JDLA生成AIテスト＞生成AIのリスク＞動向（2/2）
２０２３年は生成ＡＩが大注目を浴びる１年でした。
Ｇ検定でおなじみのＪＤＬＡ（日本ディープラーニング協会）も生成AIに関する新しい検定試験を作ったので、受験することにしました。
試験日は１２月２日（土）です。
こちらの記事に書きました通り、生成AIの試験は生成AIを使って準備を進めていこうと思います。順不同で書いていきますので、後日マガジンにまとめようと思います。
さて、今回は生成AIのリスクについてです。
生成AIの活用に伴うリスクを自主的に低減するための方法を把握している。
自主対策
生成AIでまとめた内容は以下の通りです。
（Bing）
こんにちは、こちらはBingです。生成AIに関する質問をありがとうございます。😊
生成AIとは、インターネット上のデータを使って文章や画像などのコンテンツを作り出す人工知能のことです1。生成AIは、多くの分野で有用な応用が可能ですが、同時に悪用や誤用のリスクもあります。例えば、生成AIによって作られた偽造ニュースや画像、音声などが、社会に混乱や不信をもたらす可能性があります2。
生成AIのリスクを低減するためには、法規制だけでなく、自主対策も重要です。自主対策とは、生成AIの開発者や提供者が、自らの責任と倫理に基づいて、生成AIの安全性や透明性を確保することです3。自主対策の具体的な方法としては、以下のようなものが挙げられます34。
第三者による監査や認証制度に参加する
生成AIによって作られたコンテンツを示す電子透かしシステムなどを開発・導入する
生成AIシステムの能力、限界、適切な使用領域と不適切な使用領域などに関する報告書を公開する
偏見や差別、プライバシー侵害など生成AIシステムが社会にもたらす可能性があるリスクの研究を優先する
以上が、生成AIの自主対策についての簡潔な説明です。生成AIは、私たちの生活を豊かにするだけでなく、社会にも影響を与える技術です。そのため、生成AIの利用者としても、自主対策の意義や必要性を理解し、適切に扱うことが求められます。生成AIに関するさらなる情報は、以下のリンクを参照してください1342。ご質問ありがとうございました。😊
（ChatGPT４）
生成AIの活用に伴うリスクを自主的に低減するための自主対策は以下のように要約できます：
1. **透明性の確保**: AIの意思決定プロセスや使用されるデータの透明性を保ち、利用者が理解しやすい形で情報を開示する。
2. **倫理基準の設定**: AIの開発と使用に関する倫理基準を策定し、これに従うことで、利用者のプライバシーや自律性を尊重する。
3. **データの管理**: 個人情報を含むデータの収集、使用、保管に際しては、厳格なプライバシーポリシーを適用し、セキュリティを確保する。
4. **バイアスの監視と是正**: AIが出力する結果にバイアスがないか定期的に監視し、見つかったバイアスは是正する。
5. **責任と説明責任**: AIの活動に関連する人間の責任を明確にし、誤動作や問題が発生した際には、それについて説明し、適切に対処する。
6. **持続可能な開発**: 環境への影響を考慮し、資源を効率的に使用するなど、持続可能性をAIの設計に組み込む。
7. **教育と啓発**: AIに関するリテラシーを高めるための教育プログラムを提供し、一般ユーザーがAIの利点とリスクを理解できるようにする。
8. **技術的な安全性**: セキュリティ対策を講じ、システムが外部の攻撃や不正使用から保護されるようにする。
9. **規制と基準への遵守**: 国内外の法規制や業界基準に準拠し、その変更に迅速に対応する。
これらの対策を講じることで、生成AI技術がもたらす潜在的なリスクを事前に把握し、適切に管理することができます。
・・・本番はどのような問題が出るか分かりませんが、問題を解く手掛かりになりそうですね。
以上です。
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