flagship model weightsがなぜもっと漏れないのか、r/LocalLLaMAが整理した

r/LocalLLaMA threadは、率直な疑問から始まった。OpenAIやAnthropicのようなlabで、内部者がflagship model weightsをexportしてleakするのを実際に何が止めているのか。投稿者は、LLM weightsは従来のenterprise softwareよりself-containedでportableに見えるので、なぜもっと頻繁に起きないのかと聞いた。

上位コメントの答えはかなり実務的だった。大規模なweightsは、USBに入る単一fileではなく、巨大でshardedされ、access controlの下にある。企業のmanaged laptopやinternal infraでは、removable device、large transfer、network movementが細かく記録される。さらに、多くの社員はfinal weightsに直接触れず、trainingやinfrastructure、release workflowに近い一部の人だけに絞られる可能性が高い。

もうひとつはincentiveだ。発覚すれば高給のjobを失い、industryでblacklistされ、損害賠償を求められ、場合によっては刑事リスクもある。Llama 1の話についても、Meta内部からこっそり持ち出されたというより、approved researchersに広く配られたものが再共有されたケースだという補足が繰り返された。

このthreadが良かったのは、securityを魔法の壁として扱わなかったことだ。size、sharding、least privilege、monitoring、anomaly detection、legal exposure、social trustが重なると、理論上可能な行為でも静かに実行するのは難しくなる。insider riskが消えるわけではないが、「copy the weights」という言葉ほど簡単ではない。

open weightsを求めるLocalLLaMAの読者にとっても、closed frontier modelの運用現実を理解するには有用だった。答えは「不可能」ではない。「検知されやすく、代償が大きく、そもそも触れる人が外から想像するより少ない」だった。