生成AIの7大デメリット/リスクと企業が取るべき6つの対策

本記事では、生成AIを活用する際のデメリット/リスクに関心のある方向けに、生成AIの基本から代表的なリスクとその対処法までわかりやすくご紹介します。

 

こんな方におススメ

 

  • 生成AIを導入したいがデメリット・リスクが不安で実行できない
  • 生成AIを導入する上で必要なデメリット・リスク対策を知りたい

 

本記事を読めば、生成AIを安全に活用するために必要な情報を、一気に理解することができますのでぜひ最後までご一読ください。


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そもそも生成AIとは?

そもそも生成AIとは

生成AIとは、「ジェネレーティブAI(Generative AI)」とも呼ばれ、文章・画像・音声など新たなコンテンツを生成するAIのことを指します。

  

近年の急速な技術進歩により、簡単な利用方法で、人間が作成したものと同等、あるいはそれ以上の質のコンテンツを自動で生成できるようになったことから、既存のビジネスや業務のあり方を変えていく存在として、大きな注目を集めています。

  

既に人間の作業をサポートするツールとしての活用が進んでおり、例えば、テキスト生成AIで長文のレポートを要約する、画像生成AIで広告用の独自の画像を作成する等の活用が可能です。

 

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企業が生成AIを活用する際の7大デメリット/リスク

企業が生成AIを活用する際の7大デメリット/リスク

企業が生成AIを活用する際の代表的なデメリット/リスクとして以下の7つが挙げられます。

 

  • ①機密情報の漏洩
  • ②プロンプトインジェクション
  • ③著作権・商標権などの権利侵害
  • ④ディープフェイク
  • ⑤間違ったアウトプットの生成(ハルシネーション)
  • ⑥倫理的に不適切なアウトプットの生成
  • ⑦生成AIの過信による業務ミス

 

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

 

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①機密情報の漏洩

各ユーザーが生成AIに入力したデータは、生成AIが学習し進化するために、基本的にはクラウド上で保管されます。

 

そのため、会社内部の機密情報や顧客の個人情報などを入力してしまうと、生成AIサービス提供者や他のユーザーに機密情報が流出してしまうリスクが存在します。

②プロンプトインジェクション

プロンプトインジェクションとは、悪意あるユーザーが、ChatGPTなどの対話型AIに、特殊な指示や質問を入力することで、本来公開すべきでない機密情報やデータを引き出すサイバー攻撃の一種です。

 

2023年2月には、米国の大学生がマイクロソフト社のBingに搭載される生成AI検索エンジンに対し、プロンプトインジェクションを行い、非公開の指示やBingチャットの開発用コードネームを引き出すことに成功したなど、実際に機密情報が流出する事例も存在します。

③著作権・商標権などの権利侵害

生成AIの既存の著作物を学習データ活用することは、原則として著作権者の許諾なく可能とされています。

 

一方で、生成AIによって生成されたコンテンツの公開や販売をする際には、基本的には通常の著作権侵害の検討が適用されます。

 

生成されたコンテンツに、既存のコンテンツとの類似性や依拠性が認められれば、著作権者は著作権侵害として損害賠償請求・差止請求が可能であるほか、刑事罰の対象となりえます。

④ディープフェイク

ディープフェイク ドナルド・トランプ
(画像:毎日新聞)

ディープフェイクとはディープラーニング技術を活用し、実際に存在しない、人物の動画や画像を生成する技術です。

 

この技術により、人間が見ても区別がつかないほど高精度なメディアが作成可能となり、そのリアルさから、詐欺やフェイクニュースの拡散などに悪用され、大きな問題となっています。

⑤間違ったアウトプットの生成(ハルシネーション)

生成AIの利用方法によっては、事実と異なる誤った情報/アウトプットを真実のように堂々と生成するハルシネーションという現象が起こります。 

 

例えば、高度な専門性を要する分野での回答や定量データの抽出や計算において、ハルシネーションが多く見られる傾向にあります。

⑥倫理的に不適切なアウトプットの生成

生成AIのアウトプットは学習データの内容に大きく左右されます。

 

そのため、学習データのボリュームが少なく、内容にバイアスがある場合、人種や性意識に関する差別や憎悪を助長する内容など、倫理的に不適切なアウトプットが生成されてしまうリスクが存在します。

⑦生成AIの過信による業務ミス

生成AIは非常に便利なツールであり、適切に利用することで業務生産性を大きく高めることが可能ですが、どのようなシチュエーションでも万能という訳ではありません。

  

生成AIは入力データに依存して機能するため、そのデータが不完全だったり偏りを持っていたりすると、生成される結果も誤りを含むことがあります。さらに、生成AIは人間の倫理感覚や判断能力を有していないので、提供する情報が常に正確であるわけではありません。

 

例えば、生成AIを利用して法的な契約書を作成した場合、誤った法的内容を含む文書が作成されることも考えられます。このような状況では、法的な問題に発展する可能性が高まり、その結果、深刻なトラブルに繋がるリスクがあります。

企業が生成AIのデメリット/リスクに対して取るべき6つの対応策

企業が生成AIのデメリット/リスクに対して取るべき6つの対応策

企業が生成AIのデメリット/リスクに対して取るべき代表的な対応策として以下の6つが挙げられます。

 

