JDLA生成AIテスト＞生成AIのリスク＞動向（1/2）
２０２３年は生成ＡＩが大注目を浴びる１年でした。
Ｇ検定でおなじみのＪＤＬＡ（日本ディープラーニング協会）も生成AIに関する新しい検定試験を作ったので、受験することにしました。
試験日は１２月２日（土）です。
こちらの記事に書きました通り、生成AIの試験は生成AIを使って準備を進めていこうと思います。順不同で書いていきますので、後日マガジンにまとめようと思います。
さて、今回は生成AIのリスクについてです。
生成AIについて、現時点では認識されていない新たなリスクの出現とそれに伴う規制化の可能性を理解している。
新たなリスク、規制化、情報収集
生成AIでまとめた内容は以下の通りです。
（Bing）
生成AIとは、既存のデータをもとに、新しいコンテンツや情報を生成することができる人工知能のことです。生成AIは、テキスト、画像、音声、動画など、様々な形式のコンテンツを生成することが可能です。生成AIは、多くの分野で革新的な応用が期待されていますが、同時に、様々なリスクをもたらす可能性があります。
生成AIのリスクには、以下のようなものがあります。
正確性の低下: 生成AIは、データセットに基づいてコンテンツを生成しますが、データセットが不十分だったり、偏っていたり、誤っていたりする場合、生成されたコンテンツも正確でないものになります。生成AIが不正確なコンテンツを生成すると、ユーザーの誤解や混乱を招くだけでなく、重大な結果につながる場合もあります。
ハルシネーションの発生: 生成AIは、データセットに存在しないものを想像して生成することがあります。これをハルシネーションと呼びます。ハルシネーションは、生成AIの創造性を高めることもありますが、同時に、生成AIの信頼性を低下させることもあります。ハルシネーションは、生成AIが事実と区別できないものを生成することになり、ユーザーに誤った情報を与える可能性があります。
セキュリティの侵害: 生成AIは、データセットに含まれる個人情報や機密情報を漏洩することがあります。生成AIが個人情報や機密情報を含むコンテンツを生成すると、ユーザーのプライバシーやセキュリティが侵害される可能性があります。また、生成AIは、悪意のある者によって、偽造や詐欺などの目的で悪用されることもあります。
公平性の欠如: 生成AIは、データセットに含まれる偏見や差別を反映することがあります。生成AIが偏見や差別を含むコンテンツを生成すると、ユーザーの公平性や正義が損なわれる可能性があります。また、生成AIは、特定のグループや個人に対して、不利益や損害を与えることもあります。
透明性の欠如: 生成AIは、どのようにコンテンツを生成したかを明らかにしないことがあります。生成AIが透明性を欠くコンテンツを生成すると、ユーザーは生成AIの動作や意図を理解できなくなる可能性があります。また、生成AIは、生成したコンテンツの出典や信頼性を示さないこともあります。
生成AIのリスクを軽減するためには、規制化の必要性が高まっています。規制化とは、生成AIの開発や利用に関するルールや基準を設定し、監督や評価を行うことです。規制化は、生成AIの安全性や責任性を確保するために重要です。規制化の可能性には、以下のようなものがあります。
データセットの品質管理: 生成AIの品質は、データセットの品質に大きく依存します。データセットの品質管理とは、データセットの正確性や完全性、多様性や代表性、偏りや誤りの有無などを検証し、改善することです。データセットの品質管理は、生成AIの正確性や公平性を向上させるために重要です。
生成AIの検証と評価: 生成AIの検証と評価とは、生成AIが生成したコンテンツの品質や信頼性、安全性や倫理性などを検証し、評価することです。生成AIの検証と評価は、生成AIのハルシネーションやセキュリティの侵害などのリスクを検出し、防止するために重要です。
生成AIの利用規約の明示: 生成AIの利用規約の明示とは、生成AIの利用に関する条件や制限、責任や義務などを明示することです。生成AIの利用規約の明示は、生成AIの利用者や被影響者の権利や利益を保護するために重要です。
生成AIの出典や信頼性の表示: 生成AIの出典や信頼性の表示とは、生成AIが生成したコンテンツの出典や信頼性を表示することです。生成AIの出典や信頼性の表示は、生成AIの透明性や信頼性を向上させるために重要です。
生成AIに関する情報収集とは、生成AIのリスクや規制化に関する情報を収集し、分析し、共有することです。情報収集は、生成AIのリスクや規制化に関する認識や理解を深めるために重要です。情報収集の方法には、以下のようなものがあります。
生成AIの研究や報告の閲覧: 生成AIの研究や報告とは、生成AIの技術や応用、リスクや規制化に関する研究や報告のことです。生成AIの研究や報告を閲覧することで、生成AIの最新の動向や知見を得ることができます。
生成AIの専門家や関係者との対話: 生成AIの専門家や関係者とは、生成AIの開発や利用、研究や教育、監督や評価などに関わる人々のことです。生成AIの専門家や関係者と対話することで、生成AIの実践的な経験や意見を聞くことができます。
生成AIの利用や体験の試行: 生成AIの利用や体験とは、生成AIを利用したり、生成AIが生成したコンテンツを体験したりすることです。生成AIの利用や体験を試行することで、生成AIの機能や性能、利点や欠点を実感することができます。
以上が、生成AIについて、現時点では認識されていない新たなリスクの出現とそれに伴う規制化の可能性
（ChatGPT４）
生成AIに関して、現時点で未認識の新たなリスクが将来的に出現する可能性は常にあります。これらのリスクは技術の進展、新しい応用形態、または予期せぬ相互作用から生じることが想定されます。たとえば、AIによる情報操作やプライバシーの侵害、未知のセキュリティ脆弱性などが考えられます。
**新たなリスク**:
未知のリスクは、生成AIが新しいタイプのデータを生成したり、人間が直接できない方法で情報を処理したりすることで生じる可能性があります。これにより、予測不能な経済的、社会的、倫理的影響が生じるかもしれません。
**規制化**:
新たなリスクの出現に伴い、これを管理するための規制が導入される可能性があります。規制は、安全基準の設定、使用条件の明確化、監視体制の整備などを含む可能性があり、社会的な合意形成を経て策定されることが多いです。
**情報収集**:
新たなリスクに迅速に対応するためには、継続的な情報収集が必要です。これには、AIのパフォーマンスモニタリング、影響評価、関連する科学的・技術的研究への投資が含まれます。また、国際的な協力を通じて情報を共有し、リスクを広範に監視する体制を整えることが求められます。
新たなリスクが確認された場合、規制当局はこれを緩和するために法規制を更新する必要があるかもしれず、業界は新しい基準に迅速に適応する必要があるでしょう。同時に、社会全体での意識の向上と議論が促進されるべきです。
Bingは生成した文が完成せずに終わることがあるみたいですね 笑
生成AIを使って勉強する方法には弱点もありそうな予感がしてきましたが、いったん通しでやってみて、あとは参考文献を使って理解を深めていこうと思います。
以上です。
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