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生成AIのリスクとは?実際の事例を交えてその対策方法を解説

この記事のポイント

  • 生成AIの潜在的リスクと対処法を解説
  • サムスン電子の情報漏洩、Getty ImagesのStable Diffusion提訴など実例に言及
  • データ保護・セキュリティ対策の重要性を説明
  • 法規制遵守とリスク管理のためのポリシー共有を提言
  • 生成AIを安全に活用するためのガイドとして有用

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。

生成AIの進化により、様々な分野での活用が広がる一方、情報漏洩や著作権問題、偽情報拡散といった潜在的なリスクも増大しています。

本記事では、これらのリスクの具体例を示しながら、適切な対処法を解説します。
データ保護とセキュリティ対策、法規制の遵守、組織内でのリスク管理ポリシーの共有など、生成AIを安全に活用するための知識を提供。

生成AIの可能性を最大限に引き出すために、このガイドを読者の皆様の一助としてお役立てください。

生成AIとは

生成AIとは?

生成AI、すなわち「創造的な人工知能」とは、新しいコンテンツやデータを自動的に生成するシステムを指します。
これは、特定の入力に基づき、テキスト、画像、音楽などのデジタルコンテンツを生成する能力を有する技術です。

一般に、生成AIはデータセットを学習してパターンや関係性を把握し、これらの認識を基に新しいコンテンツを作り出します。

生成AIの種類

生成AIには、多岐にわたる応用分野が存在していますが、私達が日常的に扱えるものには、テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成などが存在します。

それぞれのイメージがわかないと思うので、具体例とともにそれぞれの技術について解説します。

【テキスト生成】

特定の入力文章に対して、AIが意図を汲み取って自動的に文章を生成する技術です。自分の知識が及ばない範囲をAIに質問したり、特定の分野についてAIに文章をまとめてもらったりすることが可能です。

ビジネスの場面では、メールの文章を添削してもらったり、資料作成をするときの補助として利用可能です。
主要なサービスとしては、「ChatGPT」や「Gemini」、「Claude」などがあります。

【画像生成】

特定のテキストでの入力に対して、AIがオリジナルの画像を生成する技術です。短いプロンプトでもまるで人間が書いたようなイラストが瞬時に生成可能です。

詳細なプロンプトを書くとより自分の理想に近いイラストが生成できるため、アイディア出しなどにも有効に使えるはずです。

主なサービスには、「Stable Diffusion」、「DALL-E」、「Midjourney」などがあります。

【動画生成】

特定のテキストや画像の入力に対して、AIがオリジナルの動画を生成する技術です。入力のテキストに描かれている状況を理解して、その光景を動画にしてくれます。

また、入力が画像の場合は画像に写っている背景やキャラクターなどをアニメーションにしたりすることも可能です。
プロの編集者に作成させるよりも効率がいいため、今後、映像業界でもますますAIが導入されるとされます。

主なサービスとしては、「Sora」、「Runway Gen-2」などがあります。

【音声生成】

特定のテキストや音声の入力に対して、AIがオリジナルの音声を生成する技術です。特定の人物の声を大量に学習させることで、その人の声質で様々な文章を読み上げさせることができます。
実際の人物が声を録音することなく、ナレーションやアバターに音声を付加することが可能です。

この技術は、エンターテインメント、教育、メディア業界での利用が期待されており、特にリアルな声質の再現が可能であるため、効率的かつリアルな音声コンテンツの制作に利用されます。

主なサービスとしては、「Whisper」、「Voicery」などがあります。


このようなAIの進歩は、私たちの生活に彩りを与える一方で、データのプライバシーや著作権の問題、情報漏洩や偽情報の流布といったリスクも生じさせます。


生成AIにおける主要なリスク

生成AIにおける主要なリスク
生成AIの可能性は広範囲にわたりますが、それに伴い様々なリスクが存在しています。これらのリスクを理解することは、AI技術の安全で責任ある利用を確保する上で必要不可欠です。

以下では、具体的な生成AIを利用するうえでのリスクについて紹介します。

情報漏えいの可能性

生成AIは非常に便利なツールであるためか、気を緩めてしまい、ユーザーがデータを入力する際に個人情報に十分配慮しないことがしばしば見受けられます。
個人レベルであれば、自身の責任で済みますが、企業で使用する場合はそうはいきません。

例えば、韓国のサムスン電子では、従業員がChatGPTに個人情報をアップロードし、誤って情報を漏らしてしまった事件が発覚しました。
詳細な内容は明らかにされていませんが、エンジニアが社内のソースコードをChatGPTにアップロードした結果、情報が他のユーザーに公開されてしまったとされています。

これを受けて、サムスン電子は従業員がChatGPTなどの生成AIツールを利用することを禁止する新しいポリシーを策定しました。


このポリシーは、社内ネットワークでの生成AIシステムの使用を禁止しました。
個人のデバイスでChatGPTなどを利用する場合でも、サムスン社内に保存されている社外秘の情報を入力しないように要請されているようです。

生成AIは効率を格段に向上させる優れたツールであるため、使えなくなることは全体として損失です。
この事例から、利用者全員が誤って個人情報などを入力しないようにすることが 重要だということがわかると思います。

