最先端技術を組織的に活用するための「生成AIリテラシー研修」
ChatGPT を含む生成、AIのリテラシー研修、サンプル動画をご用意させていただきました。また、動画にあわせて、テキストの一部もご覧いただけます。
ChatGPTを導入するにあたって最大の悩み – リテラシー研修
ChatGPTをはじめとする生成AIの力をビジネスに導入する企業が増えています。また、OpenAIのChatGPTを導入するにしてもMicrosoftのAzureに加え、新たにOpenAI自体がChatGPTのエンタープライズプランを開始するなど、その間口はますます拡がっています。導入が加速するなかでの導入担当者様のお悩みのひとつは、新しい技術に対するリテラシー教育、研修をどのようにおこなうか、という点でしょう。
わたしくどもpicture academyは、実践的なAI及びデータ分析(データサイエンス領域)の研修をおこなってきた実績がございます。また、生成AIに関する研修・教材づくりにもいち早く取り組んでまいりました。
今回、わたくしどもの研修動画教材とテキストの一部を、ご希望の方にご覧いただけるよう、準備をさせていただきました。この機会に、ぜひご覧くださいませ。ご希望の方は、以下のメールフォームより「生成AIリテラシー研修の動画サンプル閲覧希望」とご記入になり、メッセージご送信ください。研修動画サンプルと、教材サンプルをお送りさせていただきます。
お問い合わせ
最後の「お問い合わせ内容」の欄に、「生成AIリテラシー研修の動画サンプル閲覧希望」とご記入ください。
以下、生成AIをビジネス導入する際に考慮すべき問題点について列挙させていただきました。
ご参考となれば幸いです。
生成AIビジネス導入の問題点
既存のバイアスの増幅:
AIは、大量のデータをもとに学習を行います。この学習データには、人間の持つさまざまな価値観や偏見が反映されていることがあります。例えば、過去の採用データをもとに採用AIを訓練した場合、そのデータに男性優位の偏見が含まれていれば、AIもその偏見を学習してしまいます。このように、訓練データの偏見がAIの出力にも影響を与えることを「バイアスの増幅」と言います。
企業や研究者が生成AIを使用する際には、このバイアスの存在を常に意識し、それを緩和するための手段を取ることが求められます。具体的には、訓練データの選定や前処理、モデルの評価方法など、AIのライフサイクル全体での取り組みが必要です。
このバイアスの増幅は、AIが提供する情報やサービスが公平でなくなるだけでなく、企業のブランドや信頼性を損なうリスクもあります。したがって、生成AIを導入する企業は、これらのバイアスを適切に認識し、対処することが非常に重要です。
有害なコンテンツの配布：
生成AIは、与えられたプロンプトや指示に基づいてテキストや画像などのコンテンツを生成する能力を持っています。しかし、この生成能力は完全に中立的ではなく、学習データに基づいて動作します。そのため、学習データに含まれる偏見や誤情報、攻撃的な言葉などが、生成AIの出力にも反映される可能性があります。
以下は、生成AIが有害なコンテンツを配布するリスクの具体的な例です：
- 攻撃的な言葉: 生成AIが、人種、性別、宗教などに関する攻撃的な言葉や偏見を含むコンテンツを生成する可能性があります。
- 誤情報の拡散: 生成AIが、事実ではない情報や誤解を拡散するコンテンツを生成することが考えられます。
- 不適切な指導: 例えば、医療や法律のアドバイスを生成するAIが、正確でない、または危険な情報を提供するリスクがあります。
- コンテンツの不適切な利用: 生成AIが作成したコンテンツが、悪意を持った第三者によって不適切な方法で利用される可能性があります。
これらのリスクを考慮すると、生成AIの出力は、その使用目的やコンテキストに応じて適切に監視・評価される必要があります。特に、公に公開される情報や、特定の意思決定に影響を与える可能性のある情報については、注意深く検証することが重要です。
著作権と法的リスク:
