Haokun Qin、Galeの共同創業者。私たちは移民手続きをシンプルにします。
2023年8月、米国雇用機会均等委員会（EEOC）はAIバイアスに関する初の和解金を決定しました：高齢の応募者を自動的に拒否していた採用アルゴリズムに対して36万5000ドルが支払われました。一方、欧州の新しいAI法は、安全でないAI慣行に対して企業の世界的な収益の最大7%の罰金を科す可能性があります。
メッセージは明確です：制御されていない自律型ワークフローは、企業に深刻な法的・財務的危険をもたらします。
移民テック系スタートアップを立ち上げる前、私は数学専攻で複数の主要機関で機械学習エンジニア/研究者としてインターンをしていました。私は常に形式検証と現実世界におけるML研究の応用に情熱を持ってきました。私の経験と背景に基づいて、形式検証がGenAI安全性の基盤としてどのように役立つかを共有したいと思います。
GenAI安全性のための形式検証
従来のGenAIエージェント（GPTベースのボットなど）は予測不可能なことで知られていますが、CIOはそれらがルールを破らないことをどのように保証できるでしょうか？私は答えは形式検証にあると考えています：AIワークフローが指定された制約に違反することが決してないことを数学的に証明するのです。
エンジニアはまず、TLA+（時間的行動論理、システムの動作を時間の経過とともにモデル化）やPROMELA（プロセスメタ言語、並行プロセスをシミュレート）などのツールを使用して、エージェントのプロセスの有限状態モデルを作成し、可能なすべての決定と結果をマッピングします。
次に、厳密な時相論理式でコンプライアンスと安全性の要件をエンコードします—これはすべてのステップで真でなければならないルールです。例えば、「暗号化なしで個人データが出力されることは決してない」などです。
高度なモデルチェックツールは到達可能なすべての状態を徹底的に探索し、SMTソルバー（充足可能性モジュロ理論）を使用してこれらのプロパティを自動的にチェックします。違反が可能な場合、ツールは反例トレースを提供します。違反がない場合、エージェントがあらゆる条件下で制約を尊重するという数学的証明が得られます。
コンピューティングにおける最近のブレークスルーのおかげで、この徹底的な分析はもはや禁止的に遅くはありません。最新の検証ツールはGPUを使用して1秒あたり約1億の状態を探索できます。実際には、複雑なGenAIオーケストレーションフロー（何百万もの潜在的な分岐を持つ）でも、数年ではなく数時間で検証できることを意味します。
さらなる保護のために、チームはランタイム検証も導入しています。これは、ライブエージェントを監視し、形式的に検証されたポリシーから逸脱するあらゆる行動を停止またはフラグ付けする軽量モニターです。
ビジネスへの影響
形式検証の初期コスト—博士レベルの専門家の雇用、スタッフのトレーニング、新しいツールの統合—はCIOやCFOに躊躇させるかもしれません。フォーチュン500企業の堅牢な検証パイプラインは、ツールと人材に年間数百万ドルかかる可能性があります。
しかし、私はこの投資はコンプライアンス違反の膨大なコストと比較すると些細なものだと考えています。最近の調査によると、コンプライアンス違反の平均コストは、コンプライアンスを正しく行うコストの約3倍（年間約1480万ドル対550万ドル）です。世界の規制当局は2024年だけでコンプライアンス違反に対して140億ドルの罰金を課しました。
罰金以外にも、ビジネスの混乱と信頼の喪失がトップラインに影響します。重大な違反の後、顧客がより信頼できるパートナーに逃げ出すため、企業は15%から25%の収益減少を経験しています。形式検証はこれらのリスクに直接取り組みます。ルール違反を事前に発見して防止することで、企業は数百万ドルの罰金と高額な事故修復（場合によっては年間収益の25%を消費）を回避できます。
例えば、証明可能に安全な取引ボットを導入する銀行は、仮想的な1億ドルの取引コンプライアンス罰金を回避できる可能性があり、この単一の災害回避だけで10年分の検証支出を正当化します。リスク調整後の観点では、ROIは説得力があります：形式検証プロセスが年間200万ドルかかるとしても、たった1つの大きなコンプライアンス違反（または公開AIスキャンダルによる評判の損害）を回避するだけで、大きなリターンが得られます。
厳しく規制された分野では、選択肢はイノベーションと安全性の間ではなく、事前の保証か、事後の対応にコスト（文字通り）を支払うかの間にあります。
実装ロードマップ
企業はGenAIイニシアチブにどのように形式検証を導入すべきでしょうか？段階的なアプローチで管理可能な導入を確保します。
1. パイロットプロジェクト（0〜3ヶ月）：重要でありながら限定的なAIワークフロー、例えば保険金請求トリアージエージェントや住宅ローン書類分析ツールを特定します。クロスファンクショナルチーム（AI開発者、コンプライアンス担当者、外部の形式手法アドバイザー）と協力して、このワークフローをモデル化し、主要なルール（例：「二要素チェックなしで1万ドル以上の取引を承認しない」）を形式的に指定します。
2. CI/CD統合（3〜12ヶ月）：パイロットがアプローチを検証したら、形式検証チェックをソフトウェア配信パイプラインに統合します。これは、GenAIエージェントへのすべての更新—新しいモデル、プロンプトの調整、または機能—が（自動テストと同様に）自動検証実行をトリガーし、デプロイメント前に合格する必要があることを意味します。
3. 独立監査とモニタリング（12ヶ月以上、継続的）：最後に、検証されたAIシステムをミッションクリティカルなインフラストラクチャとして扱います。独立した監査人（またはAI開発チームとは別の内部リスクユニット）を雇って、形式モデルと証明を審査します。これにより、規制当局と取締役会に追加の保証レイヤーが提供されます。
障壁の低減
デメリットはないのでしょうか？形式手法の批判者は、多くの場合、重いコンピューティング要求と必要な専門的スキルを挙げます。
複雑なAIエージェントの検証は計算集約的であり、形式検証の専門家が不足していることは事実です。しかし、新興技術がこれらの問題を急速に緩和しています。
形式検証を効率化する新しいアクセラレーターが登場しています。例えば、RISC ZeroのzkVM（ゼロ知識仮想マシン）はカスタムハードウェアと証明可能な実行を使用して、継続的な形式証明を組み込んだより高速でコスト効率の良い検証を実現します。もう一つの例として、JoltのzkVMもリソースが制約された環境での効率的な検証を可能にすることを目指しています。
同様に、AleoのゼロナレッジDSLなどの新しいプライバシー重視のプログラミングモデルにより、開発者はコンプライアンスチェックをスマートコントラクトとAIワークフローに直接組み込むことができ、規制遵守の証明がコード自体の一部になります。
これらのアプローチにより、数学的な重労働の大部分を自動証明器と暗号ルーチンにオフロードでき、人間の専門家の負担を軽減できます。同時に、ツールはよりユーザーフレンドリーでローコードになっています。
検証済みAIをビジネス価値に変える
AIに数学的に保証された安全性をもたらすことは、もはや学術的な空想ではなく、実用的なビジネス上の優位性です。
あなたの組織が規制された領域で自律型GenAIを探求する際には、AIデプロイメントロードマップに形式検証を織り込むことを検討してください。
