SEA-Guard

SEA-Guard には 2 つのレイヤーがあります：

• 評価モデル：LLM 出力が東南アジアの文脈における安全リスクを検出します
• 防護戦略：LLM 推論時にリアルタイムで不安全なコンテンツをブロック/書き直します

技術的には、東南アジアの文脈特有の機密性の高いコンテンツを識別する一連の分類器を訓練しました：

• 多民族、多宗教の文脈での差別的表現
• 民族暴動（1969 年クアラルンプール、シンガポール政治的に敏感な出来事）に関連した歴史的トピック
• 異なる国々の政治的タブー（ミャンマーの軍事政権話題、タイ王室話題など）
• 文化的タブー（食事、ジェンダー、家族観など）

これらすべてが、汎用 LLM 安全システム（OpenAI Moderation、Llama Guard など）ではカバーできません——それらの訓練データは英語が中心であり、東南アジアの文脈への理解に限界があります。

SEA-Guard の存在意義：汎用 LLM 安全ツールは東南アジアの文脈で機能しません。

これは SOTA モデルの問題ではなく、データと文化の問題です。OpenAI の Moderation の訓練データは主に英語と北米/ヨーロッパの文脈であり、「マレーシアで何の話題が敏感か」、「ミャンマーで何の内容が検閲されるか」といった細部についての認識がありません。Llama Guard、ShieldGemma などのオープンソース安全モデルも同様の問題を持っています。

SEA-Guard は、ローカルデータ + ローカルアノテーションを通じて、これらの「東南アジア知識」を安全モデルに符号化します。その能力は成熟した商用製品ほどではありませんが、東南アジアの文脈での相対的な優位性により、ローカル企業が LLM をコンプライアンスに沿って展開する際のリスクを軽減するのに役立っています。

技術的課題：

• バランス：過度にブロックするとユーザーエクスペリエンスを損なわせ、甘すぎるとインシデントが発生します
• 多言語：東南アジアの 11 言語はそれぞれ個別の訓練データが必要です
• 政治的敏感性：「敏感」と判断されるものは政治的判断を伴い、AISG は異なる国々の間でバランスを見つける必要があります

SEA-Guard は SEA-LION の商用化に不可欠なピースです——安全ツールなしには、企業は使用を躊躇します。

「7つの伝導レバー」の中で：

• レバー 3（産業応用）：本地企業が生産環境に SEA-LION を展開することを可能にします
• レバー 5（政府自己利用）：政府部門の AI サービスは安全フィルタリングが必須です

見方：SEA-Guard は AISG の「フルスタック思考」を体現しています——モデルだけでなく、評価（SEA-HELM）と安全（SEA-Guard）も行い、「モデル + 評価 + 安全」の完全なツールチェーンを形成しています。これは国家級機関がスタートアップ企業に対して持つ自然なアドバンテージです：「商用的には魅力的ではないが、エコシステムとして必要」なツールを作ることができるのです。

しかし SEA-Guard の成熟度はまだ十分ではありません：現在のところはデモに近く、生産環境向けのツールではありません。精度、カバレッジ、実行効率すべてが継続的な最適化を必要とします。1～2 年以内に OpenAI Moderation レベルに達することができるかどうかが、その重要なマイルストーンです。