新しいAIチームメイトを歓迎する：大規模言語モデルによる安全分析

核心概念

大規模言語モデル（LLM）を使用して、安全エンジニアリングのスピードと効率を向上させるための枠組みを提案する。

要約

DevOpsは自律運転車両の開発において必要不可欠であり、その中で「Hazard Analysis & Risk Assessment」（HARA）が重要なステップであることが示唆されている。
HARAは自動車機能の安全性分析において重要であり、危険イベントを特定し、カテゴリー分けし、それらを防止または緩和するための安全目標を指定する活動である。
LLMはNLタスクに強みがあり、従来のツールでは自動化できなかったHARAなどの知的側面に対処する可能性がある。
安全分析やHARAにLLMを統合する際には国際規制（AI法）などへの遵守が重要であり、信頼性やソフトウェアプロセスへの注意が必要。
研究目的は効果的なプロンプトパターンを特定し、HARA用のLLMツールを設計することであり、「HARA」生成の初期バージョン「バージョンゼロ」を作成して開発エンジニアによる加速開発を可能にすること。
導入

自律運転機能の安全分析は危険イベントを特定し、リスクを評価し、その原因を特定するために重要である。
AIベースのツールはNL処理能力が高く、これらの活動の効率と速度向上に使用される可能性がある。
背景

ISO 26262やISO 21448などの基準やUNECE R157（ALKS）などの規制ではHARAやSTPAなどが提案されており、これらは安全要件仕様化時に使用されている。
実験設計

LLMベースのHARAパイプラインはPythonで実装されており、各段階では前段階から関連入力が取得され次段階で使用されている。

統計

DevOpsは自律運転車両開発に必須。
ISO 26262やISO 21448などが提案した活動：Hazard Analysis Risk Assessment（HARA）、System Theoretic Process Analysis（STPA）。

引用

"LLMs are known for their strength in NL-based tasks, from academic writing to medical education."
"Communication with LLMs requires prompt engineering, whose domain-dependencies such as for supporting safety-related activities are currently under-explored."

抽出されたキーインサイト

Welcome Your New AI Teammate

by Ali ... 場所 arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09565.pdf

深掘り質問

この研究から得られた知見は他業界でも応用可能ですか？

この研究では、Large Language Models（LLMs）を使用して安全分析活動であるHazard Analysis and Risk Assessment（HARA）を自動化する方法に焦点が当てられました。この手法は自動車産業におけるAutonomous Driving機能の安全性向上を目指していますが、同様のアプローチは他の産業や領域でも適用可能です。
例えば、航空宇宙産業では飛行システムの安全性評価や医療分野では診断支援システムの開発など、さまざまな領域で安全性とリスク評価が重要視されています。LLMsを使用した自動化手法はこれらの領域でも効果的に活用できる可能性があります。ただし、各産業や領域ごとに特有の課題や要件が異なるため、適切なカスタマイズと調整が必要です。

LLMによる自動化手法は人間エキスパートと比べてどういう利点・欠点が考えられますか？

利点:

効率向上: LLMを使用した自動化手法は迅速かつ大量のデータ処理が可能であり、作業時間を大幅に削減します。
一貫性: LLMは常に一貫した結果を提供し、ヒューマンエラーのリスクを低減します。
柔軟性: 新しい情報やデータへの適応能力が高く、変更や更新時も迅速かつ正確な対応が期待できます。

欠点:

信頼性: LLMは学習データに基づいて予測・生成するため、「幻想」（hallucination）現象など不正確な情報生成リスクが存在します。
専門知識不足: 複雑な問題や専門的知識を必要とする場合、LLMだけでは十分な理解力や洞察力を持っている保証がありません。
倫理的懸念: AI技術による意思決定への透明性・公平性・倫理観念等へ配慮しなければなりません。

AI技術以外でも同様に革新的なアプローチが考えられますか？

AI技術以外でも革新的アプローチは多数存在します。例えば、「Design Science Methodology」[17] のような情報システムおよびソフトウェア工学向け設計科学方法論もその一つです。この方法論では問題解決型アプローチとして設計サイエンス活動群（DSAs）から成り立ち，それらDSAs を通じて体系的解決策また製品／サービ ス群(DSRs) を生み出すことで，企画段階から最終製品完成後まで包括 的制御下管理された開発サイ クル(DDC) を形成すること そして，その DDC の中核部位 (CCS) を DSMS 系列内部及 外部資源(ERs) プールから取得されたコンポー ネント(CPs ) 及 ERs 部位集団(PGs ) 群体群(TGs ) 総称物(SOs ) 概 念物(GOs ) 型式(MTs ) 形式(FMs) 特殊形式(STFs )
等々種々多彩関連付属物(RAMs)
含む
深く探求す る事
これ以外でも「Prompt Engineering」と呼ばれるChatGPT向けプロンプト工学 [12] や「Foundation Models」[11] の利用も挙げられます。これら革新的アプローチはAI技術だけでなく広範囲にわたり将来さらに進展しうる可能 性も秘めています。