生成AIを活用するデメリットとは？
生成AIには数多くのメリットがありますが、導入時に注意すべきデメリットも存在します。
ここでは、生成AIを活用する際の5つの代表的なデメリットについて解説します。
機密情報の漏洩
生成AIを利用する際には、会社内部の機密情報や顧客の個人情報が意図せず流出するリスクがあります。
例えば、社内の機密資料やソースコードを生成AIに入力した場合、それらのデータがサービス提供者の学習データに利用されたり、システムの脆弱性を通じて第三者に漏洩したりする可能性があります。
著作権・商標権などの侵害
生成AIはインターネット上に存在する既存の著作物も学習データとして利用するため、生成されたコンテンツが著作権や商標権を侵害する可能性があります。
生成AIによって作成された画像や文章が既存の著作物に酷似している場合、権利者から損害賠償請求や使用差止請求を受けるリスクがあります。
関連記事：「AIの著作権に違反しないための企業がすべき対策5選 」
事実ではない、または不適切なアウトプットがある
生成AIは、ハルシネーションと呼ばれる現象を起こすことがあります。これは、あたかも正しい情報であるかのように誤情報を生成する現象です。
特に、高度な専門知識を必要とする分野やデータ量が不足している分野では、正確性に欠けたアウトプットが出力される可能性があります。
また、学習データに偏りがある場合、人種や性別に関する差別的な表現や、不適切な内容が生成されるリスクも指摘されています。
このような問題を回避するには、生成物を人間が慎重にチェックし、必要に応じて修正することが求められます。
思考プロセスがブラックボックス化する
生成AIは、膨大なデータを基に機械学習やディープラーニングを行い、出力結果を生成します。しかし、この過程は非常に複雑であり、人間がそのプロセスを完全に理解することは困難です。
このブラックボックス化により、生成AIがどのように結論に至ったのかを説明できないため、結果の信頼性が疑問視されることがあります。
さらに、ブラックボックス化によって社内にノウハウが蓄積されにくくなり、競合他社とのアウトプットの差別化が困難になるリスクも生じます。
生成AIを効果的に活用するためには、結果をそのまま受け入れるのではなく、適切に分析し活用するスキルが求められます。
生成AIを過信してしまう
生成AIは、高度な生成能力を持つ一方で、人間のような倫理的判断や背景知識を持っていません。
そのため、生成物を過信し、内容の正確性や適切さを確認せずに利用すると、重大なトラブルにつながる可能性があります。
特に、契約書や法的文書の作成など、正確性が求められる場面では注意が必要です。
生成AIの活用でトラブルが生じた企業事例3選
生成AIの活用には多くのメリットがありますが、一方で重大なトラブルを引き起こした事例も報告されています。
下記に、具体的な3つの事例を紹介します。
サムスン電子：従業員が情報漏洩
2023年3月、サムスン電子のエンジニアがChatGPTに社内機密のソースコードをアップロードし、誤って流出させる事故が発生しました。
複数の情報漏洩事故が起きたことを受け、同社は従業員によるChatGPTなどの生成AIツールの利用を禁止する新たなポリシーを策定しました。
この事例は、生成AI利用時の機密情報保護の重要性を浮き彫りにしています。
ニューヨーク・タイムズ：記事の無断使用を提訴
2023年12月、ニューヨーク・タイムズはオープンAIおよびマイクロソフトに対し、巨額の損害賠償を求める訴訟を起こしました。これは、生成AIが同紙の記事を許可なく利用した結果、購読料収入や広告収入の機会を奪ったと主張しているものです。
この訴訟は、生成AIの学習データ利用における著作権問題を改めて問いかけるきっかけとなりました。
ドイツ音楽著作権協会：歌詞の無断複製を提訴
ドイツ音楽著作権協会は、オープンAIがドイツの音楽制作者からの許諾を得ず、チャットボットを通じて歌詞を無断複製したとして提訴しました。
ライセンスや利用料の支払いがなされていないことが問題視されており、音楽業界でも生成AIの利用に関する倫理的・法的課題が注目されています。
生成AIを活用する際に必要な5つのリスク対策
生成AIを導入することで生産性の向上やコスト削減といったメリットが得られますが、リスクを最小化するための対策が欠かせません。
ここでは、生成AIを安全に活用するための5つの具体的なリスク対策を紹介します。
生成AIの活用範囲を定める
生成AIには得意な分野と不得意な分野があります。これを理解した上で、活用範囲を明確に設定することが重要です。
不用意に活用範囲を広げると、想定外のリスクや誤用につながる可能性があります。例えば、重要な意思決定や高い精度が求められる業務では、人間の確認や補完が必須です。
リスクを回避するためには、生成AIの特性を見極めて適切な範囲内で使用することが効果的です。
関連記事：
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「AIにできること・できないことは？向いている業務も解説！ 」
適切な生成AIツールを選定・導入する
生成AIツールの選定時には、性能やセキュリティが自社のニーズを満たしているかを評価する必要があります。
例えば、ユーザーの入力内容をAIの学習データに使用させない「オプトアウト」オプションを設定できるツールや、プロンプトに機密情報が含まれていないか事前にチェックしてくれるツールを選ぶことで、情報漏洩リスクを低減できます。
また、コストパフォーマンスやサポート体制も考慮し、自社に最適なツールを導入しましょう。
データマネジメントを徹底する
生成AIの性能は、学習データの質に大きく依存します。そのため、データの正確性や偏りの排除、機密性の確保を徹底することが重要です。
具体的には、データ入力前に内容を精査し、セキュリティ対策を講じた上で利用することが推奨されます。
情報漏洩や不正確な生成結果を防ぎ、リスクを最小限に抑えましょう。
従業員向けの利用ルール・マニュアルを策定する
従業員が生成AIを適切に利用できるよう、社内で利用ルールやマニュアルを整備することが重要です。
これらには、生成AIの使用目的や範囲、データの取り扱い方法、倫理ガイドラインなどを含めましょう。
また、問題が発生した場合の対応フローも明記しておくと安心です。従業員が困難に直面した際に適切な対応が取れるようサポートする体制を整えましょう。
従業員の生成AIリテラシーを向上させる
従業員が生成AIを安全かつ効率的に活用するには、リテラシーの向上が欠かせません。
基礎的な知識から実践的なスキルまでを学べる研修プログラムを活用し、リスク管理能力を高めることが重要です。
とはいえ、一から教育体制を構築するのは手間がかかります。リソース不足にお困りであれば、ぜひ「SkillBridge」をご検討ください。
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まとめ
生成AIの活用には、生産性向上やコスト削減といったメリットがある一方で、機密情報の漏洩や著作権侵害、不正確なアウトプットのリスクなど、注意が必要なデメリットも存在します。
しかし、リスクを最小化する対策を講じることで、安全かつ効果的に活用することが可能です。生成AIの範囲を定め、適切なツール選定やデータ管理を徹底し、従業員教育を行うことで、企業の競争力を高められるでしょう。
