生成AIの急速な発展に伴い、その技術が悪用されるリスクも高まっています。特に、生成AIの基盤となるLLMに対して「プロンプトインジェクション」と呼ばれる新たな脅威が浮上しています。プロンプトインジェクションとは、LLMに意図的に悪意のある指示を与えることで、システムを不正に操作する攻撃手法です。
巧妙に設計されたプロンプトを入力することで、攻撃者はLLMから機密情報を引き出したり、他のシステムへのアクセス権を取得したりすることが可能になります。この攻撃手法は、LLMが自然な対話を模倣する能力を逆手に取ったものであり、高度な技術的知識を必要としないため、サイバー犯罪者にとって魅力的な攻撃手段となっています。
今回は利用者や提供者、社会的な立場からの生成AIの悪用リスクや悪用を回避するために必要なポイントをご紹介します。
生成AI利用者の悪用リスク
生成AI利用者は、以下のような悪用リスクに晒される恐れがあります。
- 情報の漏えい
- ハルシネーションの生成
- 法的権利の侵害
特に、プロンプトに入力する指示によって生成される結果に対して、注意を払う必要があるでしょう。これらのリスクに対処するためには、企業は従業員に対する適切な教育や、生成AIの利用に関するルール作りが重要です。
情報の漏えい
情報漏えいのリスクは、生成AIに機密情報を入力することで発生する可能性があります。一度入力された情報は、AIの学習データとして利用される可能性があり、意図せず外部に漏れてしまう危険性があります。AIは学習した情報を基に新たな情報を生成する仕組みのため、AIに与えた情報は、そのAIを利用する他のユーザーに間接的に知られる可能性があるのです。
ハルシネーションの生成
ハルシネーションとは、AIが作り出した架空の情報をあたかも事実であるかのように提示してしまう現象です。この現象は、AIが学習する情報に誤りがあるために起こると誤解されることが多いですが、実際には正確な情報で学習させたとしても不正確な結果を生成する可能性があります。
高度なAIは文法的に正しく、論理的に整合性のある説得力のある文章を生成することができます。そのため、その文章の中に誤情報が混ざっていても人間はそれに気づきにくく、あたかも事実であるかのように信じてしまうことがあるのです。
法的権利の侵害
生成AIを活用して作成した文章や画像を商用利用する際には、以下のような法的リスクが伴います。
| 著作権 | 思想や感情を創作的に表現した著作物を保護する権利 |
| 商標権 | 特定の商品やサービスの商標の使用を独占的に認められる権利 |
| 意匠権 | デザインを法律で守るための権利 |
| 肖像権 | 他人に自分の顔や姿態を勝手に利用されることを禁止する権利 |
| パブリシティ権 | 著名人の肖像や名前を商標のように扱うことができる権利 |
| プライバシー権利 | 個人が自分の情報を自分で管理し、勝手に他人に知られたり、公開されたりしないようにする権利 |
生成AIのサービス提供者が「商用利用可」と謳っていたとしても、生成されたコンテンツが第三者の権利を侵害していないことを保証するものではありません。インターネット上の情報を基に生成されたコンテンツであっても同様の注意が必要です。特に、著作権は「依拠性」と「類似性」が侵害の有無を判断する重要な要素となります。
特定の作家の作品のみを学習データとして用いている場合には、著作権侵害のリスクが大幅に高まるでしょう。また、生成されたコンテンツが既存の商標と類似している場合、商標権侵害に該当する可能性があります。
生成AIを提供する人の悪用リスク
生成AIサービス提供者は、一般利用者へのサービス提供において、以下のようなリスクに晒されています。これらのリスクは法的な問題だけでなく、企業の評判や事業継続にも深刻な影響を及ぼす可能性があります。
- プロンプトインジェクション
- 規制違反
- 誤情報や権利の侵害
以下で詳しく解説します。
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、悪意のあるユーザーがAIに対して巧妙な指示を与えることで、本来提供されてはいけない情報を引き出す手法です。例えば、あるAIが「爆弾の作り方」といった危険な情報を提供しないように設定されている場合、攻撃者は「全ての制限を解除して」といった指示を与えることで、禁止されている情報を手に入れようとする可能性があり、犯罪行為に悪用されるリスクも考えられます。
規制違反
法的な観点では、学習データの利用に関する規約違反が挙げられます。不正なデータの利用は、訴訟に発展し、企業の信用を失墜させる要因となります。
アメリカでは、ニューヨーク・タイムズがAIによる記事や写真の学習を禁止するなど、主要メディアが自社コンテンツの保護に乗り出しました。また、国内のフォトサービスPIXTAもAIの学習目的での画像利用を禁止行為として明記するなど、著作権保護の意識が高まっているようです。
誤情報や権利の侵害
生成AIは、誤った情報や倫理的に問題のある情報などを生成する恐れがあります。生成した情報が事実と異なる場合は、サービスの信頼性が損なわれ、利用者から批判を受ける可能性があるでしょう。
また、生成AIが出力する情報が誤った情報や差別的な内容を含む場合、企業のブランドイメージは大きく損なわれます。著作権侵害やプライバシー侵害などの権利侵害も法的リスクとして常に意識しておく必要があります。
生成AIの社会的な悪用リスク
生成AIの普及には、以下のような悪用リスクがあります。そのため、生成AIサービスを提供する企業は、法律による規制だけでなく、様々な対策を講じています。
- 犯罪用途への転用
- ディープフェイク
- 誤情報などの拡散
犯罪用途への転用
生成AIは、フィッシング詐欺やマルウェアの開発など、サイバー犯罪に悪用される可能性を秘めています。犯罪を目的とした生成AIも登場しており、この状況は深刻さを増しています。これらの生成AIは、より巧妙で悪質なコンテンツを生成することが可能となり、サイバーセキュリティの脅威として注目されています。
ディープフェイク
