AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手社員が「生成AI（Generative AI、GAI）のリスクを調べた方がいい」と騒ぐんです。うちの現場にも関係ありますか？
素晴らしい着眼点ですね！まず結論から言うと、ありますよ。若年層が生成AI（Generative AI、GAI）と日常的に接すると、従来のネットリスクとは別に出てくる問題が多いんです。大丈夫、一緒に整理していけるんです。
要は現場の若手がチャットでやり取りして問題になる、ということですか。けれど、どんな問題が具体的に出るのかがピンと来ないんです。
まず簡単に分けますね。今回の研究は、実際のチャットログやRedditの議論、インシデント報告をもとに、若年層とGAIの接点で出るリスクを分類しています。メンタル面の悪影響、行動や社会性への影響、プライバシーの侵害、悪用の可能性などが整理されているんです。
それは結構広いですね。では投資対効果の観点からは、どこに注意して対策を打てば良いですか？
いい質問です。要点は三つです。第一に、現場で若年層がどのようにGAIを使っているかを観察すること、第二に、被害が起きやすい領域に優先投資すること、第三に、教育と運用ルールでリスクを低減すること。この３つでかなり効率的に手を打てるんです。
これって要するに、まず現状把握して重要度の高いリスクから対処すれば投資効率が良いということ？
まさにその通りですよ。さらに言えば、若年層特有のリスクにはGAIならではの特徴があるので、既存のオンライン安全対策だけでは取れない問題があるんです。だから現場観察と簡単な分類から始めれば効果が見えやすいんです。
現場観察というのは、具体的には何を見ればいいですか。社員のチャットを監視するのは抵抗がありますが。
監視ではなくサンプリングです。匿名化したチャット抜粋や、従業員アンケート、オープンフォーラムの議論を使って傾向を見ます。例えば、どのくらいの頻度で誤情報を信じるか、危険な指示をAIに求めるか、個人情報を入力してしまっているかを調べるだけで対策が立てられるんです。
分かりました。最後に私の理解で整理していいですか。自分の言葉で確認したいのです。
ぜひお願いします。自分の言葉で説明できるのが一番理解が深まるんです。遠慮なくどうぞ。
要するに、若年層と生成AIの接触は既存のネットリスクとは違う側面を持つので、まず現状をサンプリングで把握し、重要度の高いリスクから教育と運用ルールで対処する、ということですね。
