機械学習モデルの形式検証を提供すると主張する最近発表されたプロジェクトが、技術コミュニティから大きな懐疑を呼んでいます。 Formal Verification of Machine Learning Models in Lean プロジェクトは、 Lean 4 定理証明支援システムを使用して、MLモデルの堅牢性、公平性、解釈可能性などの特性を証明するためのフレームワークを提供すると主張しています。
このプロジェクトは、様々なニューラルネットワークアーキテクチャの形式定義を含む Lean ライブラリ、訓練済みモデルを Lean コードに変換するモデルトランスレータ、視覚化と証明管理のためのウェブインターフェースなどの機能を備えた包括的なソリューションとして提示されています。しかし、この分野の専門家たちは、その主張の実現可能性と信憑性の両方について重大な懸念を提起しています。
技術的限界と過剰な約束
形式検証の専門知識を持つコミュニティメンバーは、このアプローチの根本的な限界を指摘しています。複雑なMLモデルの形式検証は、プロジェクトが軽視しているように見える固有の課題に直面しています。特に実世界のアプリケーションでは、ニューラルネットワークについて意味のある特性を証明することは非常に困難です。
「これは無意味に思える...もちろん実際の難しい部分は証明自体であり、彼らはそれを解決していないようだ。モデルXが常にこの望ましいことを行うという種類の定理はほとんど常に偽である（それは不正確なモデルであるため）、そしてモデルXが常にこの望ましいことをY%の時間行うという種類の定理は信じられないほど証明が難しいように思える。」
リポジトリの例は、些細なものであり、実世界の検証課題を代表していないとして批判されています。あるコメンターは、公平性の例が単に常にイエスを返す分類器がすべての人口統計にわたって同じ分類率を持つことを証明しているだけだと指摘しました—これは実用的な意義のない数学的に自明な結果です。
信憑性についての疑問
複数のコメンターがプロジェクト自体の信憑性について懸念を提起しています。リポジトリの Lean コードは、適切にコンパイルされない可能性が高い Lean 3 と 4 のAI生成ミックスとして説明されています。引用された科学的研究や関連研究論文の欠如がさらにプロジェクトの信頼性を損なっています。
あるコミュニティメンバーは、AI生成のスタブと約束で満たされているように見えるにもかかわらず、このプロジェクトが Hacker News のフロントページに到達したことに驚きを表明しました。問題領域の複雑さを考えると、科学的基盤の欠如は特に懸念されます。
コミュニティから提起された主要な問題点：
- コード品質の懸念：「 Lean 3 と 4 が混在したAI生成コード」と表現され、おそらくコンパイルできない
- 限定的な証明：例は些細な性質を証明するのみ（例：常に「はい」を返す分類器は、すべてのグループで100％の分類率を持つ）
- 科学的基盤の欠如：引用された研究論文や理論的枠組みがない
- 未解決の課題：
- 生成AIの確率的要素の扱い
- 「公平性」などの概念に対する客観的指標の定義
- 複雑なニューラルネットワークに関する意味のある性質の証明
言及された代替アプローチ：
- DARPA の ANSR（Assured Neuro-Symbolic Reasoning）
- DARPA の TIAMAT（Transfer from Imprecise Models for Assured Tactical Autonomy）
ML検証における根本的な課題
議論は、プロジェクトが適切に対処していないMLモデルの形式検証における複数の根本的な課題を浮き彫りにしています。確率的モデル（ほとんどの生成AIシステムを含む）の場合、検証はさらに複雑になります。あるコメンターが質問したように、「確率的要素を持つモデルをどのように扱うのか？サンプリングをどのように証明するつもりなのか分からない。」
検証すべき特性を定義することさえ、大きな課題を提示します。公平性のような概念は本質的に曖昧であり、数学的な用語で客観的に定義することが困難です。一方、言語モデルが誤った声明を出力しないことを証明することは、扱いにくい問題のように思われます。
このプロジェクトを取り巻く懐疑にもかかわらず、コミュニティはこの方向での取り組みの重要性を認識しています。言及された代替アプローチには、DARPAの ANSR（Assured Neuro-Symbolic Reasoning）と TIAMAT（Transfer from Imprecise Models for Assured Tactical Autonomy）プログラムが含まれており、これらはより厳密な科学的裏付けを持ってAI検証における関連課題に取り組んでいます。
この議論は、AI安全性における野心的な主張と現在の技術的現実との間のギャップを思い出させます。特定のMLモデルの単純な特性の形式検証は可能ですが、最新の深層学習システムを扱うことができる包括的な検証フレームワークは、解決された問題ではなく、依然としてオープンな研究課題です。