生成AIは、大量のデータを基にして学習を行い、新しいコンテンツを生成します。この過程で、著作権や法的な問題が生じる可能性があります。
- 著作権の侵害: 生成AIが学習する際に使用されるデータセットには、著作権で保護されているコンテンツが含まれることがあります。AIがこれらのコンテンツを元に新しい作品を生成する場合、著作権の侵害となる可能性があります。
- 生成されたコンテンツの著作権: AIによって生成されたコンテンツの著作権は、多くの国でまだ明確に定義されていません。従って、AIが生成したコンテンツの所有権や利用権に関する問題が生じる可能性があります。
- 契約違反: 企業が外部のデータセットを利用してAIを訓練する場合、そのデータセットの利用規約やライセンスに違反することが考えられます。
- 情報の正確性と責任: 生成AIが提供する情報が誤っていた場合、それに基づいて行われた意思決定や行動の結果生じる損害に対する法的な責任が問われる可能性があります。
- プライバシーの侵害: 生成AIが個人を特定可能な情報を含むコンテンツを公開する場合、プライバシーの侵害となり、法的な問題が生じる可能性があります。
これらのリスクを考慮すると、生成AIを使用する企業や研究者は、関連する法律や規制、著作権についての知識を持ち、適切な対策を講じることが必要です。特に、公に公開される情報や、商業的な利用を目的とする場合には、法的なリスクを最小限に抑えるための取り組みが求められます。
データプライバシーの侵害、機密情報の公開:
- プライバシーの侵害:
- 生成AIは、大量のデータを基に学習を行います。このデータには、個人を特定できる情報（氏名、住所、電話番号など）が含まれていることがあります。
- 生成AIが訓練データに基づいて出力を生成する際、意図せずとも個人情報を露呈するリスクがあります。
- プライバシーの侵害は、法に違反する可能性があり、法的な制裁や罰金の対象となることが考えられます。
- 機密情報の公開:
- 企業や研究機関は、業務上の秘密や研究データなど、公開すべきでない情報を持っています。
- 生成AIがこれらの機密情報を学習データとして取り込んでしまうと、その情報が公開されるリスクが生じます。
- 機密情報の公開は、企業の競争力の低下や、知的財産権の侵害、さらには法的な問題を引き起こす可能性があります。
よって、データの前処理やフィルタリングを行い、個人情報や機密情報を含むデータの使用を避けるなどの対策が必要です。また、生成AIの出力を定期的に監査し、不適切な情報が含まれていないか確認する必要があります。データ保護やプライバシーに関する法律や規制を遵守し、適切なデータ管理のプロセスを確立しておく必要があります。
仕事や役割の変化と士気
仕事や役割の変化:
AIや自動化技術の導入により、多くの業務プロセスが変化しています。これにより、従業員の役割や業務内容も変わる可能性があります。一部の業務はAIにより自動化され、人間の役割はより高度な判断やクリエイティブな業務にシフトしていくと考えられます。一方で、AIの導入により一部の職種や業務が不要になる可能性もあり、再教育や再配置が必要となる場面も考えられます。
士気への影響:
AIの導入や業務の変化は、従業員の士気やモチベーションに影響を与える可能性があります。AIによる業務の自動化が進む中、従業員は自らの役割や価値を疑問視することがあるかもしれません。また、新しい技術の導入に伴う研修や教育の不足、不安や恐れから士気が低下することも考えられます。
これらの変化を予測し対策をおこなう必要があります
- 従業員の教育や研修を充実させ、新しい技術や業務の変化に対応できるスキルを身につける機会を提供する。
- コミュニケーションを強化し、AIの導入目的やビジョン、従業員の新しい役割について明確に伝える。
- 従業員の意見やフィードバックを収集し、組織の方針や戦略の策定に反映させることで、士気やモチベーションを維持・向上させる。
AIや新しい技術の導入は、組織の文化や従業員の心理にも影響を与えるため、適切な対応とコミュニケーションが重要です。
