生成AIのリスク対策完全ガイド！企業必見の重大問題と解決策

生成AIの利用には開発リスクやセキュリティリスクなど、さまざまなリスクがあります。トラブルが起きないよう適切な分析と対策が重要です。

アメリカでは、2023年の1月から7月までにOpenAIやMicrosoftなどのビッグテックを対象とした訴訟が起きています。訴訟されている理由は、同意や対価なしに著書や個人情報をAIに学習させているからです。※1

このようなトラブルは、日常的に生成AIを使用する私たちにも深く関係のある問題です。なぜなら、生成AIリスクを知らずに使用していると、知らずに著作権やプライバシーを侵害してしまう可能性があるからです。

この記事では、生成AIを使用する際のリスクやその対策方法と、生成AIを悪用した問題事例をわかりやすく紹介します。

最後まで読んだ方は、生成AIのリスクと注意点がわかり、対策しなければどのようなトラブルが起きるかを理解できます。ぜひ最後までご覧ください。

生成AIのリスクを知っておく重要性

2022年後半から、生成AIは急速な発展を見せました。AIを活用することで生活が便利になる一方で、利用にはリスクが伴います。

企業で生成AIを適切に活用するためにも、AIが抱えているリスクを知っておくことは重要なことです。リスクを知り、リスク対策を行えばトラブルを未然に防げます。まずは生成AIのメリット、デメリット、リスクマネジメントの必要性について解説します。

生成AIの導入事例

生成AIの導入は多くの企業で進んでいます。

例えば、大手小売業のイオンは、商品説明文の作成にChatGPTを活用して業務効率を大幅に向上させました。※2また、ソフトバンクは顧客サポート業務にAIチャットボットを導入し、対応時間の短縮と顧客満足度の向上を実現しています。※3

一方で、とあるIT企業がAIによる採用選考を導入したところ、性別や年齢が偏り、批判を浴びた事例もあります。※4これらの事例から、生成AIの導入には慎重な検討と適切な運用が不可欠であるとわかります。

生成AIのメリット

生成AIには、多数のメリットがあります。代表的なものだと、以下のような項目が挙げられます。

• 効率化と生産性の向上
  生成AIは、大量のデータを高速かつ効率的に処理できるため、これまで人間が手作業で行っていた作業を自動化可能です。これにより、業務の効率化と生産性の向上を図ることができます。
• 新たな価値の創出
  生成AIは、従来では考えられなかったような新たなコンテンツやサービスを生み出すサポートをしてくれます。これにより、ビジネスや社会に新たな価値を創出できます。
• 創造性や発想力の向上
  生成AIは、人間の創造性や発想力を刺激する可能性があります。これにより、新たなアイデアや発想を生み出すことにつながります。

このように、生成AIを活用することでコンテンツ制作が容易になったり、ビジネスの生産性をあげることが可能になります。

生成AIのデメリット

一方で、生成AIにはデメリット・問題点も存在します。

後ほど詳しく解説しますが、例えば以下のような項目が挙げられます。

• 不正確な情報の生成
  生成AIは、大量のデータを学習して生成されるため、その内容が必ずしも正確であるとは限りません。例えば、ニュース記事や論文などのコンテンツを生成する場合、誤った情報を生成してしまう可能性があります。
• 偏った情報の生成
  生成AIは、学習したデータの偏りの影響を受けやすいため、偏った情報を生成してしまう可能性があります。例えば、差別的な表現を含むコンテンツを生成してしまう可能性があります。
• 悪意のあるコンテンツの生成
  生成AIは、悪意のある目的で利用される可能性があります。例えば、なりすましメールやマルウェアなどのコンテンツを生成してしまう可能性があります。

こういったデメリット・問題点を回避するためには、事前にリスクを知り、リスク対策を講じることが大切です。

生成AIのメリットとデメリットの具体例

生成AIのメリットの具体例として、医療分野での画像診断支援があります。AIが大量の医療画像を分析することで、人間の医師では見逃す可能性のある細かな異常を検出し、早期診断に貢献しています。※5また顧客サービスにおいては、24時間対応のAIチャットボットが導入され、応答時間の短縮と顧客満足度の向上も実現しました。※6

一方、デメリットの具体例としては、AIによる偽ニュースの生成があるでしょう。高度な文章生成能力を持つAIが、信憑性の高い偽情報を生成し、社会的混乱を引き起こす可能性があります。また、AIによる個人情報の不適切な処理や、著作権侵害のリスクも具体的なデメリットとして挙げられます。

