編集部
生成AIは、企業の生産性向上や革新を推進する一方で、さまざまなリスクを伴う。このリスクには、プライバシーの侵害、知的財産の盗難、法的問題などが含まれる。KPMGの調査によれば、多くの企業がこれらのリスクに対処するための包括的な戦略を必要としている。
生成AIの導入が企業に与える影響
生成AIは、企業の生産性と作業品質の向上に大きく貢献している。多くの企業がこの技術を活用して未来のイノベーションを推進しようとしている。KPMGの調査によれば、カナダの生成AIユーザーの18%が会社の専有データをプロンプトに入力したと回答している。このようなデータ入力は、プライバシーやセキュリティのリスクを引き起こす可能性がある。
生成AIの導入は、企業の競争力を高める一方で、新たなリスクを伴う。知的財産の所有権や法的問題、データの正確性と一貫性に関する懸念が生じることがある。これらのリスクを管理するためには、企業全体での統一的なアプローチが求められる。各部門が独自のデータセットを使用することで、企業全体のデータの正確性が損なわれる可能性があるからである。
また、生成AIの利用に対する規制やガイドラインが未整備な中で、企業は自主的に信頼性のあるAIフレームワークを構築する必要がある。これは、競争力を維持しつつ、法的リスクを回避するために重要である。信頼性のあるAIフレームワークを導入することで、企業は生成AIの利点を最大限に活用しつつ、リスクを最小限に抑えることができる。
主要なリスクとその管理方法
生成AIの導入に伴うリスクは多岐にわたる。プライバシー侵害、知的財産の盗難、法的問題、セキュリティ脅威などが主なリスクとして挙げられる。特に、生成AIが生成するコンテンツに対する知的財産の所有権に関する問題は深刻である。米国著作権局は、AIが生成したコンテンツは誰の所有物でもないと判断している。
これらのリスクを管理するために、企業はクロスファンクショナルなガバナンス委員会を設立する必要がある。法務、プライバシー、リスク、技術、データ、サイバーセキュリティ、営業・マーケティングなどの各部門からの代表者が参加する。この委員会は、生成AIの使用に関する透明性を確保し、全社的な信頼を構築する役割を担う。
また、企業は生成AIの使用ケースを統一的に管理する必要がある。各部門が独自の使用ケースを開発することはリスクを伴う。企業全体の視点で生成AIのリスクを管理し、セキュリティ対策を講じることが重要である。これにより、生成AIの利用によるデータの不正確さや不一致を防ぐことができる。
ポリシーと手順の見直しの重要性
生成AIの急速な進化に対応するためには、企業のポリシーと手順を定期的に見直すことが不可欠である。特に、デューデリジェンスやベンダー管理に関する既存のポリシーが時代遅れになっている場合が多い。例えば、ベンダーとの契約において、第三者が専有データをモデルのトレーニングに使用することを許可する条項が含まれている可能性がある。
企業は、内部および外部の生成AIツールの使用に関する受け入れ可能なポリシーを策定する必要がある。リスクリーダーと内部監査機能は、これらのポリシーとプロセスを定期的に見直し、最新の技術進歩に対応することが求められる。また、企業が準拠すべき最低限の責任あるAI基準と、採用すべきベストプラクティスを考慮することが重要である。
生成AIモデルのリスクカテゴリーを作成し、イノベーションを促進するための最低限のコントロールを設定することも必要である。すべてのモデルを同等に扱うことは、負担が大きくなる可能性がある。リスクカテゴリーに基づいて、各モデルに適用すべき管理とコントロールのレベルを決定する。これにより、AIリスク管理を強化し、イノベーションを加速させることができる。
オープンソースプラットフォームの倫理的リスク
オープンソースの生成AIプラットフォームは、製品やサービスを市場に投入するための手段として、多くの企業で使用されている。しかし、これには倫理的なリスクも伴う。オープンソースプラットフォームを使用する際には、そのプラットフォームの価値観や倫理的コントロールが企業の方針と一致しているかを確認する必要がある。
企業は、データプライバシー、公平性、説明責任に関する倫理ガイドラインを確立し、これらのガイドラインに基づいてモデルを微調整する必要がある。特に、プライベートクラウドを使用して内部データをトレーニングすることで、データが外部モデルに誤って渡らないようにすることが重要である。
信頼性のあるAIフレームワークを構築することで、生成AIのリスクを最小限に抑えつつ、最大の価値を引き出すことができる。企業は、規制が未整備な中でも、自主的に倫理的かつ責任あるAIの原則を採用する必要がある。これにより、ステークホルダーとの信頼関係を構築し、生成AIの利点を最大限に活用することが可能となる。