はい、この脆弱性は他のマルチモーダルAIシステムにも影響を及ぼす可能性があります。以下の理由から、T2Iモデルにおける脆弱性は他のシステムにも共通する問題であると考えられます。
共通の学習データの使用: 多くのマルチモーダルAIシステムは、同様のデータセットを使用して訓練されているため、視覚的テキストと画像の組み合わせに関する問題が他のシステムにも波及する可能性があります。特に、危険なコンテンツが含まれるデータが学習に使用されると、同様の脆弱性が発生するリスクがあります。
モデルアーキテクチャの類似性: 多くのマルチモーダルAIシステムは、類似したアーキテクチャや手法を使用しているため、T2Iモデルで発見された脆弱性が他のシステムにも適用される可能性があります。特に、視覚的情報とテキスト情報を統合する際の問題は、他のシステムでも共通して見られることがあります。
セキュリティ対策の不足: 現在の多くのマルチモーダルAIシステムは、単一モダリティに基づくフィルタリング手法に依存しているため、複雑な相互作用を持つコンテンツに対して脆弱です。このため、他のシステムでも同様の脆弱性が存在する可能性があります。
新たな攻撃手法の出現: T2Iモデルにおけるマルチモーダルプラグマティックジャイルブレイクの発見は、他のマルチモーダルAIシステムに対する新たな攻撃手法の開発を促す可能性があります。これにより、他のシステムも同様の脆弱性にさらされるリスクが高まります。
このように、T2Iモデルの脆弱性は他のマルチモーダルAIシステムにも影響を及ぼす可能性があり、全体的な安全性向上に向けた取り組みが必要です。