生成AIのリスクマネジメントの必要性

生成AIのリスクを理解した上で適切に活用することで、リスクを回避し、そのメリットを最大限に引き出すことができます。また、リスクを把握しておくことで、被害に遭わないためのリスク対策を講じることもできます。

例えば、生成AIによって生成されたコンテンツの信憑性や安全性を検証する方法を知っておくことで、詐欺やプライバシー侵害などの被害に遭う危険性を減らすことができるでしょう。生成AIを適切に活用し、生産性を上げるためにも、まずは生成AIを使用する際のリスク分析と対策を把握しておきましょう。

なお、ChatGPTを企業利用におけるリスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

生成AIを使用する際のリスク・注意点

生成AIを導入することで業務改善ができるのになぜ、生成AIを導入していない企業があるのでしょうか？その理由の一つとしてあげられるのは、生成AIを使うことで、著作権や商標権、機密情報の漏洩といったセキュリティ面における問題などさまざまなリスクが伴うからでしょう。

事実、生成AIのリスクや注意点を知り対策しておかないと、知らぬ間に著作権や商標権、機密情報の漏洩をしてしまい訴訟問題になってしまいます。ここでは、生成AIのリスクや注意点についてわかりやすく紹介します。

著作権、商標権などの権利侵害

生成AIを使用する際には、著作権や商標権などの権利侵害に注意が必要です。

なぜなら、生成AIはインターネット上の膨大なデータを学習データとして使用するため、著作権や商標権で保護されたものも含まれる可能性があるからです。その結果、生成AIによって作成されたコンテンツが、著作権や商標権などを侵害する可能性があります。

著作権や商標権を侵害してしまう例として、生成AIが学習データとして使用した画像やテキストが著作権で保護されている場合、そのAIによって生成されたコンテンツも著作権を侵害する可能性があります。また、商標権で保護されたロゴや名称が生成AIによって無許可で使用された場合、商標権の侵害となってしまうこともあります。

ハルシネーションリスク

生成AIには、ハルシネーション（幻覚）と呼ばれる事実とは異なる情報を出力するリスクがあります。この現象は、学習データの偏りや不足、そして生成AIの内部構造の複雑さが原因です。

例えば、生成AIが学習したデータに存在しない情報や関連性を誤って生成する可能性があります。これはChatGPTなど高度な生成AIで見られる現象です。

したがって、生成AIを使用する際には、ハルシネーションリスクを理解し、適切なデータセットとモデル構造を選択することが重要です。

倫理的に不適切な情報の出力

生成AIの使用には、倫理的に不適切な情報の出力に注意が必要です。生成AIは機械学習によって訓練されますが、その学習データに偏見や不適切な内容が含まれている場合、AIもそれを反映した出力をする可能性があります。

一つの例として、AIが過去のニュース記事を学習した場合、その中に性差別や人種差別に関する偏見が含まれていれば、AIもそのような偏見を持つ文章や情報を生成する可能性があります。そのため、生成AIを使用する際には、その出力が倫理的に不適切な情報を含まないように、厳重な確認が必要です。

機密情報の漏洩

生成AIを使用する際には、機密情報の漏洩に特に注意が必要です。なぜなら、生成AIは大量のデータを学習して動作するため、その中に機密情報が混ざっていると、出力結果にもそれが反映される可能性があるからです。

例をあげると、企業内で生成AIを使ってレポートを作成する際、AIが学習したデータに社内の機密情報が含まれていた場合、そのレポートにも機密情報が含まれる可能性があります。

例外として、ユーザーのプライバシーとデータの安全性を保つために、ファインチューニングやエンべディングに使ったデータはOpenAIの学習データには一般的には使用されないようになっています。

生成AIへの過度の信頼

生成AIは便利な機能ですが、その能力に過度の信頼をすることは非常に危険です。

なぜなら、生成AIはデータに基づいて動作するため、そのデータが不完全または偏っていると、出力も不正確になる可能性があるからです。また、生成AIは人間のような倫理観や判断力を持っていないため、その出力が常に正確であるとは限りません。

仮に、生成AIを使用して法的な契約書を作成する場合、AIが法的な誤りを含む文書を生成する可能性があります。このような場合、法的なトラブルに巻き込まれるリスクが高まります。

