【要約】AIの動きを監査・記録・検証する【第1回】―― Transformerの内部を取り出して「監査ヘッド」を横に付ける [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
従来のAIログは「出力結果」のみを記録する外部ログが主流であり、モデル内部で実際に何が起きたかという「推論プロセス」を証明できない。このため、出力結果の妥当性や、ログ自体の改ざんに対する検証可能性が欠如しているという課題がある。
// Approach
Transformerの各層から出力されるhidden_stateを抽出し、モデル本体（Backbone）とは独立した軽量な「監査ヘッド」へ入力する。Backboneのパラメータは凍結し、監査ヘッドのみを特定の監査タスクに最適化させることで、モデルの挙動を損なわずに内部状態を観測する手法をとる。
// Result
監査ヘッドをモデルに接続し、中間ベクトルからリスクスコアや不確実性を算出するパイプラインの構築を確認した。今後は、この出力をOpenTelemetryで構造化し、ハッシュチェーンを用いて改ざん不可能な監査証跡として記録する仕組みへと発展させる計画である。
Senior Engineer Insight
> 非常に筋の良い設計思想だ。モデルの精度を担保しつつ、オブザーバビリティを確保するためにBackboneを凍結し、サイドカー的に監査ヘッドを配置する手法は、推論レイテンシへの影響を最小限に抑える実戦的なアプローチである。ただし、監査ヘッド自体の信頼性をどう担保するか、また、監査データの増大に伴うストレージコストとスループットへの影響をどう制御するかが、本番環境への導入における真の課題となるだろう。