ソフトウェア開発に GenAI モデルを安全に使用する手順

AIは急速に発展していますが、ほとんど未開拓の分野であるため、倫理的、経済的、社会的、法的問題も表面化しています。 AI 強化コンテンツの知的財産権や、近い将来 AI が人間の労働力を完全に置き換えることができるかどうか (そして大量解雇につながるかどうか) について白熱した議論が交わされる中、企業は安全を確保しながら GenAI が提供するメリットを活用したいと考えています。

リスクに立ち向かい、誤解を払拭する

AI の比較的新しい技術と爆発的な普及により、多くの誤解や情報の混乱が生じています。ChatGPT に関連する一般的なリスクと誤解をいくつか見て、それらに対処または軽減する方法を見てみましょう。

1. AIは政府が規制できるよりも速いペースで発展している

ブロックチェーンと暗号通貨に関しては、以前にもこのようなことが起きています。 AI 開発の急速なペースと、法的および規制上のプロセスが遅れていることで、対処が難しい大きなグレーゾーンが生まれています。つまり、多くのギャップと前例の少なさにより、企業が ChatGPT を安全でない、または非倫理的な方法で使用することになり、将来的には違法とみなされる可能性もあります。

この問題に対処するには、ビジネスにおける ChatGPT の使用に関する明確な行動規範を作成し、従業員がそれを理解することを義務付けることができます。

このコードには、GenAI の使用に関するできるだけ多くの側面が含まれている必要があります。たとえば、ChatGPT の使用を許可する企業内のタスクの種類や、必要なアクセスの種類が含まれている必要があります。この分野には多くのギャップがあるため、信頼できる専門家と協力するか、この分野の専門知識を持つ人々に GenAI プラクティスの作成と実装を外注するのが最善です。

2. 知的財産、過剰共有、プライバシーリスクに関する議論

機密データやプライベートなデータを使用して AI をトレーニングしたり、分析の入力として使用したりしようとした事例は数多く知られています。このデータを企業外の人が利用できるかどうかについては依然として多くの議論があり、ChatGPT を使用する製品に知的財産権をどのように付与するかについても激しい議論が交わされています。従業員が個人アカウントで ChatGPT を使用する場合、その結果は会社の知的財産ではなく、従業員の知的財産となることに留意してください。

そのため、AI 関連のポリシーに機密情報、個人情報、著作権で保護された情報の取り扱いに関するルールを導入し、遵守することが非常に重要です。

3. AI開発の予測不可能性

これはリスクと大規模な投機のもう一つの要素です。 AI はまだ大部分が白紙の状態であり、技術的特異点がすぐに現実になる可能性は低いものの、AI の将来は非常に予測不可能であることを覚えておくことが重要です。このため、AI とその将来の発展に対して私たちが十分なコントロールを行えるかどうかはわかりません。また、私たちの仕事が AI にどの程度依存するかも予測が難しく、これも大きなリスク要因です。

簡単に拡張でき、開発や規制の変更に強く適応できる、柔軟で俊敏な ChatGPT ワークフローを作成して実装することで、このリスクを軽減できます。

4. AIは最終的に人間の労働に取って代わる

これはまだ大部分が陰謀論の領域ですが、現在でも AI の助けを借りて多くの仕事が自動化できることがわかっており、この神話は AI を使用してより複雑なタスクを実行しようとする人によって簡単に払拭されます。現在、AI 出力の品質は入力の品質と精度に大きく依存していますが、一貫性のある有用なプロンプトを作成し、正確で使用可能な結果を​​生成するには、通常、オペレーターは AI の使用に関する少なくとも基本的なトレーニングを受ける必要があり、ドメイン知識が常に求められます。

一方では、ラピッドエンジニアリングの経験とドメイン知識と AI 出力の品質の間には直接的な関係があり、AI を効果的に使用するには、効率的で有能な労働者が必要であることを意味します。

この倫理的にデリケートな問題を回避する 1 つの方法は、ChatGPT 関連の作業を自動化に向けて推進し、精度と範囲を拡大し、日常的で反復的なタスクを引き受け、人的要因によって発生するエラーを排除することで、人間の作業を補強することです。

5. AI関連のプロセスとドキュメントの複雑さ

AI はまだ未知の領域であるため、ほとんどの企業は、ChatGPT 指向のタスクのための明確で効果的な AI ワークフローとドキュメント プロトコルを確立できるようになるまで試行錯誤を繰り返す必要があります。蓄積された知識が不足しているため、企業は盲目的に行動することになります。これにより、コストのかかるエラー、効率の低下、時間とリソースの浪費が発生する可能性があります。