ディープフェイク

生成AIによるディープフェイクは、高度な技術でありながら、その誤用が社会的な問題を引き起こす可能性があります。

ディープフェイク技術は、生成AIが生成する非常にリアルな偽のビデオや画像を作成可能です。この技術が進化するにつれ、悪意を持って使用される場面も増えています。

具体的な例として、2022年3月にロシアがウクライナに侵攻した後ウクライナのゼレンスキー大統領が、ウクライナ国民に対し武器を捨てロシアに降伏するよう呼びかけている偽動画がYouTubeやFacebookで拡散されました。これも、ディープフェイクによる動画です。

このような事例から、ディープフェイクの脅威が高まっています。

生成AIを使用する際のリスクに対する対策

前述の通り、生成AIを使用する際にはさまざまなリスク・問題点が潜んでいます。しかし、それぞれのリスクに対しての対策方法を理解していれば、大きな問題に発展することは少ないでしょう。

次に、生成AIを使用する際のリスクに対しての対策について見てみましょう。

著作権や商標権などの権利侵害を起こさないための対策

著作権や商標権などの権利侵害を起こさないための対策は、生成AIが生成するために使用したデータの確認やコンテンツの内容の確認が必要です。

簡単にコンテンツ生成に使用したデータを確認できるようにするために、生成AIにデータの引用元を明記させましょう。引用元を明記させることでデータの確認が容易にでき、著作権や商標権侵害のリスク低減ができます。

ハルシネーションリスクへの対策法

ハルシネーションリスクを防ぐための対策として、「グラウディング」が有効です。これは、AIが指定された情報源だけに基づいて回答を生成する方法になります。

具体的な方法として、信頼できる情報源と照らし合わせ、情報が一致しているかどうかを確認しましょう。また、AIが使用するデータの品質や信頼性の検証も必要です。データが偏っていないか、誤った情報が含まれていないかを確認します。

そしてAIが生成した結果を検証し、正確性や妥当性を確認しましょう。結果が正しい情報かどうかを確認し、誤った情報や憶測が含まれていないかをチェックします。

またAIが生成する情報や結果の質を向上させるため、改善点の把握も重要です。生成AIは、自ら答えを探し学習する「ディープラーニング」を用いて構築されているため、正確な結果を出すためにも改善点の把握をしましょう。

このように、AIに情報源を指定することでハルシネーションを防ぐことができます。

倫理的に不適切な情報の出力をさせないための対策

生成AIを安全かつ倫理的に使用するためには、以下の3つの対策が効果的です。

• AIが学ぶ情報から偏見や不適切な内容を事前に除去する「データのクリーニング」
• AIが生成するテキストや画像に対して、不適切な言葉や表現をフィルタリングする機能を設ける
• AIの出力を定期的にチェックし、問題があれば修正する

以上の対策をすることで、生成AIが倫理的に不適切な情報を出力するリスクを最小限に抑えることが可能になります。

機密情報の漏洩への対策

機密情報の漏洩への対策は、オプトアウト設定がおすすめです。オプトアウト設定をすることで、ユーザーは自分の機密情報が不正にアクセスされたり、漏洩したりするリスクを大幅に減らすことができます。

例えば、ChatGPTのオプトアウト設定を有効にすることで、個人情報やビジネスに関する重要なデータが第三者に知られることなく安全にコミュニケーションを行うことができます。特に金融取引やビジネス戦略に関する情報を扱う際に有効です。

このように、ChatGPTのオプトアウト設定は機密情報の保護に不可欠な機能です。この設定をしっかりと管理することで、安全なコミュニケーションと情報保護が確保できます。

生成AIへの過度の信頼をしてしまうことへの対策

生成AIは、学習データやアルゴリズムの限界からくる誤りや偏見が起こる可能性があることを認識しておきましょう。

生成AIが生成したコンテンツは、必ずしも正確ではないため事実確認することが大切です。生成AIの出力は参考の一つとして活用し、他の信頼性の高い情報源も考慮することが重要です。

ディープフェイクへの対策

ディープフェイクに対する具体的な対策は以下の通りです。

• 自己学習コンテンツ
  Microsoftやワシントン大学、USA Today、Sensityが共同開発した自己学習コンテンツ「Spot the Deepfake」で、ディープフェイクを見破るポイントを学べます。
• 検知ツール
  Microsoft、Sensity、Google、Metaなどが開発したディープフェイク検出ツールが存在します。しかし検知ツールを使用すれば安心という訳ではありません。
• ニュースソースの確認
  一つの情報源だけで信用しないようにし、異なる方法で真偽を確認する習慣を身につけることが重要です。

