AI生成コンテンツを見分けられるか？【第1回】
「AI製なのかどうか」を人間にはもう見破れない現実
生成AIの活用が急速に広がる一方で、生成したコンテンツの信ぴょう性や、著作権侵害といったリスクに留意する必要がある。「AI製なのかどうか」を見破れないと、どのような問題があるのか。
テキストや画像などを自動生成するAI（人工知能）技術「生成AI」（ジェネレーティブAI）は、全く新しい技術というわけではない。1966年にAIチャットbot「ELIZA」が登場して以来、生成AIは世間では無名の存在だった。そこに2022年11月、AIベンダーOpenAIの「ChatGPT」が突如として現れた。
ChatGPTは発表されてからわずか2カ月で、1億人のアクティブユーザー数を獲得した。生成AIは瞬く間にブームとなり、その功績をたたえる人がいれば、悲観的な見方をする人もいた。生成AIが出力した内容は一見すると正確で、人間が生成したもののように見えるが、一定以上の割合でナンセンスなものも含まれているからだ。
人間はもう「AI製なのかどうか」を見抜けない？
AI技術の法的および技術的リスクを専門とする法律事務所Luminos.Lawで主席サイエンティストを務めるパトリック・ホール氏は、「ChatGPTを試験的に導入する企業は増えている」と話す一方で、「プライバシー侵害や知的財産権侵害、差別の増長など、生成AIのリスク面に注意が必要だ」と指摘する。「生成AIのリスクを適切に管理するために、企業は生成したコンテンツの使用履歴や配布履歴を把握する必要がある」とホール氏は語る。
2023年2月に調査会社Forrester Researchが発表したレポート「Generative AI Prompts Productivity, Imagination, And Innovation In The Enterprise」には、生成AIがもたらした功績とリスクについての言及がある。次のような内容だ。生成AIを活用することで、テキストを用いた画像やソースコードの生成、コンテンツのパーソナライズ化が容易にできるようになった。ChatGPTなどのAIチャットbotは、検索から編集、トピックの生成まで幅広いタスクをこなせる。データサイエンティストやアプリケーション開発者、マーケティング担当者や営業、デジタルアーティスト、メディアなど、幅広い職種と業種がその恩恵を受けることになった。
こうして生成AIブームが盛り上がりを見せる一方で、本物を装った合成コンテンツ「ディープフェイク」や透明性の欠如、偏見の増幅など、生成AIが引き起こすリスクへの不安が強まる。Forrester Researchのアナリストが2022年12月に公開したブログのエントリ（投稿）には、「チャットbotは言葉をもっともらしくつなぎ合わせ、論理的に見える文章を生成するが、その内容の正確性を判断することは難しい」との記述がある。
上述したようなリスクの深刻化を恐れた米国の非営利団体Future of Life Instituteは、2023年3月、AIシステムの開発停止を求める署名運動を開始した。電気自動車（EV）メーカーTeslaのCEOイーロン・マスク氏やAppleの共同設立者スティーブ・ウォズニアック氏などの著名人をはじめ、数千人以上が署名している。
もちろん、AIが生成したコンテンツには正確かつ有用な内容も含まれている。ただしビジネスで使用する際は、AIが生成したコンテンツなのかどうかを見分けられるようにしておくのが望ましい。このような背景から、コンテンツを生成したのがAIモデルなのか人間なのかを判断する「AIコンテンツ検出ツール」が登場しており、特にChatGPTの発表があってからさまざまなツールが世に出ている。
第2回は、AIコンテンツ検出ツールの仕組みについて解説する。
TechTarget発 世界のインサイト＆ベストプラクティス
米国TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 世界のインサイト＆ベストプラクティス
米国TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド：人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か？ PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える？ 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
2
肥大化した「SFA」の沼 4カ月でBigQuery×AppSheetの新システムを構築した方法
-
3
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか？ Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
4
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか？ 脱メインフレームの真相
-
5
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？ データが明かすAIの裏側
-
6
ネットワールド、ICカード認証対応のシンクライアント構築アプライアンスを販売
-
7
ノベルティプレゼント「Windows 8 TシャツとOffice クリーニングクロスセット」
-
8
ソーシャルエンジニアリングテストは慎重に
-
9
AIのトークン削減だけではコストは下がらない 情シスが見るべき「次のKPI」
-
10
バイブコーディング製アプリが拡大 使用前に情シスが確認したい5つのポイント
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
プログラミング不要で誰でも実現できる、ネットワーク運用管理の自動化とは
-
5
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
6
LLMが兵器化？ 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
7
なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
-
9
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
10
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー