生成AIの代表的リスクの体系的分類

生成AIのリスクは「入力時のリスク(プロンプトによる機密漏洩・個人情報の目的外利用)」と「出力時のリスク(ハルシネーションによる誤謬、著作権・肖像権侵害、バイアスによる差別表現等)」の2つのフェーズに大別して対策を講じる必要があります。 ア:正解です。入力時(インプット)のリスクと出力時(アウトプット)のリスクという標準的なリスク分類体系を的確に説明しています。 イ:誤りです。機密漏洩、著作権侵害、名誉毀損など、法務・セキュリティ上の重大なリスクが多数存在します。 ウ:誤りです。プロンプトに入力した内容がサービスの学習に利用されたり、ログから流出する「入力時のリスク」は極めて深刻です。 エ:誤りです。AIの利用に対しても既存の個人情報保護法、著作権法、不正競争防止法、民法等が厳格に適用されます。

企業活動において生成AIを活用する際に生じる代表的なリスクの体系的分類に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。

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ア
プロンプトに社外秘情報や個人情報を入力してしまう「入力時のリスク(情報漏洩・目的外利用)」と、出力された虚偽情報や他者の著作権侵害物をそのまま対外利用してしまう「出力時のリスク(ハルシネーション・権利侵害・名誉毀損)」に体系的に大別される。
イ
生成AIのリスクは「端末の消費電力が若干増えること」だけに限定され、不正アクセスや営業秘密の漏洩、法的責任などの重大な情報セキュリティリスクは従来の情報システムと比較して全く存在しない。
ウ
生成AIのリスクは「出力時のハルシネーション」のみに限定され、いかなる機密ソースコードや顧客の個人情報を無料Webチャットツールに入力しても、情報漏洩リスクは原理的に発生しない。
エ
生成AIを業務導入した場合、個人情報保護法や著作権法、不正競争防止法などの既存の法体系は一切適用対象外となり、企業には全面的に超法規的免責が認められている。