生成AIのリスクとは？生成AIの概要・できること・リスクの具体例・リスク管理方法について詳しく解説！
- 生成AIについて知りたい
- 生成AIの具体的なリスクについて知りたい
- 生成AIのリスクの対処法について知りたい
生成AIは2022年に一般向けに登場して以来、多くの注目を集めています。テキスト生成、画像生成、音声生成といった多様な用途でビジネスに革新をもたらしており、AIによるDX（デジタルトランスフォーメーション）が急速に進展しています。しかし、この新しいテクノロジーには、楽観的な見方だけではなく、数々のリスクと課題が存在します。
多くの企業が「生成AIをビジネスに導入したい」と考えている一方で、「具体的に何に使えるのか」「どのように安全に運用するのか」といった疑問や不明点が多いのが現状です。この記事では、生成AIの基本的な仕組みから、具体的な機能、そしてそのリスクに焦点を当てて解説します。特に、セキュリティ上の問題や法的な側面、倫理的な課題についても詳しく触れ、生成AIをより安全かつ効率的に活用するためのガイダンスを提供します。どのように生成AIをビジネスに活かすか悩んでいる方は、是非この記事からヒントを探ってみてください。
生成AIのリスクを知る上での前提知識
ここでは、生成AIのリスクを知る上での前提知識について解説します。
- 生成AIとは？
- 生成AIでできること
それでは、1つずつ解説します。
生成AIとは？
「生成AI」は、大量のデータを学習して文章、画像、音楽などを生成する人工知能です。専門的な知識が不要で、テキスト入力だけで様々なコンテンツを生成できます。このAIはビジネス、マーケティング、教育、エンターテイメントなど多くの分野で応用が広がっており、企業や組織でも導入が進んでいます。短い指示で議事録の要約や翻訳、アイデア生成などが可能で、その汎用性と効率性から多くの関心を集めています。
生成AIでできること
生成AIでできることとしては下記があります。
- テキスト生成
- 画像生成
- 動画生成
- 音声生成
1つずつ詳しく解説していきます。
テキスト生成
テキスト生成AIとは、特定の文章（プロンプト）を入力すると自動でテキストを生成する人工知能の一種です。主な例としてはOpenAIの「ChatGPT」やGoogleの「Bard」があります。このAIは、ユーザーがフォームに文章を入力するだけで、それに応じた文章を生成してくれます。このようなテキスト生成AIは、自然言語処理の進化により、非常に高度なテキストを生成することが可能となっています。多くの用途で利用されており、その効率性と便利さから多くの注目を集めています。
画像生成
画像生成AIは、テキスト入力に基づいてオリジナルの画像を自動生成する人工知能です。主要な例として「Stable Diffusion」、「Midjourney」、「DALL・E 2」などが世界的に知られています。このAIを用いれば、Webサイトの素材作成などのクリエイティブな作業時間を大幅に削減することが可能です。さらに、新しいアイデアやインスピレーションを得るためにも役立ちます。短いテキスト指示から高度な画像を生成できるため、多くの業界でその応用可能性が高まっています。
動画生成
動画生成AIは、テキストの指示に基づいて動画を自動生成する先進的なAI技術です。開発が非常に困難とされていますが、2023年3月にアメリカのRunway社が「Gen-2」という高品質な動画生成AIを発表しました。現在は数秒程度の短い動画しか生成できない状況ですが、技術が進化することで長尺の動画生成も期待されています。将来的には、プロモーションビデオの作成など、多岐にわたる応用が考えられます。この技術の進展により、ビデオコンテンツの制作がより効率的かつ多様になる可能性があります。
音声生成
音声生成AIは、音声またはテキスト入力を基に新しい音声を生成する技術です。一人の声を大量に学習させることで、その人の声質と同じ音声で様々な文章を読み上げることができます。このAIの利用により、実際に人の声を収録することなく、任意のナレーションやアバターへの音声付加が可能となります。この技術は、メディア、エンターテイメント、教育など、多くの分野での活用が考えられています。特に、リアルな声質を再現できる点が注目されており、効率的かつリアリスティックな音声コンテンツの制作が期待されています。