著作権や商標権の問題

画像生成AIや動画生成AIの普及により、著作権や商標権の問題がますます重要になっています。
これらのAIツールは、インターネット上の膨大な画像データを利用して学習しているため、アーティストの作品が無断でトレーニングデータに使用されているという主張が上がっています。

例えば、アメリカのGetty Imagesは、Stable Diffusionのような生成AIが自分たちの著作物を無断で使用しているとして、Stability AIをはじめとする企業に対して訴訟を起こしています。
これらの企業は、オンラインで収集した画像をトレーニングデータに利用し、無断でアーティストの作品を商業目的で使っていると訴えています​。

さらに、生成された画像自体が著作権保護の対象となるかどうかも議論の対象です。
米国著作権局によれば、AIによって生成された作品は機械による「機械的な再現」の産物であり、人間の「独自の創造性」によるものでない場合、著作権保護を受けないとされています。

しかし、AI生成コンテンツを含む作品において、人間が創造的な選択をした場合には、その部分について著作権の保護を受ける可能性があります​。

このような状況から、著作権や商標権に関する議論がより一層求められており、AI生成コンテンツの法的な扱いに対する注目が集まっています。

【関連記事】
➡️AIで生成した作品の著作権はどうなる?注意点や実際の事例を徹底解説

偽情報と誤情報

読者の皆さんも日常的に生成AIを使っているかと思いますが、生成AIが出力する内容には誤りが含まれることが少なくありません。
ディープフェイクなどの高度な技術により、一見して真偽の区別が難しい情報が散見されることも増えています。

たとえば、AIによって偽の音声や映像が生成され、政治家や著名人が発言していないことを発言しているように見せかけるケースもあり、これが社会的な混乱をもたらす可能性が指摘されています​。

最近では、岸田総理に似せた人物のディープフェイク動画が、SNS上で拡散されました。動画では、総理の姿で粗野な発言をしているように見え、日テレの番組ロゴと「速報」テロップも含まれていました。
この動画は、関西の男性が「楽しみのため」に作成したもののようで、総理のオンライン会見や他の映像を利用し、生成AIで声を似せて制作したものだと語られています。

このような偽動画に騙されないように、生成された情報を見極める能力が求められています。

デジタルリテラシーの向上や批判的な思考が重要になり、ユーザーがどの情報が信頼できるかを判断する能力がこれまで以上に重要視されるでしょう。


生成AIのリスク管理方法

生成AIのリスク管理は機械的なプロセスだけでなく、人間の監督が重要です。
特にデータ保護とセキュリティ対策、法規制とコンプライアンスの遵守、偏見の排除など、多岐にわたる側面を考慮しなければなりません。

リスク管理の基本は、生成AIの結果を人間が評価し、問題がある場合は修正することです。
さらに、データ入力の段階から適切なフィルタリングやガイドラインの適用が必要です。

具体的な手法としては、定期的なトレーニングデータの見直しや、生成物のモニタリング第三者監査の導入などがあります。

また、組織全体で生成AIの使用目的を明確にし、リスクを事前に特定することで、適切な管理を実現できます。

データ保護とセキュリティ対策

生成AIを使う上で最重要事項の一つが、データ保護とセキュリティ対策です。個人情報や機密情報が外部に漏洩しないよう、こうした情報は生成AIに入力しないのが基本です。

企業や所属する団体のポリシーに従いながら、個々のユーザーが高い意識を持ってデータ保護に努めることが求められます。
データの匿名化、暗号化、アクセス制限、バックアップの確保など、既存のセキュリティ対策をしっかり実施しましょう。

さらに、生成AI自体のアルゴリズムの安全性や不正使用に対する防御策も強化することで、より万全なセキュリティ環境を構築できます。

法規制への適応とコンプライアンス

生成AIの分野は急速に進化しており、法規制が追いついていない状況も見られます。
そのため、常に最新の法規制の動向に注意し、生成AIの利用が違法にならないようにすることが大切です。

たとえば、著作権侵害やプライバシーの侵害といった問題に対する規制強化が予想されます。
また、コンプライアンスと倫理的な側面でも、生成AIに不正行為や違法行為を行わせないようにすることが重要です。

組織全体でポリシーを共有し、ガイドラインやチェックリストの導入などをすることで、生成AIの正しい利用をしましょう。

生成AIのリスク管理方法


まとめ

生成AIは、新たなデジタルコンテンツを自動生成する技術で、テキスト、画像、動画、音声などの生成が可能です。ChatGPTやStable Diffusionのようなサービスに代表されるように、生成AIは創作活動やビジネスでの活用に大きな可能性を秘めています。

しかし、情報漏洩や著作権侵害、偽情報の拡散など、リスクも存在します。サムスン電子での例や、Stable Diffusionの訴訟の例などを参考に自分たちがどうすればいいのかを今一度考えましょう。

また、ディープフェイクによる偽動画の問題も深刻です。これらのリスクに対応するためには、所属団体でのデータ保護や法規制の遵守、コンプライアンス対策が不可欠です。データの匿名化やセキュリティの強化、生成結果の人間による評価とモニタリング、第三者監査の導入などを通じ、生成AIを適切に活用しつつ、安全性を確保する必要があります。

日頃から意識していれば、怖いもの無しです。生成AIを用いて効率的に作業を行ってくださいね。

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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。

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