ジェネレーティブAIの将来性と危険性のバランスを取る方法

本記事は、Fastcompanyにより翻訳された記事です。

企業とそのリーダーは長い間、人工知能の約束と可能性を受け入れてきました。しかし、ChatGPTのようなジェネレーティブAIツールの出現により、このテクノロジーに対する需要は爆発的に高まっています。企業がジェネレーティブAIの新しい世界に飛び込む前に、そのリーダーは、この強力なツールの潜在的なリスクをどのように管理するかについて、いくつかの重大な疑問に対処しなければなりません。

コンサルティング会社アクセンチュアでジェネレーティブAIセキュリティのグローバル・リーダーを務めるScott Wilkieは、この画期的なテクノロジーの可能性を実現しつつ、その落とし穴を回避できるよう、日々組織と向き合っています。ここでは、AIがいかに大きな変革をもたらすか、そしてデータ・アーキテクトとプロンプト・エンジニアが企業の新たなロックスターとなる理由について語ります。

ジェネレーティブAIはどの程度重要なのか？誇大広告に見合うものなのか？

人々は常に次に出現するものの誇大広告に興奮します。しかし、今回は違います。ジェネレイティブAIは、インターネットと同じように独自の方法で変革をもたらすだろう。 それは複数のテーマが衝突した結果である。インターネットは30年にわたる堅実な成長と堅牢な機能を持ち、24時間365日にアクセスできる第4世代と第5世代のワイヤレス技術に支えられています。 これらの破壊的なテクノロジーは、新しい世代の形である人工知能と組み合わされ、今や誰もが 「わかった、これなら使える 」と言う第一世代のiPhoneのように使いやすくなっています。

組織はジェネレーティブAIの準備ができているか？

多くの組織が、ジェネレーティブAIの利用可能な機能とその後の導入スピードに意表を突かれたと語っています。 私も正直言って驚きましたが、幸いなことにアクセンチュアは過去10年にわたってAIと機械学習に投資してきたことで、適切なインフラとノウハウを提供してきました。

ジェネレーティブAIがエキサイティングなのは、既存のツールやプロセスの効率を大幅に改善する一方で、まったく新しいユースケースを開発できるからです。 例えば、小売業者は、ユーザーや顧客に対してより直接的、具体的、かつ関連性の高い方法で対話するためにAIを活用しています。 また、ヘルスケアのような生命に関わる分野でも利用されていて、複雑さを伴うあらゆる分野でも活用されている。 特にサプライチェーン。 サプライチェーンは、従来の機械学習や分析モデルでは容易に理解できない多くの変数の影響を受ける可能性があるため、多くの企業はいまだにサプライチェーンの完全な可視化を達成するのに苦労しています。 ジェネレーティブAIは、サプライチェーン・マネジメントの本質を根本的に変えるだろう。

ジェネレーティブAIの大きなチャンスはさておき、リスクは何でしょうか？

私たちは皆、能力の開発、新しいツールの開発、新しい収入源の創出など、この業界の成長に積極的に関与していますが、同時に、特に信頼とセキュリティの分野において、新たな問題のパンドラの箱を開けないようにする方法についても考えています。

25年前、インターネットのセキュリティについて本気で考える人はいませんでした。 セキュリティは技術的な問題ではなく、「人間の問題」であることに誰もが同意していました。 しかし、この考えは運用上も倫理上もうまくいきません。 では、この間に私たちは何を学んだのだろうか？ 第一に、インターンから役員に至るまで、初日からジェネレーティブAIについて訓練し、スキルを身につけ、意識を高める必要があります。 第二に、人とプロセスはテクノロジーの応用において常に弱点を生み出します。 つまり、技術にはシステムの安全性を確保する役割がある一方で、技術革新者、サプライヤー、建設業者、インテグレーターにも役割があるのです。 私は、今日の自動車に冗長性と安全システムが組み込まれているように、テクノロジーに信頼と安全性を組み込むことを要求する「セーフティ・バイ・デザイン」に、政策、規制、運用面で注目が高まっていることを支持します。

良いニュースは、サイバー脅威の規模が拡大し、洗練され、個人化が進んでいる一方で、まったく新しい、斬新なものはまだ見られないということです。

組織が留意すべき主なリスクとは何か？

悪者がジェネレーティブAIを利用して、テクノロジーや攻撃手段をより効果的に悪用していることは間違いません。つまり、より有害なマルウェア、誤報、サイバー犯罪に対する懸念は、現実に存在し、相当なものです。

そのため、どの組織も最初から適切な技術管理、ガバナンス、「ビルトイン」セキュリティ対策を講じる必要があります。 そうでなければ、組織は回復力をリスクにさらすだけでなく、ジェネレーティブAIが提供できるイノベーションの可能性を十分に活用できないことになります。

もうひとつは情報セキュリティです。 取締役会やC-suiteが良好な事業運営を確保し、知的財産を保護するためには、使用するデータや生成する情報が完全かつ正確であることを保証する必要があります。 優れたガバナンスと成熟したリスク・セキュリティ態勢があれば、新たなリスクを導入することなく、生産的かつ持続可能な方法でジェネレーティブAIを利用することができます。

組織はどのようにジェネレーティブAIの利用を開始できるのか？

ジェネレーティブAIによって生み出される価値を持続させるためには、今すぐセキュリティを正しく確保することが重要です。そうでなければ、2年後にインフラ、テクノロジー、パートナーを刷新しなければならないかもしれませんーーこれはさらなる混乱とコスト増を招くだろう。

また、企業はこの作業をテクノロジー・チームに単純にアウトソーシングすべきではありません。 現実には、ジェネレーティブAIは企業全体の収益を生み出す真の活動なのです。 ここ数年で、機械学習とAIはデータを収益化できるところまで成熟してきました。 シニア・ビジネス・リーダーが、データ・サイエンティストやこのテクノロジーを本当に理解している人々と関わり、彼らをシニア・ランクに採用することで、実質的な価値と差別化された競争上の優位性を生み出す大きな機会があります。 これは、あらゆるビジネス戦略の中心にいなければならない、これまで過小評価されてきたデータ専門家に対する大きな評価である。 私は彼らのスキルセットを羨ましく思い、彼らと毎日仕事ができることに感謝しています。

以上、ジェネレーティブAIの将来性と危険性のバランスを取る方法を紹介しました。ジェネレーティブAIの便利さを楽しむ一方、それとともに生み出すリスクを警戒しなければいけませんね。今やAIはビジネスだけではなく、画像鮮明化にもかなり大きな役割を果たしています。AIトレンドに関心を持つ方に、AIによる写真を一瞬でくっきりさせるVanceAI画像鮮明化を試すのがおすすめします。