チャットテクノロジーと IoT セキュリティの将来はどうなるのでしょうか?

OpenAIは2022年11月30日にChatGPTをリリースしました。大規模言語モデル GPT3 (GPT は General Pre-trained Transformers の略) をベースにしたこのチャットボットは急速に人気を博し、発売から 2 か月以内にアクティブ ユーザー数 1 億人に達し、史上最速で成長した消費者向けアプリとして記録を打ち立てました。比較すると、Facebook（Meta）がこのレベルに到達するまでに4年半、Instagramが2年半、TikTokが9か月かかりました。 ChatGPT は将来的に IoT セキュリティも向上させる可能性があります。

多くの人が驚くかもしれませんが、ChatGPT の背後にあるテクノロジーは新しいものではありません。これらすべて (Transformers) の基礎となるモデル アーキテクチャは、2017 年の Google の研究論文「Attention is All You Need」を中心に構築されています。この論文は2023年5月末時点で75,000回以上引用されており、生成AIにおけるイノベーションの源泉ともいえます。

OpenAI と Alphabet の BERT 言語モデルの最初の GPT は 2018 年にリリースされました。その後、Amazon、Meta、IBM、Alibaba、Tencent がそれぞれ独自の大規模言語モデルをリリースしました。

ディープラーニングアルゴリズム

最も一般的には、これらのディープラーニング アルゴリズムは大量のテキスト データを分析し、コンテキストに関連する一貫した応答を生成する方法を学習します。 AI の最も一般的な用途は、創造的な執筆、創造的なメディアのプロンプトの生成、デジタル支援または翻訳とコミュニケーションの改善、そしてユーモラスな応答の生成です。

サイバーセキュリティデー2023に向けて、KigenはChatGPTが生成したSFストーリーと、MidJourneyが生成したデジタルコミック画像をキュレーションして使用しました。 DALL-E のようなこのテキストから画像を生成する AI サービスにより、ユーザーは、リアリズム (過去のアートワークからインスピレーションを得たもの) から抽象的なスタイルまで、幅広いアート形式を生成できます。

対照的に、ChatGPT の IoT アプリケーションはまだ初期段階にあります。短期間で、これらの大規模言語モデルはほぼすべての業界で関心を集めています。この集中的な実験期間の後、いくつかの具体的な使用例が出てくるかもしれません。しかし、アルゴリズムや評価に内在する誤り、不正確さ、偏見に関する初期の例がいくつかあり、疑念の種がまかれています。

ChatGPTとIoTセキュリティの向上

将来、このようなモデルが適用可能になり始めると仮定すると、いくつかのユースケースによって ChatGPT の一般的なユースケースが拡張される可能性があります。

（1）認証のための自然言語処理（NLP）：ChatGPTは、自然言語入力を分析および解釈することで、安全な認証メカニズムの実装に役立ちます。特定のプロンプトや応答に基づいてユーザーを認証できるため、IoT デバイスやシステムへの不正アクセスを防ぐことができます。

（2）異常検出：ChatGPTは、通常のIoTデバイス操作に関連するパターンと動作​​を認識するようにトレーニングできます。デバイスによって生成されたデータを監視し、言語モデルを使用して分析することで、潜在的なセキュリティ侵害や異常を示す異常または疑わしいアクティビティを識別できます。これにより、セキュリティの脅威を早期に検出し、タイムリーに対応できるようになります。

（3）脅威情報と早期警告：ChatGPTはセキュリティシステムと統合して、リアルタイムの脅威情報を提供します。セキュリティ ログ、センサー データ、またはネットワーク トラフィックを分析することで、潜在的なセキュリティの脅威を識別して解釈できます。事前定義されたルールまたは機械学習アルゴリズムに基づいて、アラート、通知、または推奨事項を生成し、IoT セキュリティを強化できます。

（4）セキュリティ教育と意識向上：ChatGPTは、IoTセキュリティのベストプラクティスについてユーザーと開発者を教育する役割を果たすことができます。インタラクティブなチュートリアルを提供し、質問に答え、IoT デバイスのセキュリティ保護、強力な認証方法の実装、一般的な脆弱性の防止、プライバシーの懸念への対処に関するガイダンスを提供できます。

（５）セキュリティポリシーの実装：ChatGPTはIoT環境でのセキュリティポリシーの実装に役立ちます。ポリシー ルールとガイドラインを解釈し、それらのポリシーに対してユーザー入力またはコマンドを検証し、セキュリティ違反が検出されたときにリアルタイムのフィードバックまたは警告を提供します。これにより、IoT デバイスとシステムが定義されたセキュリティ標準に準拠することが保証されます。たとえば、ユーザー ID とデバイス ID を確立し、アクセスを認証できる特定のプロンプトを使用します。

（6）脆弱性評価：ChatGPTは、IoTデバイスやシステムの潜在的な脆弱性を特定するのに役立ちます。デバイス構成、ファームウェア バージョン、既知のセキュリティ問題を分析し、匿名のメタデータまたはパターン分析に基づいて修復または軽減戦略の推奨事項を提供します。

