生成AIのリスクとは？実際の事例を交えてその対策方法を解説

生成AIの進化により、様々な分野での活用が広がる一方、情報漏洩や著作権問題、偽情報拡散といった潜在的なリスクも増大しています。

本記事では、これらのリスクの具体例を示しながら、適切な対処法を解説します。
データ保護とセキュリティ対策、法規制の遵守、組織内でのリスク管理ポリシーの共有など、生成AIを安全に活用するための知識を提供。

生成AIの可能性を最大限に引き出すために、このガイドを読者の皆様の一助としてお役立てください。

生成AIにおける主要なリスク

生成AIの可能性は広範囲にわたりますが、それに伴い様々なリスクが存在しています。
これらのリスクを理解することは、AI技術の安全で責任ある利用を確保する上で必要不可欠です。

以下では、具体的な生成AIを利用するうえでのリスクについて紹介します。

情報漏えいの可能性

生成AIは非常に便利なツールであるためか、気を緩めてしまい、ユーザーがデータを入力する際に個人情報に十分配慮しないことがしばしば見受けられます。
個人レベルであれば、自身の責任で済みますが、企業で使用する場合はそうはいきません。

例えば、韓国のサムスン電子では、従業員がChatGPTに個人情報をアップロードし、誤って情報を漏らしてしまった事件が発覚しました。
詳細な内容は明らかにされていませんが、エンジニアが社内のソースコードをChatGPTにアップロードした結果、情報が他のユーザーに公開されてしまったとされています。

【関連記事】

ChatGPTの情報漏洩事例とは？実際の事例や対策方法を解説 | AI総合研究所

ChatGPTの情報漏洩リスクや情報漏洩の事例について、原因から対策用の設定方法までを解説します。ユーザーの注意点と運営側のセキュリティ強化の重要性もご紹介。安全な利用のための参考情報を提供いたします。

https://www.ai-souken.com/article/chatgpt-data-leak-risks

これを受けて、サムスン電子は従業員がChatGPTなどの生成AIツールを利用することを禁止する新しいポリシーを策定しました。

このポリシーは、社内ネットワークでの生成AIシステムの使用を禁止するものです。
個人のデバイスでChatGPTなどを利用する場合でも、サムスン社内に保存されている社外秘の情報を入力しないように要請されているようです。

生成AIは効率を格段に向上させる優れたツールであるため、使えなくなることは全体として損失です。
この事例から、利用者全員が誤って個人情報などを入力しないようにすることが　重要だということがわかると思います。

著作権や商標権の問題

画像生成AIや動画生成AIの普及により、著作権や商標権の問題がますます重要になっています。
これらのAIツールは、インターネット上の膨大な画像データを利用して学習しているため、アーティストの作品が無断でトレーニングデータに使用されているという主張が上がっています。

例えば、アメリカのGetty Imagesは、Stable Diffusionのような生成AIが自分たちの著作物を無断で使用しているとして、Stability AIをはじめとする企業に対して訴訟を起こしています。
これらの企業は、オンラインで収集した画像をトレーニングデータに利用し、無断でアーティストの作品を商業目的で使っていると訴えています​。

さらに、生成された画像自体が著作権保護の対象となるかどうかも議論の対象です。
米国著作権局によれば、AIによって生成された作品は機械による「機械的な再現」の産物であり、人間の「独自の創造性」によるものでない場合、著作権保護を受けないとされています。

しかし、AI生成コンテンツを含む作品において、人間が創造的な選択をした場合には、その部分について著作権の保護を受ける可能性があります​。

このような状況から、著作権や商標権に関する議論がより一層求められており、AI生成コンテンツの法的な扱いに対する注目が集まっています。

【関連記事】
➡️AIで生成した作品の著作権はどうなる？注意点や実際の事例を徹底解説

偽情報と誤情報

読者の皆さんも日常的に生成AIを使っているかと思いますが、生成AIが出力する内容には誤りが含まれることが少なくありません。
ディープフェイクなどの高度な技術により、一見して真偽の区別が難しい情報が散見されることも増えています。

