生成AIは機械学習のモデルのひとつで、テキストや画像などを自動的に生成する技術です。2022年11月にOpenAIがリリースしたChatGPTの登場を契機に大きな注目を集めており、さまざまな分野で急速に普及しつつあります。本記事では生成AIの注意点や利用する際のリスク対策について解説します。
生成AI利用時の9つの注意点
生成AIはプロンプトと呼ばれる指示文を入力するだけで、プログラミングの知識がなくとも、文章やプログラミングのソースコード、画像などを自動的に生成できる点が大きな特徴です。その利便性の高さからビジネスシーンでも導入が加速しているものの、いくつかの注意点が存在します。代表的な注意点として挙げられるのが以下の9つです。
1. 根拠・ロジックが不明の情報を生成する
生成AIの注意すべき点のひとつは、コンテンツを生成するプロセスが不透明で回答のロジックがブラックボックスとなっている点です。たとえば報告書やプレゼン資料などの作成に生成AIを活用する場合、出力結果の根拠が不明瞭では情報の信頼性を担保できません。Bing AIのように情報源を提示するサービスもあるものの、多くの生成AIは回答のロジックが不明です。そのため、目視による内容の精査が必要となるケースが少なくありません。
2. 生成AIの出力結果にはバラつきが生じる
多くの生成AIは「temperature」というパラメータにより、出力結果に多様性やランダム性をもたせる仕様となっています。そのため、同じプロンプトを用いても出力結果が毎回異なる点に注意が必要です。出力結果が異なることでバリエーションの多様化や選択肢の拡充といったメリットを得られる一方、一貫性の欠如や品質の不均一性を招くというデメリットにもつながります。そのため、状況によっては同じ指示を何回も与え、出力結果を調整しなくてはなりません。
3. 誤った情報（ハルシネーション）の生成に注意する
生成AIの注意点として広く認識されているのがハルシネーションです。ハルシネーションとは、生成AIが事実に基づかない誤情報を生成する現象を指します。出力結果がすべて誤りの場合や、一部に誤情報が含まれている、あるいは生成したコンテンツがプロンプトの文脈と全く異なるなど、さまざまなパターンが存在します。生成AIは蓄積された学習データに基づいてコンテンツを出力しており、誤情報を生成する可能性があるため、過度な信用は禁物です。
4. 最新の情報が反映されていない可能性がある
生成AIは主に機械学習を基盤としており、学習したデータセットに基づいてコンテンツを出力します。そのため、学習していないトピックの情報は正確性や信頼性を担保できません。たとえばChatGPT-3.5（無料版）は2022年1月までの情報に基づく回答しか得られず、ChatGPT-4（有料版）でも2023年4月までの学習範囲に限定されます（2024年5月時点）。そのため、有料版でも2023年5月以降のトピックに関しては対応できないケースが多々あります。
5. 出力結果に偏りが生じる場合がある
生成AIは学習データに偏りが生じると、出力結果にも偏りが生じる点に注意が必要です。たとえばVOC分析に生成AIを活用する場合、データセットが否定的な意見やクレームに偏っていると、生成するコンテンツもネガティブな内容が優勢になる可能性があります。また、生産量や売上高などの予測に生成AIを活用する場合、過去のデータに偏りがあると予測の正確性が失われかねません。したがって、生成AIを活用する際は、学習するデータセットの品質が極めて重要です。
6. 倫理的な問題が含まれている可能性がある
倫理的なリスクも生成AIの注意点です。生成AIは人間的な倫理観や国ごとの価値観などを完全に理解しているわけではなく、人種差別や性差別的なコンテンツを出力する可能性があります。とくに学習データに偏りがあると「男性は理性的・女性は感情的」「特定地域の人種は犯罪率が高い」といった偏見を反映させてしまうケースも少なくありません。そのため、出力結果の倫理性に関して人の手によるチェックが必要です。
7. 情報漏えいのリスクに注意する