（7）動的負荷管理：ChatGPTはIoTシステム内の負荷管理を支援し、エネルギーの需要と供給のバランスをとるのに役立ちます。エネルギーの可用性、価格、ユーザーの需要に関するデータを分析することで、負荷削減、負荷シフト、または需要応答戦略に関する推奨事項を提供し、エネルギー使用を最適化し、グリッドのストレスを軽減できます。

（8）環境モニタリング：ChatGPTは、IoTデバイスによって収集された環境センサーデータを分析するようにトレーニングできます。汚染レベル、空気の質、その他の環境要因を検出し、換気システムの調整や屋外の状況に基づいたエネルギー消費の最適化など、持続可能な実践に役立つ洞察を提供します。

IoT システム内のより単純なタスクに対する分析とトレーニングされた応答を実行する ChatGPT の機能を活用することで、エネルギー効率を改善し、廃棄物を削減し、持続可能な慣行を促進することが可能になります。ただし、言語モデル自体の実行に関連する計算要件とエネルギー消費を考慮して、実装による追加のエネルギー要件よりもメリットの方が大きいことを確認することが重要です。

ChatGPTはIoTシステムの利点を拡張します

ChatGPT が、インターネットに接続していない、またはデジタル ディバイドに直面している人々や組織に IoT システムのメリットを拡張する方法をいくつか紹介します。

（1）音声インターフェース：ChatGPTは、基本的なフィーチャーフォンやローエンドデバイスからアクセスできる音声インターフェースまたは音声アシスタントに統合できます。音声による対話を可能にすることで、従来のインターネット接続や高度なデバイスを持たない個人でも、IoT システムと対話し、情報やサービスにアクセスできるようになります。

（２）SMSまたはテキストベースのインタラクション：ChatGPTは、IoTシステムにSMSまたはテキストベースのインターフェースを提供するために使用できます。これにより、基本的な携帯電話や制限のあるインターネット接続を持つユーザーは、メッセージを送受信したり、IoT デバイスとやり取りしたり、更新を受信したり、IoT ベースのサービスにアクセスしたりできるようになります。

（3）ローカライズされた知識と言語サポート：ChatGPTは、デジタルディバイドに直面しているコミュニティの特定のニーズを満たすために、ローカライズされたデータと言語を使用してトレーニングできます。現地の言語で情報を提供し、質問に答え、サポートを提供できるため、IoT システムはさまざまな人々にとってよりアクセスしやすく、包括的なものになります。もちろん、応答が特定のシナリオと文化に対して正確であり、本質的に偏りがないように、言語は十分にカタログ化され、検証済みの応答が十分に含まれている必要があります。

（4）オフラインまたはエッジコンピューティング機能：接続が制限されている、または断続的な地域では、ChatGPTをエッジデバイスまたはオフラインシステムに導入できるため、個人はインターネットに常時接続しなくてもローカルIoTシステムと対話できます。これにより、ユーザーは遠隔地やサービスが行き届いていない地域でも IoT サービスにアクセスできるようになります。

（５）コミュニティアクセスポイント：ChatGPTは、公共図書館、コミュニティセンター、共有コンピューティング施設などのコミュニティアクセスポイントに導入することができ、個人は利用可能なインフラストラクチャを活用してIoTシステムと対話することができます。これにより、公共スペースで IoT サービスを提供し、デジタル格差を埋めることができます。

（6）教育およびトレーニングリソース：ChatGPTは、正式な教育や技術トレーニングの機会が不足している個人にIoTシステムに関するトレーニングとリソースを提供するための教育ツールとして使用できます。チュートリアルを提供し、質問に答え、ユーザーが IoT テクノロジーを理解して活用できるようにガイドし、IoT システムのメリットを効果的に活用できるようにします。

AIは万能薬ではない

事実は、人工知能が万能薬ではないことを示しています。 ChatGPT は通常、すべてのセキュリティ問題に対処するわけではありません。経験則として、AI は特定の問題、または非常に密接に関連する一連の問題を解決するために適用された場合に最も効果を発揮します。教師あり AI および機械学習モデルは、セキュリティ ユースケースを強化し、IoT の使用とデータ消費を、教師なし機械学習よりも個別または大規模に、よりエネルギー効率が高く持続可能にするために使用されます。これらのモデルはすべてデータに関するものであるため、AI とニューラル ネットワークをデバイスに統合している開発者やデバイス メーカーは、これらのモデルがどのように機能するかを理解することが重要です。

人工知能の方向性は、よりオープンで透明性があり倫理的なものにするというテーマで、主要7カ国（G7）首脳のサミットで議論されている。根底にある前提とそれが将来どのように適用されるかに注意を払えば、間違いなくそうなるでしょう。生成 AI は世界を揺るがす変化をもたらし、より多くの利益をもたらします。