「知らないと危険？」 生成AIを使用する潜在的なリスク
近年注目されている生成AIは、ビジネス、エンターテイメント、研究など、多岐にわたる分野で応用されています。しかし、このツールを使用することには潜在的なリスクが含まれます。本記事で、生成AIをビジネスや社会における活用にあたって考慮すべき課題を深掘りしていきます。
目次
①内部リスク
秘密情報や知的所有権のリスク
多数の生成AIシステムは、ユーザーからのデータを取り込み、それを基にモデルの質を徐々に向上させる設計となっています。しかし、提供されたデータは他のユーザーの質問に対する回答として使われる可能性があり、その結果、個人情報や企業の独自情報が外部に漏れるリスクが存在します。この技術を利用することで、機密情報が第三者に知られる危険性が増加します。
スタッフの不適切な利用や不正確さ
生成AIは与えられた情報に基づき回答を提供するため、誤ったあるいは悪質な情報を出力する危険性があります。このため、従業員がAIを操作する際には、細心の注意と品質の確認が必要となります。
さらに、個人の情報や秘密データを不適切に生成するリスクや、そのデータを利用したIDの不正使用やプライバシーの侵害が懸念されます。また、不満足なスタッフや不機嫌な顧客が、企業や関連する人々の評価を低下させる目的で虚偽の情報を作成するリスクも考慮しなければなりません。
スタッフへの影響
良質で専門的な結果は、良質で専門的な指示を元に得られるものです。そのため、企業はスタッフの能力向上と持ち前の知識を保持し続けることが求められます。また、質問の背景を理解し、適切な指示を行う能力も必要です。
将来の生成AIの活用において、専門家の役割は、問題の対処から問題の特定へとシフトするでしょう。これにより、人間と機械が連携し、新しい方法を考案することが期待されます。人間は、生成AIの能力を超えた独特な洞察と理解を持ち込むことで、プロジェクトを向上させることができます。そして、スタッフの適切なフィードバックを通じて、モデルを進化させることで、より高精度で公平で、目標に合った結果を得ることが可能となります。
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②外部リスク
誤情報、偏見、差別
生成AIは、超リアルなディープフェイクの写真やビデオを生み出す能力を持っています（あたかも実際に発言や行動が行われたかのように見せる）。これらのコンテンツは、真実に非常に近いように見え、加工されたデジタルメディアには特定の痕跡がほとんど残らないため、人やシステムによる検出が難しいことがあります。
著作権問題
生成AIを使って生み出されたコンテンツの著作権は、明確な答えが存在しない難しいテーマです。各ツールやアプリケーションの利用規約は異なり、また、素材の活用方法も考慮すべき点となります。
他人の著作物をコピー＆ペーストして、少ない修正のみで利用した場合、それは盗作とみなされるリスクがあります。生成AIを介して得たコンテンツが、どの程度編集されればオリジナルとして扱えるのか、明確な線引きは難しいです。
経済、ブランドイメージ、評判への影響
組織内の誰かがAIで生成されたデータやコードを作品や商品に無断で取り込んだ場合、これは知的財産権の侵害となり得ます。これにより、法的トラブルや企業のブランドイメージへのダメージが生じる可能性が高まります。
サイバーセキュリティ
サイバー犯罪者は、生成AIを駆使して、フィッシング詐欺やシステム侵入のためのアクセス情報を構築する能力を持っています。更に、AIの学習アルゴリズムは、使用されるトレーニングデータを十分に保護することが難しく、匿名化やデータのクリーニングにもかかわらず、そのアルゴリズムが特定の個人を特定できる可能性があるという研究結果も報告されています。
加えて、生成AIに関わるサイバーセキュリティの潜在的なリスクとして、学習データへの操作によるデータポイズニングや、AIモデルに対する悪意あるデータの投入を通じた敵意的な攻撃などが考えられます。
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おわりに
生成AIはビジネスで新しい機会を生み出している一方で、課題も持ち合わせています。政府はこの技術を取り巻く機密情報の流出、犯罪の高度化、偽の情報の拡散などのリスクを警告しています。
ビジネス界においては、知的財産の保護、個人データや企業の機密情報の取扱い、法的なコンプライアンスやガイドラインへの順守が求められます。これらの潜在的なリスクをしっかりと対策し、管理することで、生成AIの持つポテンシャルを最大限に引き出すことができるでしょう。
本ブログでは、生成AIが抱える可能性のあるリスクやその対策について詳しく触れました。この情報をもとに、ビジネス活動における生成AIの適切な利用を推進し、安全かつ効果的な展開を進めていきましょう。
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