ディープフェイクへの完全な解決策は、まだ確立されていません。十分に注意しましょう。

生成AIのリスク一覧　

生成AIの普及には利点が多くありますが、同時に様々なリスクも存在します。これらのリスクを理解し適切な対策を講じることは、安全に生成AIを使用するために不可欠です。

生成AIには、どんなリスクがあるのでしょうか。

例えば、以下のリスクが考えられます。

• 偽情報の拡散
• プライバシー侵害
• 倫理的懸念
• セキュリティリスク
• 人材不足

AIが生成した偽情報が広まり、社会に混乱や誤解を招く可能性があります。特に、SNSやオンラインメディアを通じて、偽情報がまたたく間に拡散されるリスクがあるでしょう。

また生成AIが個人情報を解析し、プライバシーを侵害するリスクもあります。特に、顔認識技術や行動解析といった技術を用いて、個人の行動を特定することが可能となっています。

他には、AIが倫理的な問題を無視した情報や結果を生成する可能性があります。例えば、人種や性別に基づいた差別的な情報が生成される倫理的懸念があります。

セキュリティリスクとして、生成AIを悪意ある攻撃に利用し、セキュリティ上の脆弱性を引き起こすリスクがあります。悪意のあるユーザーがAIを使い、システムに侵入したり、個人情報を盗み出したりする可能性もあるのです。

生成AIの運用や管理には、高度な専門知識を持つ人材が限られており、人材不足が生じる可能性もあります。AI技術の急速な発展に追いつくためには、専門的な知識やスキルを持つ人材の育成や確保が必要になるでしょう。

生成AIが社会に与える影響

生成AIは、社会に大きな影響を及ぼしています。まず、生成AIは業務の効率化や生産性の向上に役立ち、多くの企業がその導入を進めています。例えば、カスタマーサービスの自動化や、コンテンツ生成の迅速化などが挙げられます。

しかし、その一方で、生成AIにはデメリットも存在します。誤情報の生成やプライバシー侵害、AIの判断や予測の偏りなどが社会的な課題となっています。

特に、ディープフェイク技術による偽情報の拡散は、社会的混乱を引き起こす可能性が高いです。さらに、生成AIの導入により一部の職種が自動化され、雇用に影響を与えることも懸念されています。

これらの問題点に対して、適切なリスク管理と倫理的なガイドラインの策定が求められています。生成AIが社会に与える影響を理解し、メリットを最大限に引き出しながら、デメリットを最小限に抑える努力が必要となるでしょう。

生成AIとの暮らしメリット・デメリット

生成AIは、私たちの日常生活にも多くの影響を与えています。まず、生成AIのメリットとして、家事や仕事の効率化が挙げられます。

例えば、AIアシスタントがスケジュール管理やメールの返信を自動化することで、時間の節約が可能です。また、AIが料理レシピを提案したり、買い物リストを作成することで、生活が便利になります。

一方、デメリットも存在します。生成AIによるプライバシーの侵害や、誤情報の拡散がその一例です。

例えば、AIが個人情報を収集し、第三者に提供するリスクがあります。また、生成AIが生成する情報が必ずしも正確でないため、誤った情報を信じてしまう可能性もあります。

これらのメリットとデメリットを理解し、生成AIを上手に活用することで、生活の質の向上が期待できるでしょう。

生成AIを開発する際のリスク

生成AIは、利用時だけではなく開発する際にも、さまざまなリスクや問題点があります。そのため、リスクと問題点を理解した上で、生成AIを開発することが非常に重要になります。

リスクや対策方法を知らずに生成AIを開発してしまうと、トラブルが起きる確率が格段に高くなります。もし、トラブルが起きてしまった場合、企業の信頼や社会全体に悪影響を及ぼしてしまうかもしれません。

生成AIは便利ですが、安全に正しく使用しないと法的な問題にも繋がる可能性があるので、生成AI開発時の体表的なリスクについて解説します。

プロンプトインジェクション

プロンプトインジェクションとは、ユーザーが悪意ある質問や指示をAIに送ることで、不適切な回答や情報漏洩を引き起こすリスクのことです。対話型AIであるChatGPTは、この種の攻撃に特に脆弱です。

