生成AI活用における4つのリスクを解説

自動で文章や画像を出力できる生成AIは、利便性が注目される一方で、多くのリスクが懸念されています。ビジネスに有効活用するには、リスクへの対策を忘れずに行いたいところです。

そこで本記事では、生成AIを活用する際に注意したいリスクと、その対策について解説いたします。

生成AIの規制

2022年にテキスト生成AI『ChatGPT』や画像生成AI『Midjourney』が公開されると、その利便性から、瞬く間に多くの人が利用するようになりました。今では個人だけではなく、企業も生成AIを活用し、新たなビジネスモデルの創成に取り組んでいます。

しかし、生成AIの普及とともに、著作権の侵害や情報の漏えいといった、さまざまなリスクが表面化している点は無視できません。

生成AIに関するリスク対策は世界各国で議論されており、欧州委員会では、リスクの高い分野において、生成AIの利用に特別なチェックを義務づける“AI規制法”の施行を目指しています。日本でも文部科学省が教育現場での生成AI利用に関するガイドラインを策定し、オンライン研修会を実施するなど、ルール作りに励んでいます。

参照元：文部科学省『初等中等教育段階における 生成AIの利用に関する暫定的なガイドライン』

生成AI活用における4つのリスク

生成AIは、さまざまな用途において多くの可能性を秘めている便利な技術ですが、先述の通り、リスクをはらんでいる点も忘れてはなりません。

ここでは、代表的な4つのリスクを紹介します。

①サービス提供者の責任リスク

生成AIを活用したサービスを提供する場合、その提供者は自然と責任リスクを負うことになります。

生成AIが出力した情報は、必ずしも正しいとは限りません。出力結果が利用者に損害を与えた場合、サービス提供者が責任を問われる事態へと発展する可能性が高まります。

②権利侵害リスク

生成AIによって出力されたデータは、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。出力された生成物に既存の著作物との類似性が認められれば、なんらかの法に触れてしまうかもしれません。

実際に海外では、生成AIによって権利を侵害されたとする訴訟が、すでに複数発生しています。なお、生成AIで作成したコンテンツの著作権については、以下の記事で詳しく解説しています。

『生成AIで作成したコンテンツの著作権について解説』

③セキュリティリスク

情報漏えいに関するセキュリティリスクもまた、生成AIを活用するうえで注意しなければなりません。

一度入力した情報は、生成AIに学習データとして蓄えられ、ほかの利用者に出力される可能性があります。漏えいしてはいけない情報は、そもそも生成AIに入力しないほうが安全です。

ディープラーニングを事業の核とする企業が集まる、日本ディープラーニング協会は、ホームページで生成AIの利用ガイドラインを公開しています。ガイドラインでは、個人情報や機密情報など、秘匿性が高い内容を生成AIに入力しないよう利用者に呼びかけています。

参照元：日本ディープラーニング協会『生成AIの利用ガイドライン』

④法律に抵触するリスク

ここまでに紹介した通り、生成AIの使い方次第では、著作権法や個人情報保護法に抵触するおそれがあります。

生成AIは比較的新しい技術であるため、法整備が追いついていないのが現状です。生成AIを活用したサービスが既存の法律に反していないかは、常に確認する必要があります。

生成AI活用におけるリスクへの対策

生成AI活用におけるリスクについては、先ほどご説明した通りです。

次に、生成AIを活用する際に実践できる、3つのリスク対策を紹介します。

①リスクに対する免責事項を明確にする

生成AIを活用したサービスを提供する場合、リスクに対する免責事項を明確にしておくことが重要です。

生成AIによって出力されるデータは、必ずしも正しい情報であるとは限りません。誤った出力データによるトラブルを避けるには、あらかじめ提供者が責任を負うラインを明確にし、開示しておく必要があります。

また、誤りが許容されにくいサービスの場合には、人が確認する仕組みを取り入れるのも検討に値します。

②ガイドラインを策定する

企業が生成AIの活用を始める際は、その企業独自のガイドラインを策定するのも効果的です。ガイドラインを策定し共有することで、生成AIの利用時に注意しなければならない事項を、社内全体で強く意識できるはずです。

先ほど紹介した通り、文部科学省や日本ディープラーニング協会が生成AIに関するガイドラインを公開しています。これらを参考に、企業ごとのルールを追加し、適切なガイドラインを策定してください。

③DLPを導入する

セキュリティリスクへの対策としては、DLP（Data Loss Prevention）の導入が挙げられます。DLPとは、企業が保有するデータのなかから、重要度の高い機密情報を判別し、紛失や流出を防ぐためのシステムです。

従来の情報漏えい対策とは異なり、ユーザーではなく機密情報そのものをシステムの監視対象としています。DLPを導入すれば、生成AIに読み込ませるデータのなかに機密情報が含まれている場合、それを検出し流出を防いでくれます。

まとめ

この記事では、生成AIのリスクについて以下を解説しました。

• 生成AIの規制
• 生成AI活用における4つのリスク
• 生成AI活用におけるリスクへの対策

新しい技術である生成AIは、使い方次第で法律に抵触する可能性があります。トラブルを避けるには、独自のガイドラインを策定するなど、適切な対策をしたいところです。

なお、生成AIを活用する際は、データセンターの利用がおすすめです。

MCデジタル・リアルティは、NVIDIAのエリートパートナーであり、当社が運用する3棟のデータセンター「KIX13データセンター」「NRT10データセンター」「NRT12データセンター」は、「NVIDIA DGX H100」および「NVIDIA DGX Super POD」対応のデータセンターとしてNVIDIAより認証を受けております。

「DGX H100」は最先端のディープラーニングAIモデルを運用し、AIによるイノベーションを促進するために必要な計算能力を提供する「NVIDIA DGX SuperPOD™」の基盤です。

MCデジタル・リアルティのデータセンターを利用することで、AI活用に付随する設備機器のCAPEXや、電力・メンテナンス・運用人件費など業務をアウトソースし、AIの活用に資源を集中することができます。

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