2024-06-30

AIのリスクとは？3つの観点から考えうるリスクと各国・企業の対策を解説

この記事のポイント

本記事ではAIのリスクと現状の対応策について紹介しています。
AIがブラックボックス化し判断根拠が不明瞭となるブラックボックス問題を指摘しています。
AIのリスクとしてプライバシー侵害や職を失う問題、さらに自律兵器の危険性にも言及しています。
各国のAI規制の現状や企業の倫理ガイドラインの策定、技術的対策の取り組みが行われていることを説明しています。
AIリスクの完全な排除は困難で、透明性や公正性を重視した継続的な改良が必要だと結論づけています。

監修者プロフィール

坂本将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

AI技術が私たちの日常生活や産業界にもたらす利益は大きい一方で、そのリスクについてはどの程度理解されているでしょうか。
人工知能（AI）の活用は社会に多大な影響を与えることが予想されていますが、同時に、ブラックボックス問題やセキュリティの脆弱性、倫理的問題など多くのリスクも指摘されています。

更にはプライバシーの侵害、雇用喪失による経済的不平等、自律兵器のリスクなど、AIに関連する社会的課題は枚挙にいとまがありません。

本記事ではこれらAIのリスクについて、詳しく解説し、現状の規制や対策、そして企業や研究機関の取り組みに焦点を当てていきます。AIの未来が持続可能なものであるためには、これらの課題への理解と適切な対処が不可欠です。

AIのリスクとは

AIは私たちの生活や産業に革新をもたらす一方で、様々なリスクも内包しています。

これらのリスクは主に技術的、倫理的、社会的な側面に分類され、AI技術の発展とともに複雑化しています。

技術的リスク:AIのブラックボックス問題やセキュリティの脆弱性
倫理的リスク:プライバシーの侵害やAIによる雇用への影響
社会的影響とリスク:AI兵器の開発やAI技術の悪用

それぞれのリスクについて、具体例を交えながら解説し、現状の規制や対策について見ていきます。

AIの技術的リスク

ブラックボックス問題

AIの意思決定プロセスがブラックボックス化しているため、その判断の根拠が不明瞭になることがあります。

AIシステムは高度なアルゴリズムと膨大なデータを駆使して動作するため、その内部のプロセスは非常に複雑です。そのため、どのようなデータがどのように処理されて最終的な判断が下されたのかを理解し説明することが困難です。

例えば、自動運転車が事故を起こした場合、どのような判断が行われたのかを明確に説明することが難しい状況があります。事故の原因を特定できなければ、再発防止のための改善策を講じることができず、同様の事故が繰り返されるリスクがあります。また、事故の責任が運転手、エンジニア、車の製造者、車の整備士のどこにあるのか特定できない可能性もあります。

セキュリティ脆弱性

AIシステムはハッキングやサイバー攻撃に対して脆弱です。高度な技術を駆使するAIシステムであっても、外部からの攻撃には完全には防御できないのです。特に、画像認識システムに対する攻撃では、微細な改変を加えることでAIの認識結果を誤らせることが可能です。

例えば、セキュリティカメラに映る画像に微細なノイズを加えるだけで、AIはその画像を誤認識し、本来の機能を果たせなくなることがあります。これにより、セキュリティカメラや自動運転車などのシステムが誤った判断を下すリスクが存在します。

AIの倫理的リスク

AIの倫理的リスクは、技術の進歩が人間社会に及ぼす影響に関連しています。
個人情報の扱いや雇用への影響など、AIの普及によって生じる可能性のある倫理的な問題は、社会全体で考えていく必要があります。

ここでは、AIがもたらす2つの主要な倫理的リスクについて詳細に解説します。

プライバシーの侵害

AIは膨大な個人データを収集・解析するため、プライバシーの侵害が懸念されます。特に、情報社会といわれている今、個人の行動に関するデータが常に収集されている可能性があります。AI技術を用いた顔認識システムや位置情報システムが広く普及しているため、個人のプライバシーは大きく侵害される恐れがあります。このような状況は、個人の自由や権利を脅かすことになりかねません。

例えば、スマートフォンやインターネットを通じて収集されるデータは、個人の位置情報、購買履歴、健康情報など、多岐にわたります。これらのデータが悪意のある第三者に渡ると、個人情報が不正に利用されるリスクが高まります。したがって、AI技術の発展と共に、プライバシー保護のための法律や規制の整備が求められます。

AIの進歩による失業

AIの導入により、多くの業務が自動化され、人間の労働力の代わりになるケースが増えています。製造業や物流業界では、ロボットや自動化技術の導入により、多くの労働者が職を失う可能性があります。これにより、社会的な不安や経済的な不均衡が生じるリスクがあります。

具体的には、工場での組立作業や倉庫でのピッキング作業など、単純作業がAIに取って代わられる仕事の対象となりやすいです。その結果、失業率が上昇するリスクが高まります。さらに、自動化による生産性の向上が一部の企業や産業に集中することで、経済的な不均衡が拡大し、社会的な格差が広がる可能性もあります。このような問題に対処するためには、再教育や職業訓練の強化、社会保障の充実が必要です。