例えば、ユーザーが他人の個人情報の開示を求めたり、違法な行為を助長するような指示を出すことがあります。この指示が成功すると個人情報が漏れるため、企業の信頼や社会全体に悪影響を及ぼす可能性があります。

モデルの盗用

モデルの盗用とは、開発したAIモデルが第三者によって無許可でコピーされ、商用目的や悪意ある活動で使用されることです。

どういうことかと言うと、自社で開発した文章生成AIが、競合他社によってコピーされ、そのままもしくは少しの改変で新しいサービスとしてリリースされるケースが考えられます。

過剰な代理行為

過剰な代理行為とは、生成AIが人間の意図や指示を過度に先読みして、不適切な行動を起こすことです。

例として、自動運転者のAIが過度に安全を確保しようとして、急停車を繰り返し、後続車に迷惑をかけるケースが考えられます。他にも、チャットボットがユーザーの質問に対して過度に詳細な個人情報を提供し、プライバシーを侵害する可能性がでてくるでしょう。

安全でないプラグイン設計

生成AIを開発する際、安全でないプラグイン設計は避けなければいけません。なぜなら、不完全なプラグインはデータ漏洩やシステム侵害の入り口になりやすいからです。

簡単に説明すると、プラグインが不適切なアクセス制限を持っている場合、外部からの不正アクセスが容易になり、機密情報が漏洩する可能性があります。また、プラグインが安全でないコードを含むと、それがシステム全体の脆弱性をひき起こす可能性があります。

サプライチェーンの脆弱性

生成AIのサプライチェーン脆弱性を防ぐためには、厳格なセキュリティプロトコルと継続的な監視が必要です。なぜなら、サプライチェーンにおける脆弱性は、外部からの攻撃や内部からのデータ漏洩につながる可能性があるからです。

仮に、生成AIが使用する外部のデータベースがセキュリティに問題があることで、そのデータベースから流出した情報がAIに組み込まれる可能性があります。また、AIの訓練に使用されるオープンソースライブラリが脆弱であれば、攻撃者によって悪用される危険度が高まります。

モデルのDoS

生成AIのモデルもDoS攻撃の対象になる可能性があり、対策を打つことが必要です。なぜなら、生成AIモデルは、多くのリソースと計算能力を必要とし、攻撃者が意図的に高度な計算を要求するクエリを送ると、サービスが遅延したり停止したりする可能性があるからです。

DoS攻撃とは、攻撃者が大量の複雑な質問や命令を生成AIに送り、その計算能力を極限まで使い果たすことで、他の正当なユーザーがサービスを利用できなくなる場合のことです。

訓練データの汚染

訓練データの汚染は、AIの性能と信頼性に重大な影響を与えます。なぜなら、生成AIは訓練データに基づいて学習するため、訓練データが不正確や偏見、または誤情報を含んでいる場合、AIの出力にも影響が出るからです。

例をあげると、健康に関するAIが、誤った医学情報を含む訓練データで学習した場合、そのAIは不正確な医療アドバイスを提供する可能性があります。また、自動運転者のAIが不正確な交通ルールを学習した場合、交通事故のリスクが高まるでしょう。

生成AIの過学習と適応不足

生成AIを開発する際のリスクとして、過学習と適応不足があります。
過学習は、AIが訓練データに過剰に適応することで、新しいデータに対してうまく機能しなくなる現象です。一方適応不足は、AIが訓練データを十分に学習できておらず、予測力を持たない状態を指します。

これらの問題を避けるためには、適切な訓練データの選択やモデルの正則化、適切な学習率の設定といった対策が必要になります。

生成AIを開発する際のリスクに対する対策

このように、生成AIを開発するにはさまざまなリスクが存在し、具体的なリスクについては前章で理解していただけたかと思います。企業はこれらの問題点を慎重に分析し、適切な対策を講じる必要があります。

では、それらのリスクはどのように対応すればいいのでしょうか。ここからは生成を開発する際のリスクに対する対策について解説します。

プロンプトインジェクションへのリスク対策

プロンプトインジェクションはオンラインセキュリティの脅威の一つです。悪意のあるユーザーがアプリケーションのコマンドプロンプトに不正なコードを挿入し、システムに損害を与える手法です。この脅威に対処するためには、効果的なセキュリティ対策が必要になります。