  • ①最適な生成AI活用範囲の設定
  • ②最適なAIツールの選定・導入
  • ③リスクを最小化するデータマネジメント
  • ④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定
  • ⑤従業員の生成AI活用リテラシーの向上
  • ⑥最新動向を踏まえた生成AI活用方法の定期的な見直し

 

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

 

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①最適な生成AI活用範囲の設定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、明確に得意不得意が存在します。

 

そのため、生成AI活用の成果を最大化し、リスクを最小化するためには、活用に活用する範囲を適切に設定することが極めて重要です。

 

これにより、不適切な情報生成や不意の法的問題の防止につながります。

②最適なAIツールの選定・導入

各企業の状況や目的に最適なAIツールの選定と導入は、安全かつ効率的なAI活用に向けてh上に重要です。

 

利用するAIツールは、その機能、性能、セキュリティ対策が自社の要求を満たしているかを評価し、適切なものを選ぶ必要があります。

 

さらに、AIツールの導入時も、ユーザーが入力した内容を学習させない「オプトアウト」を選択する等の対処を取ることで、自社のリスクを最小化することができます。

 

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③リスクを最小化するデータマネジメント

生成AIは、入力されたデータに基づいて動作するため、データマネジメントの質がAIの出力品質に直結します。

 

データの正確性、偏りのなさ、機密性の保持は、リスクを最小化する上で極めて重要です。

 

適切なデータマネジメントの実施により、データの質を確保し、情報漏洩や不正確な情報生成のリスクを低減します。

④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定

生成AIの効果的な利用とリスクの最小化のためには、企業が従業員向けの明確な利用ルールやマニュアルを策定することが重要です。

 

具体的には、社内でのAIの使用目的、使用範囲、倫理ガイドライン、データ取り扱いのルール・マニュアルを策定する必要があります。

⑤従業員の生成AI活用リテラシーの向上

生成AIのポテンシャルを最大限に活用し、同時にリスクを管理するためには、従業員のAIに関する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

 

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境を構築することが求められます。

⑥最新動向を踏まえた生成AI活用方法の定期的な見直し

生成AIの技術・サービスは日々進化しており、新たな活用方法や利用プロセスが登場し、それに応じて新たなリスクが生じる可能性が高いです。

 

したがって、国内外の生成AIに関する最新の動向を常に把握し、企業の生成AI活用方法を定期的に見直し、更新することが必要となります。

生成AI活用に関する企業の問題事例3選

生成AI活用に関する企業の問題事例3選

生成AI活用に関する企業の問題事例として以下の3つが挙げられます。

 

  • ①サムスン:社内ソースコードが生成AI経由で外部に流出
  • ②ニューヨークタイムスが記事が学習されたとしてオープンAIを訴訟
  • ③米国の作家が著作物を学習されたとしてオープンAIを訴訟

 

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

 

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①サムスン:社内ソースコードが生成AI経由で外部に流出

サムスン:社内ソースコードが生成AI経由で外部に流出
(画像:サムスン)

生成AI活用による代表的な企業の情報漏洩事例として韓国サムスン電子での情報漏洩が挙げられます。

サムスン電子は、従業員によるChatGPTなどの生成人工知能(AI)ツールの利用を禁止する新ポリシーを策定しました。

  

これは、従業員がChatGPTにセンシティブなデータをアップロードし、誤って情報をリークさせた事例が発覚したためです。

  

詳細な内容は不明ですが、エンジニアが社内ソースコードをChatGPTにアップロードし、外部サーバーに保存されたデータが他のユーザーに開示されたことが背景にあるとされています。

 

新たなポリシーは、社内のコンピューターやタブレット、携帯電話、社内ネットワークでの生成AIシステムの使用を禁止し、個人所有の端末でChatGPTなどを利用する場合には、サムスンの知的財産や会社関連の情報、個人データを入力しないよう要求しています。

 

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②ニューヨークタイムスが記事が学習されたとしてオープンAIを訴訟

ニューヨークタイムスが記事が学習されたとしてオープンAIを訴訟
(画像:ニューヨークタイムズ)

ニューヨーク・タイムズがオープンAIとマイクロソフトに対し、「数十億ドル」の損害賠償責任を求める形で訴訟を提起しました。

 

同紙は、インターネット上の膨大なデータを分析して「学習」するチャットGPTが、許可なく同紙の記事を利用し、購読料収入及び広告収入の機会を奪っていると主張。この訴訟は、AIの利用と著作権の保護という点で新たな議論を呼び起こしています。

③米国の作家が著作物を学習されたとしてオープンAIを訴訟

米国の作家が著作物を学習されたとしてオープンAIを訴訟
(画像:HBO)

「ゲーム・オブ・スローンズ」の作者ジョージ・R・R・マーティン氏などの作家たちは、対話型AI「チャットGPT」が自身の著作権を侵害しているとして、その開発元であるオープンAIに対して訴訟を起こしました。

 

この訴訟では、チャットGPTが作家たちの許可なく著作物のデータを使用していることが問題視されています。

 

一方、オープンAIも、作家の権利を尊重していると説明。「作家らもAI技術から利益を得るべきだ」との考えを表明しており、今後の動向に注目が集まっています。

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