こんにちは、マナです。
生成AIは、文章や画像を自動で作り出すだけでなく、仕事や学習の効率化にも役立つ、非常に可能性のある技術です。でもその一方で、私たちが意識しておくべき「リスク」も少なくありません。
特に注意が必要なのが、法律・倫理・セキュリティという3つの視点です。これらはJDLA Generative AI Testでも頻出のテーマであり、生成AIを安全に使うために欠かせない知識でもあります。
今回は、それぞれのリスクについて、具体的な例を交えながら分かりやすく解説します。
⚖️ 1. 法律の問題：知らずに違法になるリスクも
生成AIを使う際には、意図せず法律を侵してしまうリスクがあります。代表的なものを3つ紹介します。
- 著作権侵害：AIが出力した文章や画像が、既存の著作物と酷似してしまうことがあります。また、AIの学習データに著作権のある作品が含まれていた場合、それが無断使用とみなされる可能性もあります。
- 個人情報保護違反：入力する内容に個人情報が含まれていると、情報漏洩やプライバシー侵害のリスクが生じます。AIがそのデータを学習に再利用する可能性も否定できません。
- 商標や名誉毀損：特定のブランド名や企業名が不適切に使われると、名誉毀損や業務妨害にあたることもあります。
JDLA試験では、「AIによる出力に著作権があるか」「どのような情報が個人情報に該当するか」などが問われることがあります。
🤝 2. 倫理の問題：社会的責任と信頼の確保
生成AIは、あたかも人間のように自然な応答をしますが、感情や倫理観を持っているわけではありません。そのため、社会的に問題となるような出力をしてしまう可能性もあります。
- 差別や偏見の再生産：学習データに含まれていたバイアス（偏り）が、生成物にそのまま現れてしまうことがあります。例として、「看護師＝女性」「経営者＝男性」など、職業や属性に関する偏見が出力されるケースがあります。
- 偽情報の生成：AIは本物そっくりの嘘を作ることも可能です。悪意がなくてもフェイクニュースのような文章を出してしまうリスクがあります。
- 責任の所在が曖昧：「AIが出力したものだから」と、ミスや問題の責任が不明確になることも大きな課題です。
このような倫理的リスクを防ぐためには、「人間の確認を必ず入れること」や「出力結果の監視体制を作ること」が重要です。
🔐 3. セキュリティの問題：企業・組織の安全を守る
生成AIを業務に導入する際には、情報セキュリティの観点からも注意が必要です。
- 入力情報の漏洩：例えば、顧客情報や社内資料をそのままAIに入力してしまうと、外部サーバーに情報が送信され、第三者に漏洩するリスクがあります。
- マルウェア生成への悪用：プロンプトを工夫することで、悪意あるコードやスクリプトをAIに生成させることができてしまいます。これはサイバー攻撃の一因にもなり得ます。
- なりすまし・詐欺：AIが作った文章や音声があまりにも自然なため、フィッシング詐欺や詐称に悪用されるリスクも指摘されています。
試験対策としては、「安全な使い方」「情報の取扱いルール」「アクセス制限の整備」などを理解しておくことがポイントです。
✅ 試験対策まとめ
- Q1：生成AIにおける法的リスクを2つ挙げて説明せよ。
→ ① 著作権侵害：既存の著作物に類似した出力を生成する可能性がある
→ ② 個人情報保護違反：個人情報を入力することで漏洩や不正利用につながる - Q2：倫理的リスクの例とその対処法を述べよ。
→ 例：差別的な出力がされる
→ 対策：出力の監視、人間によるチェック、学習データの見直し - Q3：セキュリティ上の懸念点と、それに対する企業での対策を1つ挙げよ。
→ 懸念：社外秘情報の漏洩
→ 対策：機密情報の入力を禁止する運用ルールの整備
📘 おわりに
生成AIは、正しく使えばとても強力で頼もしいツールです。ただし、法律・倫理・セキュリティといった側面からリスクをしっかり理解し、責任を持って活用することが大切です。
JDLA Generative AI Testでは、こうした「リスクにどう向き合うか」を理解しているかが問われます。
この記事を読んで、「自分が使っているAIツールの規約や注意点をちゃんと読んだことがあったかな？」と、一度振り返ってみるのもおすすめです。
これからも一緒に、生成AIを安心して使いこなせる力を身につけていきましょうね。
マナでした。
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