対策として以下のようなことが考えられます。

• 既知の脆弱性を作り込まない
• ユーザーからの入力を検証
• ChatGPTで入力を検証
• ChatGPTからのレスポンスを検証

これらの対策を組み合わせることで、プロンプトインジェクション攻撃のリスクを大幅に低減可能です。

モデルの盗用へのリスク対策

生成AIにおけるモデルの盗用は、知的財産権の侵害やセキュリティの脆弱性といったリスクがあります。他者が生成したモデルを不正に入手し、それを自身の利益のために利用することは、個人や企業にとって大きな損害をもたらすでしょう。このようなリスクに対処するためには、セキュリティ対策や法的手段を講じる必要があります。

対策として、次のことが考えられます。

• アクセス制限
• 暗号化
• 透明性の低減
• 監視とログを保存
• 法的手段

これらの対策を適用することで、生成AIモデルの盗用を効果的に防ぎ企業の知的財産を守ることができます。

過剰な代理行為へのリスク対策

生成AIにより、人間の代わりにAIがタスクをこなすことが一般的になりつつあります。しかし、過剰な代理行為が発生するリスクも存在します。

この過剰な代理行為を避けるためには、AIの行動範囲を明確に制限するとともに、人間の監視と介入が容易な設計にする必要があります。

• 機能制限
• ユーザーの確認

上記のような対策をすることで、過剰な代理行為を低減できます。

安全でないプラグイン設計にしないためのリスク対策

生成AIの使用に伴い安全性が重要視される中、不適切なプラグイン設計は重大なリスクとなります。この課題を克服するためには、安全なプラグイン設計の重要性を知り、適切なリスク管理と対策が必要です。

対策として以下のようなことが考えられます。

• コードレビュー
• ユーザー認証
• 最小限原則
• データの暗号化
• 自動アップデート

上記のような対策を適用することで、生成AIのプラグイン設計をより安全にし、ユーザーに安心して使用してもらえる環境を提供できます。

サプライチェーンの脆弱性へのリスク対策

生成AIにおけるサプライチェーンの脆弱性は、サイバー攻撃やデータの改ざんなどのリスクがあります。このリスクに対処するためには、サプライチェーンの見直しをし、またセキュリティを強化する必要があります。

対策としては以下のようなことが考えられます。

• コードの監査
• データ暗号化
• アクセス制限

以上の対策を実施することで、生成AIのサプライチェーンにおける脆弱性を最小限に抑え、より安全な環境を確保できます。

モデルのDoSへのリスク対策

生成AIは便利なツールですが、悪意のある攻撃者によるDoS（Denial of Service）攻撃の標的になる可能性があります。生成AIモデルがDoS攻撃に対してどの程度脆弱であるかを調査し、それに対処するための効果的な対策を検討しましょう。

モデルのDoSへの対策として、以下のようなことが考えられます。

• トラフィック監視
• レート制限
• 冗長性の確保

これらの対策をすることで、生成AIモデルに対するDoS攻撃のリスクを大幅に減らし、サービスの安定性を高めることができます。

訓練データの汚染へのリスク対策

生成AIは訓練データから学習してユーザーへ結果を表しますが、そのデータの質によって生成される結果が大きく影響されます。訓練データに誤った情報が含まれていれば、その汚染されたデータを使用して、AIが誤った結果を生成するリスクが高まります。そのため、訓練データの汚染への対策が重要です。

対策としては、次のことが考えられます。

• データソースの確認
• 前処理とクレンジング
• データの検証
• バージョン管理
• 定期的な監査

以上の対策を適用することで、訓練データの汚染を効果的に防ぎ、AIモデルの性能と信頼性を高めることができます。

生成AIの問題点に関する論文紹介

生成AIの問題点について、さまざまな研究論文が発表されています。例えば、2023年に発表された「Generative AI in Finance: Risks and Potential Solutions」では、金融分野における生成AIの倫理的および法的リスクについて論じられています。※7

この論文は、生成AIが誤った金融アドバイスを生成するリスクや、プライバシー侵害の可能性について具体的な事例も合わせて解説しています。また、これらのリスクに対する解決策として、データの品質管理やAIの判断過程の可視化、倫理的ガイドラインの策定などが提案されています。

他にも、生成AIの判断や予測の偏りやセキュリティリスクについての分析が行われており、生成AIの安全な利用に向けた重要な考察が提供されています。これらの論文を参考にすることで、生成AIの問題点を深く理解し、適切な対策が可能となるでしょう。

