見出し画像

AIとプライバシーに関する問題

AInnovate

ChatGPTの公開が常に、プライバシーとAIの問題が取り上げられてきました。ここにきて各社どのように動いていくのか、また動きがあったのでまとめていきます。

利用制限を進めるBig Tech企業も…

一部の大手企業が、OpenAIのChatGPTやMicrosoftのCopilotなどのAI技術の使用を制限しています。これは、機密データが外部に漏れる可能性を懸念してのことで、Apple、Samsung、Verizon、そして多くの銀行（Bank of America、Citi、Deutsche Bank、Goldman、Wells Fargo、JPMorgan）がこれらのAI技術の使用を制限しています。また、AIチャットボットに関連するデータセキュリティの問題についての議論もあります。

この記事は、OpenAIのChatGPTとMicrosoftのCopilotがAppleによって制限され、さらにChatGPTが数ヶ月間禁止リストに載せられていると報じています。また、Appleだけでなく、SamsungやVerizon、さらにはBank of America、Citi、Deutsche Bank、Goldman、Wells Fargo、JPMorganといった銀行も含まれています。これらの企業がOpenAIを制限している理由は、機密データが漏洩する可能性があるからです。特に、ChatGPTのプライバシーポリシーでは、ユーザーがオプトアウトしない限り、ユーザーのプロンプトがモデルの訓練に使用されることが明記されています。また、今年3月には、ChatGPTのバグが他のユーザーのデータを公開するという事態が発生しています。

記事は、この技術の明らかな用途の一つとしてカスタマーサービスを挙げています。企業はカスタマーサービスのコストを最小限に抑えようとしますが、それを実現するためには、顧客が自分の詳細情報を提供しなければならない場合があります。これらの情報はプライベートであったり、センシティブであったりすることがあります。企業はどのようにしてカスタマーサービスのボットを保護するつもりなのでしょうか？

さらに、AIが映画を書くことを許可したとしましょう。例えば、DisneyがMarvelの映画をAIに書かせることにしたとします。その場合、DisneyがMarvelのネタバレを漏らすことを望む世界は存在するのでしょうか？

また、記事は、初期段階の企業がデータセキュリティに十分な注意を払わない傾向があると指摘しています。そのため、OpenAI自体が提案しているように、センシティブな資料の露出を制限することが理にかなっています。

さらに、AIチャットボットに固有の問題があるかどうかについても疑問を呈しています。AIを行うための費用の一つは計算力で、自分のデータセンターを構築するのは高価ですが、クラウド計算を使用すると、あなたのクエリはリモートサーバーで処理され、あなたのデータを保全うするために他人に依存することになります。金融データが非常にセンシティブであることから、銀行がここで恐怖を感じる理由が理解できます。

また、偶発的な公開漏洩の上に、意図的な企業間スパイ活動の可能性もあります。一見すると、これはテクノロジー産業の問題のように見えますが、ビッグテック企業がストリーミングに進出したことから、これがクリエイティブな部分でも問題にならないかと疑問を呈しています。

テクノロジー製品にはプライバシーと有用性の間に常に押し引きがあります。多くの場合、GoogleやFacebookの例のように、ユーザーは無料の製品と引き換えにプライバシーを放棄しています。GoogleのBardは、クエリが「Googleの製品、サービス、機械学習技術の改善と開発」に使用されることを明確にしています。

これらの大手、狡猾で秘密主義的な企業がただ被害妄想に取り憑かれているだけで、心配することは何もないかもしれません。しかし、彼らが正しいとしたら、AIチャットボットの未来についていくつかの可能性を考えることができます。第一に、AIの波がメタバースと全く同じで、スタートしない可能性があります。第二に、AI企業がセキュリティの実践を大幅に見直し、明確に説明するように圧力を受ける可能性があります。第三に、AIを使用したいすべての企業が自社の専有モデルを構築するか、少なくとも自社の処理を行う必要がある可能性があります。これは非常に高価でスケールアップが難しいと思われます。第四に、あなたの航空会社（または債権回収業者、薬局、または誰でも）が定期的にあなたのデータを漏らすオンラインプライバシーの悪夢が起こる可能性があります。

