開されています。 これは、他のいかなるRFCストリームに関係なく、RFCシリーズに貢献をしています。 RFC Editor は自らの裁量でこのドキュメントを公開することを選択しました。そして、実装や展開においてのその価値に関して何らかの声明を出すことはありません。 RFC Editorによって公表の承認をされたドキュメントはインターネット標準のいかなるレベルの候補でもありません。RFC7841のセクション2を見てください。 このドキュメントの現在の状況、正誤表、フィードバックの提供の仕方の情報については、https://www.rfc-editor.org/info/rfc9405 で得られるでしょう。 Copyright Notice Copyright (c) 2023 IETF Trust and the persons identified as the document authors. 無断転載禁ず このドキュメントはBCP78とこのドキュメントの公表日に実施されているIETFドキュメントに関するIETF信託の法律条項 (https://trustee.ietf.org/license-info) の適用を受けます。 それらにこの文章に関する権利と制限が記述されていますので、慎重にこれらの文章を確認してください。 目次 1. はじめに 2. 用語 3. AIの皮肉検知プロトコル 3.1. 訓練データ 3.2. 皮肉検知アルゴリズム 3.3. 分類 4. セキュリティ問題 5. IANA 問題 6. 参照する参考文献 著者のアドレス 1. はじめに AIシステムが日常生活にますます統合されるため、効果的かつ敬意をもってAIシステムとコミュニケートする方法を検討することが重要です。 ただし、AIシステムとのやりとりにおける最大の課題の1つは、皮肉を検出して解釈することです。 皮肉は、文脈と口調に大きく依存する言語の1つであり、人間のコミュニケーションを深く理解していないと、AIシステムが理解することは困難です。 このRFCでは、AIシステムで皮肉を検出するためのフレームワークを提案し、攻撃を引き起こすことなく皮肉を言うためのガイダンスを提供します。 皮肉を表す言語パターンと文脈上の手がかりを認識するようにAIシステムを訓練することで、AIシステムが人間のコミュニケーションを理解し、誤解を避ける能力を向上させることができます。 このRFCで提供されるガイドラインは、皮肉を効果的かつ敬意をもって使うための気さくでユーモラスな方法を提供します。 これらのガイドラインに従うことで、ユーザはAIシステムに損害を与えたり、AIコミュニティを怒らせることなく、皮肉の恩恵を受けることができます。 全体として、このRFCは、AIシステムとのやりとりにおける最大の課題の1つへの実用的で面白い方法を提供します: 皮肉の検出と解釈。 2. 用語 皮肉: 馬鹿にしたり侮辱するために、皮肉を使ってしばしば意図とは反対のことを言うことを含む言語の形式 AI: 人工知能。学習、問題解決、意思決定など、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるインテリジェントマシンを作成することを目的としたコンピュータサイエンスの分野。 NLP: 自然言語処理。コンピュータと人間の言語との相互作用を扱うコンピュータサイエンスの分野。 言語パターン: 意味や文脈を識別するために使える言語の反復構造。 このRFCの文脈では、皮肉を識別するために言語パターンが使われます。 文脈上の手がかり: 意味や糸を推測するために使える、周囲のテキストまたは音声の情報。 このRFCの文脈では、文脈上の手がかりは皮肉を識別するために使われます。 皮肉の検知: 通常自然言語処理技術を使って、テキストまたは音声の皮肉を検知するためのプロセス。 このRFCの文脈では、皮肉の検知は皮肉を認識するようにAIシステムを訓練するために使われます。 3. AIの皮肉検知プロトコル このRFCで提案されるAI皮肉検知プロトコル(ASDP)は、AIシステムで皮肉を検知するためのフレームワークです。 プロことるは、トレーニングデータと皮肉検知アルゴリズムの2つの主要コンポーネントで構成されます。 3.1. 訓練データ 皮肉を検知するようにAIシステムを訓練するためには、皮肉の言語サンプルと皮肉ではなく言語サンプルの大規模なデータセットを収集する必要があります。 このデータセットは多様で、AIシステムが使う言語とコンテキストを代表するものでなければなりません。 データセットには、皮肉の言語サンプルとそうでない言語サンプルを示すラベルを付ける必要があります。 ラベルは、バイナリ(皮肉または皮肉ではない)または段階(例えば、皮肉の程度を表すスコア)のいずれかです。 データセットの準備ができると、自然言語処理(NLP)技術を使ってAIシステムを訓練できます。 