生成AIを悪用した問題事例4つ

生成AIを使った偽動画や音声による詐欺など、さまざまな犯罪が起きています。今までに起きている問題事例を知っておくことで、生成AIを企業利用する際のリスクを避けられるかもしれません。

ここでは、過去に実際に起きている生成AIを悪用した問題事例を紹介します。ぜひ、参考にしてください。

ディープフェイク音声による詐欺

英国のエネルギー企業のCEOが、上司であるドイツの親会社のCEOからと思われる電話を受け、緊急で22万ユーロ（約2600万円）をハンガリーのサプライヤーに送金するよう指示されました。しかし、この指示はAI音声技術を使った詐欺師からのものだったのです。

詐欺師は2回目の送金を要求する際に再度電話をかけましたが、その時、英国のCEOはオーストリアの番号からの電話であることに気づき、詐欺だと判明しました。

この事件は保険会社によって報告され、市販のAI音声生成ソフトが詐欺に使用されたとされています。この事件が起こったことにより、AI技術が詐欺にどれだけ容易に利用しやすいかを証明しています。※8

OpenAIとMetaに対する訴訟

米国で生成AIの開発企業に対する訴訟が増えています。主な原因は著作権やプライバシーの侵害です。

例えば、人気コメディアンで作家のサラ・シルバーマン氏は、自身の著書がAIの学習に無断で使用されたとして、OpenAIとMetaに対して集団訴訟を起こしています。※9

このような訴訟は、開発企業だけでなく一般企業にも起こりうる可能性があるため、AIの使用には十分注意する必要があります。

AIの画像生成能力を悪用した恐喝行為

生成AIの画像生成能力を使った「セクストーション」と呼ばれる犯罪が起きています。この犯罪は、AIの画像生成技術を使って、SNSや共有された一般的な写真を不適切な内容に変換し、被害者を脅迫するといったものです。

このセクストーション犯罪は、ディープフェイク技術を用いて普通の写真から不適切な画像や動画を生成します。SNSやポルノサイトに掲載し、被害者から身代金を要求するケースが急増しており、未成年も巻き込まれ問題となっています。※11

フィッシングメールによるサイバー攻撃

近年、フィッシングメールを利用したサイバー攻撃も増加しています。

フィッシングメールは個人情報を不正に取得し、詐欺や不正アクセスに利用されるため、注意が必要です。

海外のEメールセキュリティメーカーであるVadeの調査によると、2023 年第3四半期8月のフィッシング攻撃は同じく2023 年第3四半期の7月と比べて約2倍となる2億730万件以上の増加。2番目に多かったのは9月で、フィッシングメールの送信は1億7,260万件でした。※10

フィッシングメールは、大量に送られることが一般的です。攻撃者は何百万人にもメールを送り、その中の少しでも引っかかると、さらにサイバー攻撃を行うことができます。

攻撃者は低コストで大きな利益が得られるため、今後もフィッシングメールは増えると予想されます

なお、生成AIを使った悪用事例と対策について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

生成AIのリスクマネジメントの方法

では実際に、生成AIに対するリスクマネジメントをどのように進めていけば良いのでしょうか？特に重要なポイントを解説します。

企業における生成AIのリスクマネジメントのポイント

企業におけるリスクマネジメントのポイントは、内部リスクと外部リスクを分けて把握することが重要です。その理由は、リスクの性質や対策の方向性が異なるためです。

内部リスクは、企業が自社の運用や管理を改善することで、ある程度コントロールが可能です。一方、外部リスクは、企業の努力だけでは防ぎきれない場合があります。

そのため、内部リスクと外部リスクを分けて把握することで、それぞれのリスクに対する適切な分析とリスク対策を講じることができます。

生成AIの内部リスク

内部リスクには、以下のような項目が挙げられます。

• 権利侵害・知的所有権などのリスク
  上で書いたように生成AIには著作権・商標権などの権利問題や、侵害機密情報の漏洩リスクがあります。個人情報や企業の独自情報が外部に漏れる可能性もあるので、十分な教育やリスク対策が必要です。
• 不適切な利用
  生成AIから出力される情報が正しいとは限らないため、企業においては使い方やチェック体制が重要となります。従業員が生成AIを操作する際には、注意が必要になるでしょう。
• 従業員への影響
  生成AIは便利なツールですが、その分使う側の知識や思考能力が求められます。生成AIを上手に使いこなせるかどうかで、従業員や企業の生産性が変わってきます。 

