ChatGPTは近年多くの分野で注目を集めていますが、その一方で特有の課題も指摘されています。事業で適切に活用するためには、メリットだけでなくデメリットの理解も重要です。本記事では、ChatGPTの問題点とその解決策について解説します。
ChatGPTの問題点は？
ChatGPTとは、OpenAIが開発した対話型AIサービスであり、深層学習と自然言語処理を組み合わせ、確率的に次の単語を予測する仕組みに基づいて応答を生成します。
革新的なモデルとして注目を集めていますが、その技術的特性に起因する問題点も指摘されています。事前学習データの偏りや確率予測モデルの限界により、ChatGPTには以下のような重要なリスクが存在します。
- 情報が正確ではない可能性がある（ハルシネーション）
- フィッシング詐欺や偽情報生成に悪用される可能性がある
- 専門分野やニッチ領域では不正確な回答が生じやすい
- 悪性コードの作成に利用される可能性がある
これらの問題を理解することは、安全かつ効果的にChatGPTを活用するうえで重要です。
参照元：https://www.nri.com/jp/knowledge/report/lst/2023/cc/0526_1
情報が正確ではない可能性がある（ハルシネーション）
ChatGPTは日常会話からプログラミングコード生成、翻訳、文章作成など、多様なタスクに対応します。
しかし、その生成内容が常に正確とは限りません。ChatGPTは確率的に最も自然な語を予測する仕組みで動作しており、学習データの偏りや知識のカットオフによって誤情報を生成する「ハルシネーション」が発生することがあります。
そのため、情報の鮮度や正確性が担保できないという問題が指摘されています。
フィッシング詐欺や偽情報生成に悪用される可能性がある
ChatGPTが悪用される可能性として特に懸念されているのが、フィッシングメールやスパムメールの生成です。
近年、金融機関を装った誘導やマルウェア拡散を目的としたサイバー攻撃が高度化し、企業の情報漏洩インシデントも増えています。
ChatGPTは大規模言語モデルによって人間らしい自然な文章を大量に生成できるため、攻撃者が高度な技術を持たなくても、見分けにくい不正メールを作成できる「攻撃の民主化」が進むという深刻なリスクがあります。
専門分野やニッチ領域では不正確な回答が生じやすい
ChatGPTは幅広い分野の質問に対応できますが、学習データが少ない専門的・ニッチな領域では正確性が低下しやすくなります。
法律や税務など複雑な判断を要する領域では専門家でも見解が分かれることがあり、ChatGPTの確率的予測に基づく仕組みでは一貫した正確な回答を生成することが困難です。
また、学習データの偏りや知識不足がある分野では、事実と異なる回答（ハルシネーション）が生じる可能性があります。
悪性コードの作成に利用される可能性がある
ChatGPTはプログラミングコードの生成能力が高く、基本的なコードから応用的な内容まで幅広く対応できます。しかし、この能力は悪性コードの作成にも悪用される可能性があります。
悪性コードとは、ウイルスやランサムウェア、トロイの木馬など、ネットワークやシステムへ侵入する有害プログラムを指します。
ChatGPTはコード生成を高速かつ容易に行えるため、高度な技術を持たない攻撃者でも悪性コードを作成できる「攻撃の民主化」が進むという深刻なリスクがあります。この結果、サイバー攻撃の増加やフィッシング詐欺の高度化につながる可能性が指摘されています。
ChatGPTの問題点を解決する方法
ChatGPTには情報の誤りやセキュリティ上の懸念といった問題点が存在しますが、これらは適切な対処を行うことで大きく軽減できます。そこで、ChatGPTを安全かつ効果的に活用するために重要となる基本的な対策について解説します。
ほかの情報源も参考にする
ChatGPTは確率的にテキストを生成する仕組みで動作しており、知識が学習時点で固定されているため、古い情報や誤情報を含む回答（ハルシネーション）が生じることがあります。
このため、信頼性を確保するには論文や書籍など複数の情報源を必ず併用し、事実確認を行うことが重要です。ChatGPTはあくまで情報収集やタスク処理を補助するツールとして位置づけ、外部の情報源を参照しながら内容の正確性を確認する姿勢が求められます。
機密情報を入力しない
ChatGPTでは、ユーザーが入力した情報がプランによってはモデル学習に利用される場合があるため、機密情報の入力は避けるべきです。従業員情報や顧客情報、未発表の製品データなどを入力すると、設定によっては学習データとして扱われる可能性があり、情報漏洩リスクが生じます。
これを防ぐためには、機密情報を入力しないことに加え、データプライバシー設定で学習利用をオフにする、もしくはオプトアウト手続きを行うといった対策が有効です。
人の目でもチェックする
ChatGPTを利用する際は、生成されたテキストを人間が確認するプロセスが必須です。ChatGPTは確率的に文章を生成する仕組みであり、ハルシネーションによって誤情報を含む場合があります。
そのため、複数の情報源を参照しながら事実確認を行い、人の目で内容を精査することが正確性の確保につながります。AIは本来、作業の自動化を支援するツールですが、現状のChatGPTは完全自動化には至っておらず、最終判断を人間が担う「人間とAIの協働」が前提となります。
ChatGPTのメリット
ChatGPTの大きなメリットのひとつは、生産性を大幅に向上させられる点です。記事作成や文書の下書き生成、構成案の提案といった定型的な知的業務を効率化でき、作業時間を大きく削減できます。
また、情報収集の効率化にも寄与し、必要な情報の概要を短時間で把握することが可能です。さらに、一般的な知識領域であれば、簡単なプロンプトに対して人間のように自然な応答を返すため、気軽に相談できる対話相手としても活用できます。
ChatGPTの今後の展望
ChatGPTの急速な普及に伴い、EUを中心に規制やガイドライン整備が進むなど、安全性への懸念が示されています。
ChatGPTは予測モデルとして動作し道徳的判断を持たないため、学習データの偏りによるバイアスやプライバシー、透明性に関する課題が指摘されています。
これらを受け、各国や企業では安全性向上に向けた取り組みが進められています。
一方で、ChatGPTは知的労働の生産性を飛躍的に高める技術として位置づけられており、その価値がリスクを上回ることから、適切なリスク管理を前提として今後も活用が拡大すると予測されています。
まとめ
ChatGPTは大規模言語モデルと深層学習に基づいて動作する対話型AIサービスであり、確率的に次の単語を予測する仕組みにより多様な質問に応答します。
世界的に注目を集める一方で、「情報の誤り（ハルシネーション）」「悪用リスク」「専門分野での不正確性」「悪性コード生成の懸念」などの課題も指摘されています。
これらの問題を解消するためには、複数の情報源を用いた検証や機密情報の入力制限、出力内容の目視確認といった対策が不可欠です。
また、各国では規制だけでなくAIの安全性向上に向けたガバナンス整備も進んでいます。
こうした取り組みを前提に、ChatGPTは知的労働を支援する重要な技術として今後さらに普及が進むと予測されています。
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