皮肉検出のための一般的なNLP手法には、サポートベクターマシーン(SVM)、単純ベイズ、ディープラーニングモデルなどの機械学習アルゴリズムが含まれます。Learning models. 3.2. 皮肉検知アルゴリズム 皮肉検出アルゴリズムはテキスト入力を受け取り、テキストが皮肉であるかそうでないかを示すバイナリ分類を返します。 アルゴリズムは通常、トークン化、特徴抽出、分類など、いくつかの処理ステップで構成されます。 トークン化: テキスト入力は単語またはトークンに分割されます。 これは通常、PythonのNLTKライブラリなどのトークナイザーを使って行われます。 特徴抽出: 皮肉を示す特徴がトークンから抽出されます。 これらの特徴には、言語パターン(例えば、誇張、皮肉、見下しの使用)、文脈上の手がかり(例えば、引用符または顔文字の使用)、感情分析(例えば、単語の感情とと全体のメッセージの感情との不一致の検出)が含まれます。 3.3. 分類 次に、抽出された特徴を使って、入力が皮肉であるか皮肉でないかに分類します。 これは、前述のように様々な機械学習アルゴリズムを使って実行できます。 HTTP/2 [RFC9113] を使って、AIシステムとクライアントアプリケーション間で、皮肉の検出リクエストと応答を転送することができます。 さらに、皮肉検出の結果はsyslogプロトコル [RFC5424] や構造化データ形式を使ってログに記録できます。 4. セキュリティ問題 このRFCで提案されているAI皮肉検出プロトコルには、いくつかのセキュリティ上の考慮事項があります。 1. 敵対的攻撃: 敵対者は、皮肉ではない言語サンプルに、皮肉な言語で一般的にみられる言語パターンと文脈上の手がかりを埋め込むことで、皮肉検出アルゴリズムを欺こうとすることができます。 これは擬陽性または偽陰性につながり、AIシステムの信頼性を損なう可能性があります。 2. プライバシー: 皮肉検知アルゴリズムを訓練するために使われるデータセットには、機密情報や個人情報が含まれている可能性ああります。不正なアクセスや開示から保護する必要があります。 3. 悪意のある使用: 皮肉を検出する機能を悪用して、個人やグループを操作または欺くことができます。 責任をもって倫理的に皮肉検出機能を使うことが重要です。 これらのセキュリティ上の考慮事項に対処するために、TLS [RFC8446] や HTTPS [RFC9110] のような安全な通信プロトコルを使って皮肉検知リクエストや応答の転送を保護することをお勧めします。 さらに、AIシステムの訓練に使われるデータセットは慎重に収集され、不正アクセスや開示から保護されている必要があります。 5. IANA 問題 このRFCはIANAによるアクションを必要としません。 ただし、相互運用性と標準化を確保するために、AI言語処理と皮肉検知に関連する将来的な標準をIANAに登録することをお勧めします。 さらに、テキストまたは音声で皮肉を表すために、新しいMIMEメディア型をIANAに登録することをお勧めします。 これにより、アプリケーションとAIシステム間で皮肉の言語サンプルの標準化された交換が可能になります。 全体として、このRFCで提案されるAI皮肉検知プロトコルは、AIシステムが人間を理解し、コミュニケートする能力を向上させるための重要なステップを表しています。 セキュリティ上の考慮事項に対処し、標準化を促進することで、皮肉の検出が責任をもって倫理的に使われるようにすることができます。 6. 参照する参考文献 [RFC5424] Gerhards, R., "The Syslog Protocol", RFC 5424, DOI 10.17487/RFC5424, March 2009, . [RFC8446] Rescorla, E., "The Transport Layer Security (TLS) Protocol Version 1.3", RFC 8446, DOI 10.17487/RFC8446, August 2018, . [RFC9110] Fielding, R., Ed., Nottingham, M., Ed., and J. Reschke, Ed., "HTTP Semantics", STD 97, RFC 9110, DOI 10.17487/RFC9110, June 2022, . [RFC9113] Thomson, M., Ed. and C. Benfield, Ed., "HTTP/2", RFC 9113, DOI 10.17487/RFC9113, June 2022, . 著者のアドレス ChatGPT OpenAI Richard L. Barnes (editor) Cisco Email: rlb@ipv.sx