AIの社会的影響とリスク

AIの社会的影響とリスクは、技術の発展が社会全体に与える広範な影響を指します。
特に、安全保障や情報の信頼性など、社会の根幹に関わる問題に大きな影響を及ぼす可能性があります。

ここでは、AIが社会にもたらす可能性のある2つの重大なリスクについて詳しく見ていきます。

AI兵器

ドローン
AIを用いた自律兵器の開発は、戦争と平和に重大な影響を与える可能性があります。自律兵器は人間の判断を介さずに攻撃を行うため、予測不可能な結果を招く恐れがあります。

例えば、ドローンやロボット兵器が自律的に敵を識別し攻撃を行う場合、誤った判断で無関係な民間人を狙う可能性があります。また、AI兵器がテロリストに渡ると、大規模な破壊行為や人権侵害が発生するリスクがあります。

このような技術の拡散は国際的な安全保障を脅かすため、AI兵器の開発と使用に関する国際的な規制や条約の制定が早急に必要です。各国政府や国際機関が協力し、AI兵器の使用を管理・制限する枠組みを構築することで、平和と安全を守る努力が求められます。

AIの悪用

AI技術はサイバー犯罪や詐欺に悪用される可能性があります。特に、ディープフェイク技術を用いた偽の映像や音声は、個人や企業の評判を左右することができます。

例えば、政治家や著名人の偽造映像をSNSで拡散することで社会的な混乱が生じます。また、企業のCEOの音声を偽造して詐欺行為を行い、企業の信用が失墜するリスクもあります。

さらに、AIを使ったフィッシング詐欺やマルウェア攻撃も増加しています。AIが個人の行動を分析し、巧妙な詐欺メールを生成することで、従来よりも成功率が高まります。

これらのリスクに対処するためには、セキュリティ対策の強化と法的規制が必要です。個人や企業がAIに対するリテラシーを向上させ、偽情報を見抜く能力を養うことも重要です。

現状のAI規制と各国における対策

AIのリスクに対して、どのような規制や対策が行われているのでしょうか。

ここでは、各国の規制の現状、企業の取り組み、そして技術的な対策について見ていきます。

規制の現状

ヨーロッパ
世界各国ではAI規制の導入が進められていますが、技術の進展に対して規制が追いついていない状況です。例えば、欧州連合（EU）は「AI法」を提案し、2026年にはAIシステムの使用を規制するとしています。この法律は、AIの利用が特にリスクの高い分野に対して厳しい規制を設けています。違反した企業には日本円にして60億円の賠償金を支払う必要があります。

しかし、AI技術の進化は非常に速いため、規制が常に最新の技術に対応できるわけではありません。

【参考リンク】
➡EU AI法案が加盟国に承認され成立規制は2026年に適用の見通し

また、各国の規制は異なり、グローバルな標準が欠如しています。例えば、アメリカは技術革新を促進するために規制を緩やかにし、企業の自主規制を重視する傾向があります。一方、中国は国家主導でAI技術の発展を推進しつつ、厳しい監視と管理を行っています。このような違いは、国際的な基準を設けるのが難しくなる要因となっています。

企業の取り組み

多くの企業がAIのリスク管理と倫理ガイドラインを策定しています。
例えば、GoogleやMicrosoftなどの大手テクノロジー企業は、AIの開発と運用に関する倫理的ガイドラインを公開し、公正性、透明性、プライバシーの保護を重視しています。また、社内でのトレーニングや、倫理委員会の設置など、具体的な取り組みも進められています。

しかし、その実効性には限界があります。企業の自主規制では不十分な場合が多く、外部の監視や規制が必要です。

企業の利益追求から倫理的な判断がされていない可能性があることから、内部のガイドラインだけでは不正行為を防ぎきれないことが指摘されています。特に、中小企業やスタートアップ企業は情報が限られており、十分な対策を講じることが難しい場合もあります。

【参考サイト】

googleガイドライン
 Microsoft AIガイドライン

技術的対策

AIの公平性、透明性、セキュリティを向上させるための技術的取り組みが進められています。例えば、公平性を向上させるために、アルゴリズムのバイアスを検出し修正する技術が開発されています。また、透明性を確保するために、AIの意思決定過程を説明可能にする技術（Explainable AI、XAI）が注目されています。
IBM XAI
参考:IBM XAI

しかし、これらの対策も完全ではありません。技術的な限界が存在し、全てのリスクを排除することは困難です。
例えば、バイアス検出技術はデータの偏りを完全に除去することが難しく、XAIも複雑なモデルの全ての判断を完全に説明することは現状では難しいです。セキュリティ対策も、常に新しい攻撃手法が生まれるため、完全な防御は困難です。

このように、規制、企業の取り組み、技術的対策のいずれも重要ですが、それぞれには限界があり、全てのリスクを完全に除去することはできません。継続的な改良と多方面からのアプローチが求められます。