生成AIのリスクとその対策｜企業と個人が知っておくべきポイント

作成者: 仲山隼人 (Hayato Nakayama)｜25/02/26 10:57

生成AIとは

生成AI（Generative AI）とは、人工知能を用いて文章、画像、音声、動画などのコンテンツを生成する技術のことです。

出典：NTTコミュニケーションズ

大規模なデータを学習し、新しいコンテンツを作り出すことができます。近年、ChatGPTやStable Diffusionなどの生成AIツールが普及し、業務効率化や創造的活動の支援など多方面で活用されています。

生成AIの主なリスク

権利の侵害

生成AIは既存のデータを学習して新しいコンテンツを生成しますが、著作権者の許可なしに既存のデータを学習することができるため、その過程で著作権や商標権を侵害する可能性があります。他者の作品を模倣したり、無断で使用したデータが生成物に含まれるケースが問題となっています。

倫理的な問題

生成AIの使用には倫理的な課題が伴います。例えば、偏見を含んだデータを学習したAIは、差別的なコンテンツを生成する可能性があります。意図せず倫理的に不適切な表現を含んだ結果を使用してしまうかもしれません。また、誤った情報を流すことによって社会に悪影響を及ぼすリスクも存在します。

誤情報（ハルシネーション）の使用

生成AIは、学習データに基づいて新たなコンテンツを作りますが、あたかも事実であるかのように事実と異なる情報を作り出してしまうことがあります。これを「ハルシネーション」といいます。この誤情報が広まることで、誤解や混乱を引き起こす可能性があります。

情報漏洩

生成AIが入力された機密情報を学習してしまうと、不適切な形で外部に出力される危険性があります。企業や個人が機密データを入力した場合、それが第三者に漏洩するリスクがあるため、注意が必要です。

プロンプトインジェクション攻撃

プロンプトインジェクションとは、意図的に不正な指示をAIに与えることで、制限を回避したり、望ましくない出力を引き出したりする攻撃手法です。この攻撃を受けると、生成AIが誤った情報を提供したり、不適切なコンテンツを作成したり、機密情報が流出する可能性があります。

ディープフェイク等悪用

出典：QテレNEWS
見てとれるようにかなりの高精度である。

生成AIは、画像や動画の生成技術にも応用されており、その技術はとても発展しています。しかし、その技術がディープフェイク（Deepfake）として悪用される危険性があります。ディープフェイクとは、AIを用いて人物の顔や音声を合成し、本物そっくりの偽動画や音声を作成する技術です。一見しても気付かないような高精度でメディアを作成することができます。これにより、偽のニュースやなりすましによる詐欺行為が発生する恐れがあります。

創造性の低下

生成AIの活用が進むことで、人間の創造力や独自性が低下するリスクがあります。簡単にコンテンツを生成できる一方で、人間が考えるプロセスを省略してしまうことが増え、長期的には創造的思考力が衰える可能性が指摘されています。AIは大量のデータ処理やコンテンツ生成には優れていますが、独自の創造性を持っているわけではありません。AIと人間の創造力を適切に組み合わせ、協働することで、より豊かな発想や成果を生み出していくべきです。

業務ミスの発生

生成AIは便利なツールですが、完全に正確な情報を提供するとは限りません。入力データに基づいて結果を生成するため、その入力データが誤っていれば生成される結果も誤っている可能性があります。そのため、AIが生成した結果をそのまま使用すると、誤った結果による業務ミスが発生する危険性があります。

生成AIのリスクへの対応策

人間が毎回必ず精査する

生成AIの出力内容を鵜呑みにせず、人間が必ず内容を確認し、誤情報や不適切な情報が含まれていないかをチェックすることが重要です。

倫理的なガイドラインを定める

企業や組織は、生成AIを使用する際の倫理的なガイドラインを策定し、適切な利用を促進する必要があります。特に、偏見や差別的表現を避けるための基準を明確にすることが求められます。

情報元の信頼性を確認する

生成AIが提供する情報の信頼性を確認するために、公式情報源や専門家の意見と照らし合わせることが大切です。特に業務や研究で活用する際には、情報の精度を慎重に検討する必要があります。

リスクを最小化するデータマネジメント

機密情報や個人情報、誤情報が生成AIに入力されないよう、適切なデータ管理を行うことが重要です。情報漏洩や誤情報の流布を防ぐため、社内ルールを策定し、適切な使用方法を周知徹底する必要があります。

依存してしまわないよう生成AIの活用範囲をきめておく

生成AIに過度に依存することなく、適切な活用範囲を定めることでリスクを最小限に抑えることができます。特に、創造的な作業や判断が必要な業務では、人間の判断を重視することが重要です。

最適なAIツールの選定・使用をする

生成AIツールには様々な種類があり、それぞれ特徴やリスクが異なります。目的に合った最適なAIツールを選定し、信頼性の高いものを使用することで、リスクを低減できます。

社内でのAIリテラシー向上に努める

生成AIを適切に利用するためには、社内でのAIリテラシーを向上させることが重要です。社員向けの研修やガイドラインを整備し、生成AIの基本的な知識や適切な使用方法やリスクを共有することで、リスクを未然に防ぐことができます。

企業の生成AIの問題事例

サムスン電子における情報漏洩

出典：サムスン

韓国のサムスン電子では、従業員がChatGPTに社内のソースコードを入力した結果、機密情報が外部に漏洩する事件が発生しました。この事態を受け、サムスンは社内ネットワークやデバイスでの生成AIツールの使用を禁止し、個人デバイスでの利用に関しても機密情報の入力を避けるよう指示しています。

リクルートキャリアによる内定辞退予測データの無断販売

出典：リクナビ

リクルートキャリアは、就職活動サイト「リクナビ」を通じて収集したデータをAIで解析し、学生の内定辞退率を予測しました。しかし、この予測データを学生の同意なしに企業へ販売したことが問題となり、個人情報保護法違反として批判を受けました。

AmazonのAI採用システムにおける性差別問題

出典：Amazon

Amazonは、AIを活用した人材採用システムを導入しましたが、過去のデータに基づくバイアスにより、女性候補者を不利に扱う結果となりました。この問題が明らかになり、同社は該当システムの使用を中止しました。

ディープフェイクを利用した詐欺事件

香港の多国籍企業では、AIで生成された偽の同僚の映像に騙され、約38億円を詐取される事件が発生しました。このケースは、ディープフェイク技術を悪用した初の大規模詐欺として注目されています。

ニューヨーク・タイムズによる著作権侵害訴訟

出典：BBC

ニューヨーク・タイムズ紙は、OpenAIが同紙の記事を無断で学習データとして使用し、収益機会を損なったとして、数十億ドルの損害賠償を求める訴訟を提起しました。この訴訟は、AIの利用と著作権保護に関する新たな議論を引き起こしています。

出典：metaversesouken.com

まとめ

生成AIは多くのメリットをもたらしますが、それに伴うリスクも無視できません。特に、権利侵害、誤情報の拡散、倫理的問題などは慎重に対策を講じる必要があります。企業や個人が適切に生成AIを活用するためには、人間による精査や、適切なデータ管理、リテラシーの向上が不可欠です。今後の技術の発展とともに、リスク管理の手法も進化していくことが求められます。

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