生成AIのリスクの具体例
ここでは、生成AIのリスクの具体例について解説します。
- 機密情報漏洩
- 著作権等の権利侵害
- 製造物責任
- 大衆扇動
- サイバー犯罪
- 雇用の減少・知的能力の衰退
それでは、1つずつ解説します。
機密情報漏洩
1つ目は、機密情報漏洩です。
日本ディープラーニング協会が、対話型AI「ChatGPT」や画像生成AIなどの利用に関するガイドラインを公開しています。このガイドラインでは、特に「個人情報・秘密情報・機密情報」などの秘匿性が高い情報に関して、それらをAIに入力しないよう強く呼びかけています。利用が急速に広がる中で、このような注意喚起がなされている背景には、ユーザーが入力したデータは、AIの学習に用いられる可能性があるためです。そのため、秘匿性の高い情報を入力すると、情報が流出するリスクがあるので注意が必要です。
著作権等の権利侵害
2つ目は、著作権等の権利侵害です。
日本ディープラーニング協会が発表している対話型AIや画像生成AIの利用に関するガイドラインでは、「知的財産権の処理の必要性や法規制の遵守」に焦点を当て、ユーザーに注意を促しています。具体的には、「著作権」「商標権」「意匠権」「パブリシティー権」といった知的財産権に関連するデータをAIに入力する場合には注意が必要であると指摘しています。これは、AIが生成する内容がこれらの権利を侵害する可能性があるためです。このガイドラインは、AIの安全かつ適切な利用を目的としており、知的財産権の問題が複雑化する現代において、非常に重要な指針となっています。
製造物責任
3つ目は、製造物責任です。
AIによって人々や他の事業者に損害が発生した場合、その責任はAIの所有者だけに限られず、AIを製造した事業者も責任を負う可能性があります。具体的には、製造した事業者は「製造物責任」に基づき、補償や修正措置を取る必要が出てくるかもしれません。この点は、AI技術がますます進化し、広範な産業で利用されるようになるにつれて、特に重要な問題となっています。
製造物責任は、製品が原因で損害が生じた場合に、製造者がその損害に対して責任を負うという法的原則です。したがって、AI製品が何らかの形で問題を引き起こした場合、所有者だけでなく製造者もその責任を考慮しなければならない状況が考えられます。
大衆扇動
4つ目は、大衆扇動です。
生成AIのリスクとして注目されているのは、フェイクニュースの生成とそれが大衆扇動に繋がる可能性です。生成AIは大量のデータからパターンを学習し、リアルなテキストや画像、音声などを生成できますが、その能力が悪用されると、誤情報や偽造内容が広まりやすくなります。
特に社会的・政治的な影響力のある情報が対象となった場合、深刻な結果を引き起こす可能性があります。このようなリスクに対処するためには、生成AIの使用に際して厳格なガイドラインと監視体制が必要とされています。
サイバー犯罪
5つ目は、サイバー犯罪です。
生成AIには多くの利点がありますが、その技術がサイバー犯罪に悪用されるリスクも高まっています。生成AIの高度なテキスト生成能力を用いれば、違和感のないなりすましメールを簡単に作成でき、これが詐欺や情報窃盗につながる可能性があります。
また、システムの脆弱性を突くような高度なマルウェアプログラムも生成AIによって容易に作成される可能性があります。このようなリスクが現実化すると、個人だけでなく企業や組織にも深刻な影響を及ぼす可能性があります。
雇用の減少・知的能力の衰退
6つ目は、雇用の減少・知的能力の衰退です。
生成AIの技術進化にはポジティブな面が多い一方で、職業への影響や社会構造に対する懸念も存在します。特に、知的労働を中心とした職種がAIによって代替される可能性が高まっています。これが実現すれば、多くの人々が職を失う可能性があり、それが雇用市場に大きな変動をもたらすことになるでしょう。
また、知的な作業がAIに依存するようになると、人々の知的能力自体が衰退するリスクも考えられます。例えば、計算能力が高いAIが普及することで、人々が計算自体を行わなくなれば、その能力は低下する可能性があります。このように、生成AIの進展は慎重な議論と対策が必要とされています。