セキュリティリスクにも注意が必要です。先述したように生成AIは機械学習を基盤としており、プロンプトに入力した情報は学習データとして利用される場合があります。たとえば従業員の個人情報や顧客情報、製品開発情報や会計情報などをプロンプトに入力すると、将来的に情報漏えいやプライバシー侵害につながるリスクが懸念されます。とくに生成AIを業務利用する場合、機密情報の取り扱いに関する厳格なルールの策定が必要です。
8. プロンプトインジェクションのリスクに注意する
生成AIは悪意あるプロンプトの入力により、不正アクセスや機密情報の窃取につながるリスクに注意しなくてはなりません。生成AIに誤作動を起こさせるプロンプトを入力し、提供側が出力を禁止しているコンテンツを生成するサイバー攻撃をプロンプトインジェクションと呼びます。プロンプトインジェクションのリスクを回避するためには、不審なアクティビティを検出する監視システムの導入やログの分析、IDやパスワードの厳格な管理といった対策が必要です。
9. 著作権などの権利侵害に注意する
生成AIの代表的な注意点は権利の侵害です。生成AIが学習したデータセットにWebサイトのテキストや小説、人物の肖像、映像、音楽などが含まれている場合、類似するコンテンツを生成して著作権や肖像権などを侵害する可能性があります。たとえば画像生成AIが登録された商標と酷似したロゴを生成し、それが権利者の利益を不当に害する場合、損害賠償請求や差止請求の対象になるリスクが懸念されます。
生成AIを利用する際のリスク対策
生成AIは今後さらなる発展が見込まれる技術ですが、さまざまなリスクが懸念されます。そのため、事業領域で生成AIを活用する際は厳格なリスク対策を整備しなくてはなりません。代表的な対策としては以下の3つが挙げられます。
生成AIの運用ルールを定める
生成AIを業務利用する際はセキュリティインシデントや権利侵害などのリスクが懸念されるため、運用ルールの策定が極めて重要です。著作権および知的財産権の遵守や個人情報の保護、偏見や差別的なコンテンツの回避、盗用や模倣の防止、利用部門を限定するなど、厳格な運用ルールを定めることでリスクを最小限に抑えられます。ガイドラインを作成する場合、一般社団法人日本ディープラーニング協会の「生成AIの利用ガイドライン」を参考にするのがおすすめです。
参照元：生成AIの利用ガイドライン｜一般社団法人日本ディープラーニング協会
従業員のセキュリティリテラシーを上げる
生成AIの運用ルールを定めると同様に重要なのが、組織全体におけるセキュリティリテラシーの向上です。そのためには情報セキュリティに関する研修制度や教育プログラムを整備し、すべての従業員に対してセキュリティポリシーの周知徹底を図る必要があります。そしてパスワードの定期的な変更や二要素認証の導入といったセキュリティ対策を実施しましょう。同時に、AIの基本的な概念や仕組みについて理解を深めることも大切です。
安全な生成AIサービスを選定する
近年、生成AIの市場は急速に拡大しているものの、現状では発展途上の技術であり、さまざまなリスクを内包しています。そのため、一般的な業務システムと同様に、安全性や信頼性を考慮して生成AIサービスを選定しなくてはなりません。サービス事業者の歴史や実績を客観的に評価しつつ、データの暗号化やアクセス制御、セキュアな通信プロトコルの使用といった機能面に着目し、自社のセキュリティ要件を満たしているかを確認することが重要です。
まとめ
AIは数多くのメリットを享受できる一方で、ハルシネーションや情報漏えい、著作権侵害などのリスクに注意しなくてはなりません。しかし厳格な運用ルールを定めるとともに、従業員のセキュリティリテラシーを高め、安全な生成AIサービスを選定できれば既存業務の大幅な効率化に貢献します。
とくにコンタクトセンターでは、オペレーターの業務負荷軽減や問い合わせ対応の自動化、人件費の削減などのメリットが期待できます。コンタクトセンターにおける生成AIの戦略的活用を検討しているのであれば、ぜひ以下の資料をご一読ください。
