拓海先生、最近うちの若手から「生成AIが選挙で偽情報を撒くリスクがある」と聞きまして、正直ピンと来ないんです。投資や導入を検討する前に、まずそのリスクがどれほど現実的なのか教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つだけで、1) 生成AIは素人でも説得力のあるコンテンツを作れる、2) 選挙は感情に訴える場面が多く拡散されやすい、3) モデルごとに誤情報を出しやすい傾向が違う、という点ですよ。
なるほど、でもそれって要するに「文章や画像を簡単に作れる道具が手に入ったから、悪用される可能性が高まった」ということですか。それならうちの事業にとっての直接的な脅威はどう判断すればいいですか。
良い質問です。要するにその理解で合っていますよ。事業への影響は二段階で考えるとよいです。第一にブランドや顧客信頼が損なわれるリスク、第二に規制や運用負荷が増えるコストです。対策投資はこれらを秤にかけて決めると現実的に判断できますよ。
論文では具体的に何を調べているんですか。うちの現場で使える指標や、どういう場面で警戒すべきかが知りたいのです。
この論文は、複数の生成AIモデルに対して「敵対的プロンプト」を投げ、偽情報をどれだけの確率で生成するか、そして生じる有害性をどう評価するかを計測しています。実務で有用なのは、モデルごとの期待される損害（expected harm）を比較できる点で、これを基にリスクの優先順位を付けることができますよ。
期待される損害というのは、要するに偽情報が生まれた場合の「影響の大きさ×発生確率」を掛け合わせたものですか。そうだとすると、どのモデルが安全だと示されたんですか。
素晴らしい理解です！その通りで、expected harmは確率×被害度で計算します。論文の結果では、CopilotとGeminiが総合的に「より安全」と評価され、GPT-4oは政治関連トピックで相対的に高い有害生成率を示したと報告されています。ただしサンプルサイズが小さい点は著者自身が注意を促していますよ。
サンプルサイズが小さいと統計的に不安ということですね。で、現場判断や経営判断として今すぐ何をすれば良いですか。導入禁止にするべきか、運用ルールを作るべきか、外注を止めるべきか悩みます。
焦らなくて大丈夫ですよ。まずは三つの実務対応から始めるとよいです。1) 使用ポリシーの明確化と教育、2) 出力のモニタリングと簡易な評価指標の導入、3) リスクの高い用途（政治や健康情報など）では人間の検閲を必須にすることです。この三点ならコストを抑えつつ即効性が出せますよ。
それならまずは運用ルールとモニタリングから始めるのが現実的ですね。最後に、論文の限界や事業で特に注意すべき点を一言でまとめてもらえますか。
もちろんです。要点三つで締めますね。1) 論文はモデルごとの傾向を示すがサンプルが限定的で過信は禁物、2) 実務では被害想定と確率を掛け合わせたexpected harmを基準に優先順位を付ける、3) 現場では運用ルールと人間の関与を組み合わせることが最も現実的で効果的、です。大丈夫、これだけ押さえれば会議判断は速くできますよ。
分かりました、それなら会議で提案できそうです。要するに「生成AIは便利だが、モデルごとに偽情報を出すリスクがあり、被害の大きさ×発生確率で優先順位を決め、運用ルールと人のチェックを入れる」ということですね。私の言葉でまとめるとこうなります。