この問題の最善の解決策は、AI プロセスとドキュメントの実装を専門家に委託し、信頼できる社内従業員を雇うか、これらのタスクを専門家に外注することです。

ソフトウェア開発で GenAI を使用するための安全な環境を構築するためのベストプラクティスと手順

AI の取り組みを実装するプロセスは、そのようなソリューションはカスタマイズする必要があり、ビジネスやドメインに関連する多くの詳細とコンテキストを考慮する必要があることを念頭に置いて、慎重に取り組む必要があります。ここでは、この曖昧な状況を切り抜けるのに役立つベスト プラクティスをいくつか紹介します。

1. ユーザーの同意、データのプライバシー、セキュリティ、コンプライアンスに重点を置く

あなたの地域で AI に関してどのような規制がすでに施行されているかを理解し、今後の立法措置に備えて政府のプロセスを注意深く監視してください。製品に AI ベースのサービスが搭載されている場合は、ユーザーがこの事実を十分に認識し、収集されるデータを把握し、製品を使用する前に同意を得ていることを確認してください。開発プロセスでは、AI のトレーニングや出力の生成に機密データ、個人情報、著作権で保護されたデータを使用することは避けてください。

2. 人間とコンピュータのループ練習

ヒューマン・イン・ザ・ループとは、人間の判断を AI 駆動型システムおよびプロセスに統合する一連の設計および運用プラクティスです。このアプローチにより、AI の潜在的な自律性が制限され、特に重要な意思決定ポイントで、より高度な制御と監視が可能になります。この概念は、AI の決定が倫理的、法的、または個人的な重大な影響を及ぼす可能性がある状況では不可欠です。

3. 責任ある開示と展開

AI 関連の作業が間違った方向に進んでいることに気付いた場合は、いつでもそれを放棄する準備をしておく必要があります。潜在的に有害な ChatGPT 結果と、リスクをもたらすと特定されたトレーニング済みの AI モデルは、おそらく他のプロセスに大きな混乱を引き起こすことなく、破棄してシャットダウンする必要があります。

4. 透明性のあるドキュメント

AI の使用に関するスタンスについて組織内の全員に同じ認識を持ってもらいたい場合は、AI の使用に関する明確で透明なプロトコル、用語や要点に曖昧さや二重の意味がなく統一された手順が不可欠です。また、従業員の迅速なオンボーディングや大規模な AI プラクティスの導入にも役立ちます。

5. AIの関与範囲を定義し制限する

AI の関与の正確な範囲は、プロジェクトの開始時から定義する必要があります。これは、ChatGPT の使用に関する必要なドキュメントに文書化され、すべての従業員が利用できるようにする必要があります。 AI の使用が許可されるタスクは明確に定義される必要があり、AI の使用が禁止されるタスクも同様に明確に定義される必要があります。

6. AIコミュニティに参加してAIの認知度とリテラシーを高める

前述のように、蓄積された知識ベースの不足は、ソフトウェア開発における ChatGPT 関連の作業を妨げる要因の 1 つです。 AI コミュニティに貢献し、アイデアを交換し、経験を共有することは、ビジネスとコミュニティ自体の両方に利益をもたらす可能性があります。また、従業員に AI 開発について教育し、それに関連するさまざまな問題についての認識を高めることも必要になります。

7. 透明性と説明責任

これは、あらゆるソフトウェア開発プロセスにメリットをもたらす、より一般的なベストプラクティスですが、この領域は依然としてグレーゾーンであるため、AI 強化タスクでは特に重要です。誰が何に責任を負っているかを明確にし、ChatGPT に関わるすべての従業員が自分の個人的な責任と、さまざまな特定のタスクや問題に誰が責任を負っているかを把握する必要があります。

8. 継続的な監視

急速に進化する他の分野と同様に、継続的なフィードバックとその組み込みサイクル、ChatGPT によって生成された出力の監視、AI 関連のワークフロー、規制、および分野の開発のレビューは、プロセスを改善し、可能な限り効率的にするのに役立ちます。また、ChatGPT やその他の GenAI に関連する多くの落とし穴を回避するのにも役立ちます。

結論は

あらゆるデジタル企業にとって、複雑かつ急速に進化する生成 AI 環境を乗り越えることは、前例のない機会と大きな課題の両方をもたらします。

ChatGPT や同様のテクノロジーに関連する倫理的、法的、実用的な問題に対処し、ベスト プラクティス フレームワークを実装することで、エンタープライズ レベルの企業は GenAI のパワーを安全かつ効果的に活用できます。このアプローチは、フェイルセーフ環境を確立するのに役立つだけでなく、AI 主導のイノベーションが人間の専門知識に取って代わるのではなく、それを補強することを保証し、より堅牢で効率的、かつ倫理的に責任あるソフトウェア開発プロセスを実現します。