生成AIの企業におけるリスク管理
ここでは、生成AIの企業におけるリスク管理について解説します。
- シャドーIT対策におけるCASBの活用
- 設定ミスによる事故を防ぐCSPM・SSPM
- DLPによる機密情報漏洩防止
それでは、1つずつ解説します。
シャドーIT対策におけるCASBの活用
1つ目は、シャドーIT対策におけるCASBの活用です。
生成AIのセキュリティリスクに対する対策として、特に企業環境での不正アクセスやデータ漏洩を防ぐ手段が必要です。このような課題に対応するためのソリューションとして、シャドーITの検知機能が求められます。シャドーITとは、企業が公式に認めていない端末やアプリケーションが業務で使用される現象を指します。不正認可された端末からのアクセスや、許可されていないデータの持ち出しなどが起こると、それを迅速に検知する仕組みが必要です。
この目的で有用なサービスがCASB（Cloud Access Security Broker）です。CASBは、企業のクラウドサービスへのアクセスを中継し、セキュリティポリシーに基づいて検査や制御を行うものです。このようにして、不正なアクセスやデータ漏洩を未然に防ぐことが可能となります。
設定ミスによる事故を防ぐCSPM・SSPM
2つ目は、設定ミスによる事故を防ぐCSPM・SSPMの活用です。
生成AIのセキュリティリスクに対処するための方法として、特に設定ミスを未然に防ぐ手段が重要です。この点で、CSPM（Cloud Security Posture Management）とSSPM（SaaS Security Posture Management）が効果的なソリューションとされています。CSPMは、クラウド環境の設定を管理し、セキュリティポリシーに合致しない設定や脆弱性を自動的に検出します。一方で、SSPMは、SaaS（Software as a Service）アプリケーションのセキュリティ設定を監視し、問題点を指摘する役割を果たします。
これらのサービスは、設定ミスによるインシデントを未然に防ぐだけでなく、潜在的なリスクや不正アクセスを早期に検出する機能も備えています。これにより、生成AIを安全に、かつ効率的に運用するための重要なサポートが可能となります。
DLPによる機密情報漏洩防止
3つ目は、DLPによる機密情報漏洩防止です。
生成AIのセキュリティリスクを軽減するためには、特に利用者による無意識な情報漏洩に対処する必要があります。この問題に対応するソリューションとして、DLP（Data Loss Prevention）が有用です。DLPは、機密情報や重要なデータの紛失や外部への流出を防ぐためのシステムで、データの送受信をリアルタイムで監視します。
このシステムは、データの種類や送信先、アクセス許可などに基づいて、リスクを評価し、必要に応じて送信をブロックや警告を出す機能を備えています。従って、利用者が無意識に企業の機密情報や個人データを外部に送信してしまうリスクを大幅に減らすことができます。
DLPの導入により、企業は生成系AIを安全に使用しながら、内部データの安全性を確保できます。無意識な情報漏洩は一つの大きなセキュリティリスクであり、DLPによってその問題を効果的に対処することが可能です。
まとめ
ここまで生成AIの概要から機能・活用する際のリスクに関して具体例を交えて解説してきました。生成AIは多くの可能性を秘めた革新的な技術ですが、その利用には慎重な対応が求められます。テキスト、画像、音声といった多様な形でのコンテンツ生成が可能であり、ビジネスやクリエイティブ作業の効率化に貢献しています。しかし、この技術はまだ新しいため、真偽性の確認が難しいフェイクニュースの生成、著作権侵害、セキュリティリスク、さらにはサイバー犯罪への悪用など、多くの懸念事項が存在します。
特に、生成AIのサービス提供者やユーザーには、個人情報や機密情報の取り扱いに最大限の注意を払う必要があります。安全な利用をするためには、「やって良いこと」と「やってはいけないこと」をしっかりと理解し、法的な規制やガイドラインを遵守することが不可欠です。このようなリスクを総合的に考慮しながら、生成AIを安全かつ効果的に活用するための方策を探るためにも、本記事を是非参考にしてみてください。