2022年の一般公開以来、ChatGPTをはじめとする生成AIが急速に注目を集めています。テキスト、画像、音声の生成といった多岐にわたる用途で、ビジネスに新たな価値を提供し、AIを活用したデジタルトランスフォーメーション(DX)が加速しています。しかし、生成AIの技術には期待が高まる一方で、さまざまなリスクや課題も浮上しています。多くの企業が「生成AIをどのように導入すべきか」と検討している一方で、「どのようなリスクが伴うのか」「リスクをどのように管理すれば良いのか」といった疑問が多く寄せられており、導入に不安を感じるケースも少なくありません。本記事では、生成AIのリスクとはどういったものか、法的・倫理的・技術的観点から紹介します。それぞれのリスクに応じた対策の方法も解説していますので、生成AIの導入に際して参考にしてください。生成AIのリスクとは?生成AI(Generative AI)とは、過去に学習したデータからテキストや画像、音声、映像など、多種多様な生成物を提供する革新的な技術のことです。利便性や創造力の裏に、生成AIには多くのリスクが潜んでいます。特に、生成AIの使用が広がるにつれて、法的な問題や倫理的な懸念、技術的な脆弱性などが顕在化してきています。例えば、著作権やプライバシーの侵害、AIが生成するハルシネーション(誤情報)、ディープフェイク(Deep fake)技術を利用した詐欺行為、プロンプトインジェクション(Prompt Injection)によるAIモデルの不正操作など、さまざまなリスクが発生します。次章より、生成AIのリスクを法的・倫理的・技術的な観点から整理し、それぞれの対策について詳しく説明します。生成AIの種類については、以下の記事で詳しく解説していますので、併せてご覧いただくことをおすすめします。生成AIの種類一覧と注目サービスの紹介生成AIのリスク①:法的リスクまずは、生成AIの法的リスクの具体的な内容と対策について順番に解説します。生成AIの法的リスクとは?生成AIが生成するコンテンツにおいて、特に問題視されるのは著作権や知的財産権の侵害です。生成AIは過去に学習したデータをもとに新しいコンテンツを生成するため、その学習データに著作権や知的財産権で保護された素材が含まれている場合、権利侵害のリスクが高まります。AIが学習に使用するデータには、著作権で保護されたテキストや画像、音楽なども多く含まれており、それらを基に生成されたコンテンツがオリジナルと非常に類似している場合、著作権者が権利侵害を主張することがあります。特に、有名な作品やブランドの要素を無断で使用することは、訴訟に発展する可能性が高いです。そのため、生成AIが生成するコンテンツがどのようなデータに基づいているかを確認し、必要なライセンスや権利処理を行うことが重要です。例えば、生成AIが有名な作品を学習して類似したコンテンツを作成した場合、著作権者から訴訟を受けるリスクがあります。また、ディープフェイク技術による肖像権やプライバシー侵害も深刻な問題であり、生成AIが詐欺や誹謗中傷に悪用されるリスクが高まっています。さらに、生成AIに関しては「プロンプトインジェクション」と呼ばれる新たな攻撃手法もリスクとして存在します。プロンプトインジェクションとは、AIが応答を生成する際に与えられる指示(プロンプト)を悪意ある形で操作し、意図しない応答を引き出す攻撃手法です。この攻撃は主にAIの使用時に行われ、トレーニングデータ自体を改ざんするのではなく、AIが出力する結果を悪用するものです。プロンプトインジェクションは、AI技術の進化とともにその対応策を模索する必要がある新たな課題となっています。生成AIの法的リスクへの対策生成AIの法的リスクを回避するためには、AIモデルが学習するデータセットに関して、著作権や知的財産権などの問題に対処しておくことが不可欠です。例えば、著作権で保護された素材を使用する場合は、ライセンス契約を結んだり、パブリックドメインのデータを利用したりすることが推奨されます。また、ディープフェイク技術による詐欺や名誉毀損などのリスクを防ぐためには、AIで生成されたコンテンツにウォーターマーク(透かし)を入れ、AIによる生成物であることを明確にしておくのが有効です。さらに、プロンプトインジェクションの対策としては、生成AIのモデルが不正なプロンプトに反応しないよう、入力管理やフィルタリングを強化しておく必要があります。生成AIが生成する内容が法的に問題ないかを確認するため、法務部門と連携しながら適切なチェック機能を導入することも重要です。生成AIのリスク②:倫理的リスク次に、生成AIの倫理的リスクの具体的な内容と対策について順番に解説します。生成AIの倫理的リスクとは?生成AIが抱える主要な倫理的リスクの一つに、「ハルシネーション」があります。ハルシネーションとは、AIが学習したデータに基づいて、実際には存在しない事実や虚偽の情報を生成してしまう現象のことです。この現象は、AIが特定の情報に関する明確な答えを持たない場合や、トレーニングデータが不完全・不正確な場合に、AIが推測による情報を生成してしまうために発生します。生成AIは、過去のデータを基に新しい情報を生成するため、元データが正確でない場合や不完全な場合、その影響を受けた誤情報を生成してしまうことがあります。例えば、AIが誤った歴史情報を学習している場合、それに基づいた誤った結論や架空の人物・出来事を生成するリスクがあります。ハルシネーションによるフェイクニュースや誤報が拡散されると、社会的な混乱を引き起こす恐れがあります。そのため、生成AIによる出力結果が正確かどうかを常に確認し、必要に応じて事実確認を行う仕組みを導入することが求められます。