拓海先生、最近「生成AI」がまた話題になっていますが、現場に入れたときのリスクって具体的にどんなものがあるんでしょうか。導入費用を出す前に知っておきたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！Generative AI（GenAI、生成AI）は便利ですが、実際に人や組織に害を及ぼした実例が多数ありますよ。今日はその実態を実例ベースで分かりやすく紐解いていけるんです。
実例ベース、ですか。ありがたいです。では、どのくらいの頻度で問題が起きているのか、まずは全体像が知りたいですね。報告された事件を調べれば分かりますか？
はい。研究では499件の公表事例を手作業で分類し、何が起きたか（what）、どうして起きたか（how）、誰に影響したか（who）を整理しました。ここから、発生頻度や傾向を量的に示すことが可能になるんです。
499件も調べたのですか。で、それらの多くは設計ミスや運用ミスですか？それとも悪意ある使われ方が多いのですか？投資判断に直結する詰めの部分を教えてください。
いい質問です。結論から言うと、悪意ある使用（malicious use）が多くを占めています。と言っても、要因は単純ではなく、設計段階の抜け、公開時の管理不足、第三者による悪用が複合しているんです。要点は3つです。第一に、被害は個人・企業・コミュニティに広がる点。第二に、想定外の使われ方が頻発する点。第三に、責任の所在があいまいになる点です。
これって要するに、システムを作った人だけでなく、使う側や第三者の行為まで含めて全体で責任を整理しないといけない、ということですか？
その通りです。大丈夫、一緒に整理すれば対策の優先順位が見えてきますよ。具体的には、設計段階でのリスク評価、公開・配布時のガバナンス、利用時の監視と教育、の三点をセットで考えると実効性が高まります。
設計段階で何を見ればいいのか、具体的なチェック項目のイメージがわきません。例えばうちの製造ラインで使う場合、どこに気を付ければいいですか。
良い具体例ですね。製造業でのポイントは、①生成結果が現場の安全や品質にどう影響するか、②生成内容の出所やデータ品質、③生成物が流出した場合の事業影響、です。これらを用いてリスクの重大度を見積もれば、実装に必要なガードレールの投資が決まります。
例えば「生成結果が現場の安全に影響する」というのは、誤った手順書が出力されるようなことですか？それが現場でそのまま使われれば事故に直結しますよね。
その通りです。ですから、生成物を人が必ず検証する「二重確認」の工程を設ける、あるいは重要な出力には自動で警告を付けるなどの運用が必要になります。技術だけでなく運用設計が効果を持つのです。
なるほど、技術と運用のセットですね。最後に一つ、研究は実データベースからの分析だと伺いましたが、報告されない被害も多いのではないですか？その点はどう考えれば良いでしょう。
とても重要な指摘です。公開事例だけでは過小評価されがちです。したがって我々は、公開情報から見える傾向を基礎に、報告バイアスを考慮した上で優先順位を決めるべきだと提言しています。報告が少ない領域は、むしろ早めに社内で情報収集・監視を設ける必要があるのです。
わかりました。では私の言葉で確認します。生成AIの被害は公開事例から傾向を掴めるが、報告の偏りで実態より少なく見えることがある。で、投資判断は「設計・公開・運用」の三つの段階でリスクを整理し、重要な生成物には人の検証を入れることがコスト対効果が高い、という理解で合っていますか？
素晴らしい要約です！まさにその通りです。短くまとめると、1) 公表事例を踏まえた傾向把握、2) 設計・公開・運用の三段階での対策、3) 重要領域には人による検証、の三点を優先してください。大丈夫、一緒に計画を設計すれば導入は進められるんです。
