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生成AIを活用するリスク｜具体例や講じるべき対策・リスクマネジメントについて
生成AIはテキストや画像などを生成する高度な技術として、幅広い分野で革新をもたらしています。その一方で利用時にはリスクが伴うため、安全かつ効果的に活用するには注意点についても理解することが重要です。本記事では、生成AIを使用するリスクの具体例や対策を紹介します。
目次
生成AIを活用するリスクの具体例
生成AIを活用する際には、便利さの裏に潜むリスクを見逃してはいけません。ここでは、ビジネスにおける具体的なリスクの事例を紹介します。
機密情報の漏洩
生成AIを利用する際、特に注意すべきなのが機密情報の漏洩リスクです。秘匿性の高いデータを生成AIに入力すると、意図せずに第三者に情報が流出する可能性があります。
例えば、顧客情報やビジネス戦略などの重要なデータが外部に漏れてしまえば、企業にとって重大な損失となるでしょう。生成AIを活用する際には、このリスクを十分に理解し、適切な管理体制を整えることが必要です。
誤情報(ハルシネーション)の生成
生成AIには、事実に基づかない誤情報を生成してしまう「ハルシネーション」と呼ばれる現象があります。この誤情報は、あたかも正しい情報のように見えるため、注意が必要です。
誤情報をそのまま利用してしまうと、意思決定を誤ってしまったり、企業としての信頼性を低下させたりするリスクが高まるため、生成AIの利用には慎重さが求められます。
▷ハルシネーションの意味とは？発生する原因や具体例・対策を解説
著作権や商標権などの権利侵害
AIが生成するコンテンツは、著作権や商標権などの権利を侵害する可能性があります。AIが学習データとして使用したデータセットに著作権・商標権で保護されたテキスト・画像・映像・音楽などが入っていた場合、AIで生成されたコンテンツであっても著作権や商標権の侵害になることがあるのです。
このような権利侵害が発覚した場合、企業の信頼性を損なうだけでなく、差し止めや損害賠償を請求するための訴訟に発展するリスクもあります。
倫理的に不適切な情報の生成
生成AIは、人間の倫理観や国ごとの価値観を十分に理解できないため、人種差別や性差別的なコンテンツなど、倫理的に不適切な情報を生成するリスクがあります。
生成AIが出力するコンテンツは、学習データの内容に左右されます。学習データに偏見や差別的な内容が含まれている場合、それらが反映されたコンテンツを出力することがあるため、必ず人によるチェックを行うことが大切です。
更新されていない古い情報の生成
生成AIは機械学習を基盤にコンテンツを出力するため、学習データが更新されていない領域では、古い情報がそのまま生成されるリスクがあります。例えば、2024年5月にリリースされた最新モデルの「GPT-4o」でも、2023年10月までの学習範囲に限定されています。
これは、最新のトレンドや変化に対応できない可能性を意味し、特に迅速な意思決定が求められるビジネスシーンでは問題となる場合もあるでしょう。こうしたリスクを理解し、生成された情報が最新かどうかを常に確認することが重要です。
▷【2024年最新】おすすめの生成AIサービス14選｜特徴や無料製品を紹介
生成AIのリスク回避のために講じるべき対策
生成AIのリスクを最小限に抑えるためには、適切な対策を講じることが大切です。ここでは、具体的な対策を3つ紹介します。
活用時のルールを設ける
生成AIを安全に活用するために、取り扱う情報についての利用ポリシーを設定しましょう。具体的には、どのような情報を入力してよいか、どのような利用が知的財産権の侵害に当たるか、そして誰がアクセスできるかといったルールを明確に定める必要があります。
こうしたガイドラインを設けることで、機密情報の漏洩や著作権侵害といったリスクを回避することが可能です。
セキュリティリテラシーを向上させる
生成AIを安全に活用するためには、社内のセキュリティリテラシーを向上させることも欠かせません。AI技術に関する社内研修を実施し、社員がリスクや対策について十分に理解できるようにすることが大切です。
こうした研修を通じて、AI技術の適切な使用方法や潜在的なリスクに対する認識が深まり、企業全体で安全にAIを活用することが可能になります。
企業に適したサービスを選ぶ
社員が安全に生成AIを利用できる環境を整えるためには、企業のセキュリティ要件を満たしたサービスを選ぶことが重要です。信頼性の高いサービスを選定し、セキュリティ対策がしっかりと施された環境で生成AIを活用することで、リスクを最小限に抑えることができます。
導入前に各サービスの機能やセキュリティ面を慎重に比較検討し、自社のニーズに最も合致するものを選びましょう。
▷【簡単解説】生成AI（ジェネレーティブAI）とは？従来のAIとの違いや注意点、メリット・デメリット
生成AIのリスクに対するマネジメント
生成AIのリスクを適切に管理することは、企業の信頼性を維持し、トラブルを未然に防ぐために欠かせません。ここでは、その重要性について詳しく解説します。
利用サービスやシステムの管理
ユーザー部門が独自に導入したIT機器やシステムは、全社的なセキュリティ管理の視点から適切に監督する必要があります。利用しているサービスやシステムの管理を怠ると、セキュリティリスクが高まり、データの漏洩やシステム障害の原因となり得ます。
企業全体で一貫した管理体制を整えることで、リスクを未然に防ぎ、安全なIT環境を維持することが重要です。特に生成AIの利用においては、各部門のシステムが連携し、適切に運用されることが求められます。
セキュリティシステムの強化
生成AIのリスクを管理するためには、セキュリティシステムの強化が不可欠です。CSPM(クラウドセキュリティポスチャ管理)やSSPM(SaaSセキュリティポスチャ管理)を活用することで、セキュリティ設定ミスを防ぎ、システム全体の安全性を高めることができます。
また、DLP(データ損失防止)を導入することで、意図しない情報漏洩の防止が可能です。これにより、生成AIの活用を安全に進めるための堅固な基盤を構築できます。
法規制の理解を深める
生成AIのリスクを効果的に管理するためには、最新の法規制を理解することが欠かせません。日本においては現時点でAIを規制する法律はありませんが、著作権法や不正競争防止法、個人情報保護法といった関連法令について理解し、適切に対応することで法的リスクを最小限に抑えることができます。
今後もAI技術の発展に伴い法規制が変更されることが考えられるため、既存の法律を遵守しながら新たな法律にも柔軟に対応していく姿勢が求められます。
生成AIの活用にはリスクの理解が重要
生成AIの活用には多くの可能性が広がる一方で、さまざまなリスクも存在します。これらのリスクを理解し、適切な対策を講じることで、生成AIを安全かつ効果的に利用することができます。セキュリティ対策や法規制の理解を深め、組織全体でリスクマネジメントを徹底し、安全な運用を心がけましょう。
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