また、生成AIが学習するデータに含まれる偏見(バイアス)も大きな倫理的リスクにつながります。生成AIは、過去のデータをもとに新しいコンテンツを生成する際、データに内在する偏見(例: 人種、性別、年齢など)をそのまま反映してしまうおそれがあります。こうしたバイアスが含まれた生成AIの出力は、社会的な不平等を助長するリスクがあり、とりわけ人材採用・教育などの分野で深刻な問題となり得ます。生成AIの倫理的リスクへの対策生成AIの倫理的リスクを軽減させるためには、まず生成AIが学習するデータセットの質を高めることが重要です。偏ったデータを排除し、幅広い社会的視点を反映したデータを使用することで、生成AIによる偏見や不正確な出力を防ぐことが可能です。また、生成AIが生成するコンテンツを監視し、虚偽情報やハルシネーションを防ぐフィルタリングシステムを導入することも効果的です。さらに、生成AIの倫理に関する国際的なガイドライン・基準に基づき、透明性のあるAI開発と運用を進めていくことも求められます。近年では、「説明可能なAI(Explainable AI)」の導入による倫理的なリスク軽減に注目が集まっています。説明可能なAIとは、「なぜその答えを出したのか」を説明できる能力が高いAIのことです。例えば、与えられた画像(例:犬、カメラ、自転車など)に何が写っているかを推論する生成AIがあった場合、画像の中のどんな特徴に注目してその結論を導き出したかを説明できるものを指します。説明可能なAIの導入によって、生成される内容の根拠が明らかになるため、誤りが生じた場合にもその原因を特定しやすくなります。正確かつ倫理的な意思決定が求められる分野において、説明可能なAIは特に重要な技術であると位置づけられるでしょう。生成AIのリスク③:技術的リスク最後に、生成AIの技術的リスクの具体的な内容と対策について順番に解説します。生成AIの技術的リスクとは?生成AIには、サイバーセキュリティやデータの信頼性に関する技術的リスクも存在します。特にサイバー攻撃や不正アクセスによって生成AIのモデルが改ざんされたり、生成されたデータが漏洩したりするリスクが強く懸念されています。近年、生成AIは複雑なアルゴリズムと膨大なデータを扱うため、その脆弱性を狙った攻撃が増加している状況です。また、先ほども紹介したプロンプトインジェクションによって、生成AIが不正に操作されるリスクもあります。悪意のある入力がAIに送信されることで、意図しない出力が生成され、企業の機密情報が漏洩したり、AIが誤った判断を下したりするケースが少なからず報告されています。さらに、生成AIの出力が誤情報や信頼性に欠ける内容である場合、そのまま使用すると企業や顧客の信頼を損ねるリスクもあります。生成AIの技術的な脆弱性に伴うセキュリティリスクについて、詳しくは以下の記事で解説しています。本記事と併せてお読みいただくことで、生成AIのリスクに対する理解を深められますので、ぜひご覧ください。生成AIのセキュリティリスクとは?具体例と対策を解説生成AIの技術的リスクへの対策生成AIの技術的リスクに対応するためには、まず生成AIシステム全体のセキュリティを強化することが重要です。AIモデルや生成されたデータを暗号化し、アクセス権限を厳格に管理することで、不正アクセスやサイバー攻撃などのリスクを軽減できます。特にプロンプトインジェクションによる悪意ある者からの攻撃を防ぐためには、入力データを厳密にチェックし、不正なプロンプトがAIに届かないようフィルタリング技術を導入することが不可欠です。また、生成AIにより生成されたコンテンツの品質を定期的に監視し、誤った情報やハルシネーションを検知して修正するフィードバックループを構築しておく必要もあります。こうした施策を進めつつ最新のセキュリティ対策を継続的に導入・更新することで、生成AIのシステムにおける技術的脆弱性を最小限に抑えられるでしょう。まとめ生成AIは、私たちの生活や産業に大きな変革をもたらす一方で、法的・倫理的・技術的なリスクも抱えています。リスクを理解して適切な対策を講じることが、生成AIを安全かつ効果的に活用するためのカギとなります。法的リスクとしては著作権侵害やプライバシーの問題などが課題で、今後は法整備の進展に伴って、企業や個人が遵守すべきルールが明確になることが期待されます。倫理的リスクに対しては、生成AIが不正確な情報や有害なコンテンツを生成するおそれがあるため、その活用には慎重な判断が求められます。技術的リスクについては、セキュリティの脆弱性やデータ漏洩のリスクに対する監視と対策が不可欠です。生成AIを最大限に活用するためには、リスクに関する知識を深め対策を実行しつつ、常に最新の情報を把握していく姿勢が求められます。生成AIのリスクがもたらす企業への悪影響やその対策について不安があれば、生成AI活用に関する専門知識を備えた外部の研修・教育機関のサポートを受けるのも一つの方法です。弊社株式会社SIGNATEでは、想定されるリスクの内容や対策を含め、生成AIに関するリテラシーと実践的なスキルを学べる『生成AI活用スキル習得ワークショップ』を提供しています。本プログラムは座学とワークショップを組み合わせたハイブリッド形式で、参加者が効率的に学べる構成となっています。特に、生成AIの導入において課題となる「どの業務で生成AIを活用すべきかの特定」や、実務に基づいた「ChatGPTカスタムプロンプトの開発」に重点を置いており、社内で生成AIの活用を推進できる人材の発掘・育成をサポートしています。生成AIのリスクを抑えつつ効果的な活用を目指せますので、ご興味のある企業様はぜひお気軽にお問い合わせください。お問い合わせはこちら