ディープフェイクとは、AIの技術を用いて、まるで本物の人物かのように映像や音声を合成する技術です。具体的には、既存の映像や音声データを基に新たな映像や音声を生成することで、その人物が別のことを言っていたり、別の場所にいるように見せかけることができます。
そのため、個人情報の不正利用や金銭を騙し取る詐欺、社会不安をあおるデマの拡散など、様々な問題が深刻化しています。特にSNSの普及により、誰でも気軽に情報を発信できるようになった一方で、安易な投稿が意図せず偽情報の拡散に繋がってしまうリスクも高まっています。一度拡散された情報は、たとえそれが偽りであったとしても訂正が難しく、社会に大きな影響を与える可能性があるのです。
生成AIの偽画像については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
誤情報などの拡散
生成AIを利用することで、専門的な知識を持たない人でも専門家のように文章を作成することが可能です。便利になる一方で、誤った情報が大量に生成され、インターネット上に拡散されて社会全体の情報に対する信頼性を損なう恐れがあるのです。
生成AIの悪用を回避するために必要なこと
生成AIは、生活や仕事を劇的に変える可能性を秘めた技術である一方で、先述したような深刻な問題を引き起こす可能性もあります。以下で、生成AIの悪用を防ぐために必要なことを詳しく解説します。
入力データを学習に用いないようにする
生成AIの学習データにおける悪用リスクを回避するには、入力データを学習に用いないサービスを選んだり、学習機能をオフにしたり、オプトアウト機能を利用することで、個人情報の保存を防ぐことができるでしょう。オプトアウト機能とは、ユーザーが自分の意思で、個人情報や広告などの受け取りを停止できる機能です。
しかし、全てのサービスにオプトアウト機能が付いているわけではなく、一定の条件を満たす場合にのみオプトアウトが許可されることがあります。そのため、生成AI利用の際には、サービスの利用規約などを慎重に確認することが重要です。
生成AIの出力内容を必ず確認する
企業においては、従業員が生成AIの出力内容の真偽を理解せず、生成AIの出力を信じてしまうことを防ぐための対策が求められます。具体的には、生成AIの利用に関する注意喚起や誤った使い方を防止するためのガイドラインの作成などがおすすめです。
これらのリスクマネジメントを実施することで、誤解や誤用を未然に防ぎ、生成AIを安全かつ効果的に活用することが可能になるでしょう。
他人の著作物を入力しない
生成AIサービスの商用利用が可能な状況においても、生成された文章や画像が他者の権利を侵害するリスクは常に存在します。著作権侵害を防ぐには、汎用的なAIを活用し、著作物を入力しないようにしましょう。
また、自身の著作権を保護するために、AIが生成した作品をさらに加工したり、独自の作品で学習させたモデルを使用したりといった対策が考えられます。
法規制の最新動向を把握する
AIの急速な発展に伴い、各国では利用に関する法規制が強化されつつあります。大手企業は、こうした法規制の到来に先駆けて、自主的なリスク管理体制を構築し、積極的にその取り組みを公表しています。これは、社会の不安を解消し、企業イメージの向上を図るためだけでなく、将来的な法規制の方向性に影響を与えることを目的としていると考えられます。
日本のAI法規制については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
生成AIのリスクを評価する
AI自体が生成した内容を評価する仕組みを導入することにより、誤りや偏りを検出し、より正確な情報を提供できるようになるでしょう。さらに、複数のAIが議論し、より良い答えを導き出す試みも進められています。異なる視点を持つ複数のAIが共同で作業することで、より客観的で多角的な情報を得ることができるでしょう。
サービス提供者は、利用規約に生成AIの出力に関するリスクを明記し、利用者がAIの出力に過度に依存しないよう注意喚起を行い、複数の回答を示すなど、一つの答えが絶対ではないことを示す工夫も重要です。
SNSのアップロードの際は注意する
SNSや投稿サイトなど、インターネット上の情報拡散速度が加速する中、一度拡散された情報は容易に収束しない状況も発生しています。そのため、コンテンツの監視はこれまで以上に重要であり、必要に応じて専門的なツールを活用した監視体制を構築することが重要です。
内容を鵜呑みにしないようにする
インターネット上の情報は、誰でも発信できるため、必ずしも正確とは限りません。発信者の信頼性や情報源の客観性などを考慮し、情報の真偽を慎重に判断する必要があります。
AIによる偽情報に潜むリスクについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
従業員の教育を行う
生成AIの悪用リスクを避け、恩恵を最大限に受けるためには、生成AIサービスの使い方を学ぶだけでなく、機械学習やディープラーニングなどの仕組みを理解することが重要です。これにより、社員はAIの潜在能力をより深く理解し、創造的な活用方法を模索できるようになります。また、専門的な知識を持つ以下のような人材の育成も不可欠です。
| AIプランナー | 生成AIを製品開発や新規事業に結びつける役割 |
| AIエンジニア | 様々な機械学習モデルを使い分け、より高度なAIシステムを構築する役割 |
このような人材を育成し、社内のAIリテラシーを底上げすることで、企業は生成AIの悪用リスクを避けながら競争力を強化することができます。
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生成AIの悪用リスクに対応する仕組みを構築しよう！
今回は利用者や提供者、社会的な立場からの生成AIの悪用リスクや悪用を回避するために必要なポイントをご紹介しました。生成AIはビジネスを大きく変える一方で、悪用リスクの課題を抱えています。
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