どのように結果が出るかはわかりませんが、最もセキュリティに執着している企業がAIの使用を制限しているなら、私たちもそれをするための良い理由があるかもしれませんと、記事は結論づけています。

ビジネスにおいて高度な生成AIを使わないリスクの面は？

この記事が指摘しているように、プライバシーの問題は確かに存在しますが、それと同時に、AIを使用しないことにもリスクが伴います。高度な生成AIを用いないビジネスには、いくつかのリスクが存在します。それらについて以下に分析してみましょう。

  1. コンピテンシーの問題: 進化するデジタル経済において、AIの利用は急速に必須となりつつあります。例えば、顧客サポート、製品推奨、業務の自動化など、多くのビジネスプロセスがAIによって効率化されています。高度なAIを使用しないビジネスは、このようなエリアで競争力を失い、市場で遅れを取る可能性があります。

  2. 顧客エクスペリエンスの損失: AIが提供するパーソナライズされたサービスを利用しない企業は、顧客満足度を最大化する機会を逃すことになるかもしれません。AIは個々の顧客の好みや行動に基づいてパーソナライズされた体験を提供する能力を持っています。これに対応しない企業は、顧客満足度やロイヤルティを低下させるリスクがあります。

  3. 効率と生産性の損失: 高度なAIは、ビジネスプロセスの自動化と効率化に役立ちます。これにより、企業は人間の労働をより戦略的で高付加価値のタスクに集中させることができます。AIを活用しないビジネスは、この効率と生産性の向上の機会を逃す可能性があります。

しかし、上記のようなリスクを緩和しつつ、データのセキュリティとプライバシーを保つための方法はいくつかあります：

  1. AIの透明性と説明可能性: AIモデルの動作や決定の背後にある理由を説明する能力を強化することは、その信頼性を高める重要な要素です。AIのアルゴリズムがどのように動作し、なぜ特定の決定を下したのかを明確にすることで、企業はデータの漏洩のリスクを低減できます。

  2. ローカルなAIの使用: 企業はAIモデルを自社のインフラストラクチャに保持することで、クラウドベースのサービスのセキュリティリスクを減らすことができます。これは、データが自社内で処理され、外部のサーバーに移動しないことを保証します。

  3. プライバシーを尊重するAI: データのプライバシーを保護するためのAI技術は、既に存在します。例えば、差分プライバシーは個々のデータポイントを特定することなく有用な情報を抽出することができます。また、連邦学習は、データをローカルに保持しながら、AIモデルの改善を可能にします。

これらのアプローチを適用することで、企業はAIの利点を享受しながら、データのプライバシーとセキュリティを維持することが可能です。これは、AIを採用する企業が直面する主要な課題の一つであり、その解決は技術的な革新だけでなく、適切な政策と規制によっても支えられるべきです。

プライベートAIについて

特に個人的には、ローカルAIの使用は、データプライバシーと機能性を両立させる有効な手段であり、特に大規模言語モデルのオープンソース化が進んでいくにつれて、これは現実的な選択肢となると考えられます。

まず、データプライバシーとセキュリティの観点から見ると、ローカルAIは重要な利点を持っています。すべての情報がユーザーのデバイス内で処理され、外部のサーバーには送信されないため、データ漏洩のリスクが大幅に軽減されます。これは、特に敏感な情報を取り扱う企業や組織にとって、AIを安全に活用するための鍵となります。

次に、パフォーマンスと機能性について考えると、ローカルAIはレイテンシーを大幅に削減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。データはデバイス内で直接処理されるため、クラウドサーバーへの通信待ち時間がなくなります。

さらに、ローカルAIはインターネット接続の品質や可用性に左右されません。これは、接続が不安定な地域やオフライン環境での利用を可能にします。

しかし、ローカルAIの導入にはコストとリソースの問題も伴います。大規模なAIモデルをデバイス上で動作させるためには、高性能のハードウェアと専門知識が必要になる可能性があります。そのため、ビジネスがその恩恵を受けるためには、それらの投資が必要となります。

全体として、ローカルAIの使用は、プライバシーとパフォーマンスをバランス良く維持することを可能にしますが、現状その実現には技術的、資源的な課題が伴います。

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？