内部リスクに対応するには、AIに対する理解を深める教育と、システム改善が不可欠です。

生成AIの外部リスク

外部リスクとは、企業の外部要因によって発生するリスクです。

• 生成AIの悪意のある目的での利用
  生成AIを悪意を持って利用するユーザーが出てくる可能性があります。例えば、なりすましメールやマルウェアの生成、フェイクニュースなどが考えられます。
• 脆弱性による攻撃
  生成AIの制御権の奪取・出力への不正アクセスなど脆弱性を利用した外部からの攻撃も考えられます。
• 経済、ブランドイメージ、評判への影響
  市場変動・競合他社の動向・技術の進化・消費者の嗜好の変化など、経済や市場の変動がリスクを生じさせます。

外部リスクに対する対策は難しいですが、

• 生成AIの脆弱性を発見・修正するためのセキュリティ対策を講じる
• 悪意ある目的での利用を検知・防止するための対策を講じる
• リスクの把握と対策を定期的に実施

など、状況に応じて適切なリスク分析と対策をしていくことが重要です。

生成AIのリスクに対する法規制も進んでいる

生成AIの利用が増えるにつれて、さまざまな問題点も増えています。そのため、世界や日本でもリスクに対する法規制も進んでいます。

代表的なのは、欧州委員会による「AI法」です。急激に進化するAI技術に対処するため、リスクに応じて規制の内容を変える「リスクベースアプローチ」を採用。リスクが高い分野を扱うAIサービスの利用には、チェックを義務付けています。

欧州委員会は、AI法の事業者向けの完全施行を間近に控えており、成立すれば包括的なAI規制法となる見込みです。※12

AI法は、日本の企業などにも関係します。例えば、EU内でAIサービスを提供する企業、EUの企業と共同でAI開発を行っている企業などは、この法律の対象となります。違反時には厳しい制裁が科される予定のため、日本企業もAI法への対応が必要なのです。

また日本においても、文部科学省が、使用に適切な年齢や禁止すべき場面、仕組みや活用法を学ぶ授業のアイデア、教員の校務の負担軽減などについてのガイドライン作りを進めています。

またAIの規制や活用のあり方などについて関係省庁で協議する「AI戦略チーム」でも、生成AIの普及を受け議論をしています。総務省の法人利用者向け、また経済産業省の開発会社向けガイドラインの見直しについて、進めていくことになっています。※13

今後、さらに法整備やガイドラインが整備されていきそうですね。

弊社の生成AIのリスクへの対応

弊社では、ハルシネーション対策ができるAIの開発実績があります。

生成AIには、”ハルシネーション“という「嘘の情報を本当のことのように話す」振る舞いが問題視されています。

弊社では、様々な手法でこの問題の対処に取り組んでいますが、1つの手法として「AIを検閲するAI」の開発を行っています。

この例では、AIが生成した回答が正しいのかどうか、Google検索などで取得したデータソースにアクセスし、本当の情報であるかどうか検証しています。

他にも、論文データベースや自社の正しい情報のみが載っているデータにアクセスすることで、より高度な検閲機能の実装が可能です。

AIを使ったハルシネーション対策AIの開発に興味がある方には、まずは無料相談をご用意しております。
こちらからご連絡ください。

生成AIのリスクを理解しセキュリティ対策をしよう

生成AIは正しく使用すればとても便利ですが、生成AIにおける適切な分析とリスク対策を行わなければ社会問題にまでなってしまう可能性を秘めています。

まだまだ、生成AIは完ぺきではなく問題点もたくさんあります。企業で生成AIの利用を検討しているのであれば、生成AIで出来ることや気をつけること、セキュリティリスクを把握する必要があるでしょう。

さらに、社員への生成AIの企業利用におけるリスクについての研修実施や生成AIを利用する際のマニュアル・ガイドラインを充実させることで、セキュリティリスク対策に繋がるでしょう。

さまざまな企業で生成AI技術の開発が進み、生成AI技術は日々進化しています。しかし、進化していくことでリスクも大きくなっていることを十分理解し対策しましょう。セキュリティ対策をすることで、企業の価値や社会的信頼を高めることが可能になります。

最後に

いかがだったでしょうか？

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