企業は生成 AI のリスクをどのように管理できるでしょうか?

生成 AI の導入は昨年急増しました。このテクノロジーはイノベーションと生産性の向上を約束する一方で、データセキュリティと侵害のリスクが組織を悩ませています。生成 AI に関連するリスクには、データの誤用、データ漏洩、データ汚染などがあります。これは、生成 AI が、出力を生成するために大量のデータに依存する大規模言語モデル (LLM) であるためです。 AI が普及し、進化するにつれて、組織が固有のリスクを理解し、軽減することがますます重要になります。

人工知能に関連する3つの大きなリスク

生成 AI のリスクのほとんどは、ユーザーがプロンプトを表示する方法と、ツールが情報を収集、保存、処理する方法に起因します。生成 AI ツールに関連する主なリスクを 3 つ紹介します。

データ漏洩リスク

生成 AI システムは、大規模なデータセットとユーザーが提供するプロンプトを通じて学習し、改善します。ヒントは即時の分析に使用され、将来のトレーニングやモデルの最適化のために AI バックエンドに保持されることがよくあります。人間のオペレーターによって分析されることも少なくありません。これにより、機密情報が誤って公開される潜在的なリスクが生じます。

このような AI ツールとやり取りする従業員は、知らないうちにプロンプト内の機密情報や機密情報を漏らしてしまう可能性があります。たとえば、最近の事件では、Samsung の従業員が ChatGPT に機密コードをアップロードし、同社の最も機密性の高い情報が公開されました。また、ChatGPT を使用して会議の議事録を作成したり、ビジネスレポートを要約したりしていたため、意図せず機密情報が漏洩していました。

これはほんの一例ですが、従業員が知らないうちに AI ソフトウェアに機密情報をアップロードし、組織のデータを危険にさらすケースは数多くあります。

AIツールの脆弱性

他のソフトウェアと同様に、生成 AI ツールもセキュリティ上の脆弱性の影響を受けないわけではありません。これらの脆弱性は、ユーザーデータやシステムセキュリティ全体に重大なリスクをもたらす可能性があります。潜在的な違反には次のようなものがあります:

データ侵害: AI システムには大量の情報データセットが保存されており、ハッカーが脆弱性を悪用して AI 生成ツールをホストしているコンピュータシステムやネットワークに侵入すると、危険にさらされる可能性があります。これにより、ハッカーはユーザーが生成したプロンプト、社内文書などの機密データにアクセスできるようになります。

モデルの操作:悪意のある行為者が AI モデルを操作し、偏ったまたは不正確な出力、誤報キャンペーン、有害なコンテンツが発生する可能性があります。

データの汚染または盗難

生成 AI モデルが主に依存されるデータセットは、インターネットから収集されることが多く、データの汚染や盗難に対して脆弱になります。

データポイズニングは、悪意のある脅威アクターが既存のトレーニングセットに誤解を招くデータや誤ったデータを挿入して、AI の学習プロセスを破壊または操作するときに発生します。これにより、偏った、不正確な、あるいは有害なユーザー出力が発生する可能性があります。

AI 組織に適切なデータストレージとセキュリティ対策がない場合、データの盗難が発生し、機密性の高いユーザー情報や独自の知的財産が公開される可能性があります。盗まれたデータは、個人情報の盗難など、さまざまな悪意のある目的に使用される可能性があります。

生成 AI の使用に伴うもう 1 つのジレンマは、ハッカーがこのテクノロジーを悪用する脅威です。ハッカーは生成 AI を使用して、ユーザーが正規の電子メールとハッカーが作成した電子メールを区別できない非常に洗練されたフィッシング攻撃を仕掛け、サイバー攻撃につながります。脅威アクターは、AI を使用してディープフェイク攻撃を実行し、正当な機関の顔、声、または音声を使用して、ターゲットを操作して特定のアクションを実行したり、機密情報を開示したりします。

生成型人工知能のリスクを減らすにはどうすればよいでしょうか?

ここでは、組織が生成 AI のリスクを軽減し、テクノロジーを安全に活用するための方法をいくつか紹介します。

従業員を教育する:最も重要なステップは、AI ツールの使用に伴う潜在的なリスクについて従業員を教育することです。情報の収集、処理、保存に関する教育を受けることで、適切なプロンプトを出すことができるようになります。組織は、AI の使用に関するガイドラインを策定し、業界に必要なコンプライアンスや規制のガイドラインに言及することで、データ侵害やその他の関連する攻撃を防ぐことができます。

法的レビューを実施する:すべての AI ツールには規制があります。これらは、一貫性を保つために組織の法務部門によってレビューされる必要があります。これは、金融サービスやヘルスケアなどの規制が厳しい業界にとってさらに重要です。法務チームは、企業に対してデータの収集、保管、使用に関する利用規約について警告し、それが企業と一致しているかどうかを確認できます。

AI のトレーニングに使用されるデータとデータセットを保護する:独自の生成 AI ツールを構築する組織にとって、データセキュリティは最優先事項である必要があります。意図した目的に合ったデータを優先し、データの選択に偏りや機密情報を持ち込まないようにする必要があります。情報を匿名化することも重要です。これは、AI モデルに対するデータの有用性を維持しながら、個人を特定するリスクを最小限に抑えるためです。組織は、明確なデータガバナンスポリシーとアクセス制御メカニズムを確立し、機密データへのアクセスを許可された担当者のみに制限することで、データセキュリティ対策を優先する必要があります。

ゼロトラストシステムを構築する:ゼロトラストセキュリティモデルを採用することで、組織はタスクを実行する必要がある特定の従業員にのみ機密データや情報へのアクセスを許可できます。このきめ細かな制御により、全体的な攻撃対象領域が大幅に縮小され、AI ツールの操作時に不満を持った従業員や偶発的なエラーによってデータの漏洩や不正流用が発生する状況を防ぐことができます。