たとえば、AIによって偽の音声や映像が生成され、政治家や著名人が発言していないことを発言しているように見せかけるケースもあり、これが社会的な混乱をもたらす可能性が指摘されています​。

最近では、岸田総理に似せた人物のディープフェイク動画が、SNS上で拡散されました。動画では、総理の姿で粗野な発言をしているように見え、日テレの番組ロゴと「速報」テロップも含まれていました。
この動画は、関西の男性が「楽しみのため」に作成したもののようで、総理のオンライン会見や他の映像を利用し、生成AIで声を似せて制作したものだと語られています。

このような偽動画に騙されないように、生成された情報を見極める能力が求められています。

デジタルリテラシーの向上や批判的な思考が重要になり、ユーザーがどの情報が信頼できるかを判断する能力がこれまで以上に重要視されるでしょう。

---

生成AI活用のためのリスクマネジメント

生成AIのリスク管理は機械的なプロセスだけでなく、人間の監督が重要です。
特にデータ保護とセキュリティ対策、法規制とコンプライアンスの遵守、偏見の排除など、多岐にわたる側面を考慮しなければなりません。

リスク管理の基本は、生成AIの結果を人間が評価し、問題がある場合は修正することです。
さらに、データ入力の段階から適切なフィルタリングやガイドラインの適用が必要です。

具体的な手法としては、定期的なトレーニングデータの見直しや、生成物のモニタリング、第三者監査の導入などがあります。

また、組織全体で生成AIの使用目的を明確にし、リスクを事前に特定することで、適切な管理を実現できます。

データ保護とセキュリティ対策

生成AIを使う上で最重要事項の一つが、データ保護とセキュリティ対策です。個人情報や機密情報が外部に漏洩しないよう、こうした情報は生成AIに入力しないのが基本です。

企業や所属する団体のポリシーに従いながら、個々のユーザーが高い意識を持ってデータ保護に努めることが求められます。
データの匿名化、暗号化、アクセス制限、バックアップの確保など、既存のセキュリティ対策をしっかり実施しましょう。

さらに、生成AI自体のアルゴリズムの安全性や不正使用に対する防御策も強化することで、より万全なセキュリティ環境を構築できます。

法規制への適応とコンプライアンス

生成AIの分野は急速に進化しており、法規制が追いついていない状況も見られます。
そのため、常に最新の法規制の動向に注意し、生成AIの利用が違法にならないようにすることが大切です。

たとえば、著作権侵害やプライバシーの侵害といった問題に対する規制強化が予想されます。
また、コンプライアンスと倫理的な側面でも、生成AIに不正行為や違法行為を行わせないようにすることが重要です。

組織全体でポリシーを共有し、ガイドラインやチェックリストの導入などをすることで、生成AIの正しい利用をしましょう。

---

まとめ

生成AIは、新たなデジタルコンテンツを自動生成する技術で、テキスト、画像、動画、音声などの生成が可能です。ChatGPTやStable Diffusionのようなサービスに代表されるように、生成AIは創作活動やビジネスでの活用に大きな可能性を秘めています。

しかし、情報漏洩や著作権侵害、偽情報の拡散など、リスクも存在します。サムスン電子での例や、Stable Diffusionの訴訟の例などを参考に自分たちがどうすればいいのかを今一度考えましょう。

また、ディープフェイクによる偽動画の問題も深刻です。これらのリスクに対応するためには、所属団体でのデータ保護や法規制の遵守、コンプライアンス対策が不可欠です。データの匿名化やセキュリティの強化、生成結果の人間による評価とモニタリング、第三者監査の導入などを通じ、生成AIを適切に活用しつつ、安全性を確保する必要があります。

日頃から意識していれば、怖いもの無しです。生成AIを用いて効率的に作業を行ってくださいね。