Daniel A. Keller氏、InFlux Technologies LimitedおよびFluxのCEO兼共同創業者。
2023年4月、サムスン半導体部門のエンジニアたちはChatGPTに助けを求めた。その動機は単純だった：コードのデバッグ、ワークフローの効率化、会議メモの効率的な記録を望んでいたのだ。しかし、生成AIを活用しようという熱意から、従業員は独自のソースコードの断片や機密性の高い内部議論を直接チャットボットに貼り付けたとされる。数週間のうちに、3件の別々の情報漏洩が発生した。
この事態を憂慮すべき点は、単なる情報漏洩だけでなく、この失敗の重大性にあった。公開されている大規模言語モデル（LLM）に入力されたデータは取り出したり削除したりすることができない。同様に、サムスンの最重要資産である半導体設計が露出してしまったのだ。
同社は断固とした対応を取った。ChatGPTや類似のAIツールを社内ネットワークとデバイスから使用禁止（登録が必要）にする一方で、セキュリティを損なうことなく同様の生産性向上を提供できる社内AI解決策の構築を急いだ。
これは単なる従業員のミスを超えた、ガードレールのないAIがどのようにリスク要因になりうるかをリアルタイムで発見したグローバル企業の物語だった。
ゴールドラッシュ
この警告的な事例は、爆発的な普及の背景の中にある。マッキンゼーによると、回答者の78%がすでに少なくとも1つのビジネス機能で定期的にAIを使用している。
マーケティングコピーの自動化から法的契約書の作成まで、企業はLLMを新たな生産性エンジンと見なしている。その魅力は抗しがたい：より速い処理時間、少ないボトルネック、そして即座にスケールする常時稼働のデジタルアシスタント。
しかし、このスピードには代償が伴う。AIを導入する競争の中で、多くの組織はルールを確立するよりも速くツールを採用している。熱意がガバナンスを凌駕することが多く、その結果は独自データの漏洩など、深刻なものとなりうる。
潜む危険
LLMに関連するリスクは必ずしも明白ではない。それらはダッシュボードや四半期報告書には現れない。代わりに、静かに表面化する：知的財産の漏洩、法的申請の欠陥、規制違反などだ。
最も差し迫った脆弱性には以下が含まれる：
• データ漏洩：サムスンが発見したように、従業員が機密情報をサードパーティのモデルに入力し、取り返しのつかない露出を生み出す可能性がある。
• ハルシネーション（幻覚）：LLMは絶対的な自信を持って回答を作り出すことがある。2023年、ニューヨークの2人の弁護士がChatGPTが生成した法的文書（登録が必要）を提出したが、それは完全に偽の判例を引用していた。裁判所は彼らに制裁を科し、彼らの法律事務所の評判は大きな打撃を受けた。
• コンプライアンスのギャップ：GDPRやHIPAAなどのデータプライバシー規則は厳格な管理を要求している。個人情報や健康データをLLMに入力すると、企業は罰金や訴訟にさらされる可能性がある。イタリアは2023年、プライバシーとデータ収集に関する懸念からChatGPTを一時的に禁止した。
共通するテーマは単純だ：AIは生産性とリスクの両方を増幅する。人間の監視がなければ、問題を解決するのと同じくらい効果的に脆弱性を作り出す。
生成AI時代のガードレール
サムスンの禁止措置は極端だったかもしれないが、それは基本的な真実を示している：企業は生成AIを安全に使用するためのガードレールを必要としている。これらのガードレールはイノベーションを抑制するためのものではなく、イノベーションが信頼、知的財産、コンプライアンスを損なわないようにするためのものだ。
強固なフレームワークには以下が含まれる：
1. アクセス制御
すべての従業員がAIシステムへの直接的なアクセスを必要とするわけではない。誰がどのような状況でAIツールを使用できるかを制限する。サムスンは情報漏洩の後、リスクを軽減するための緊急措置として入力サイズをわずか1,024バイトに制限した。
2. データ分類
どのデータがAI入力に安全かを定義する明確なルールが必要だ。独自のソースコード、財務記録、個人情報は禁止すべきだ。これには、従業員が本能的に「これを外部システムと共有すべきか？」と問う文化の構築が必要となる。
3. AIシステムのレッドチーミング
サイバーセキュリティにおけるペネトレーションテストと同様に、企業はAIシステムをレッドチームし、敵対的なプロンプト、ジェイルブレイクの試み、データ汚染に対して意図的にストレステストを行うべきだ。この積極的なアプローチにより、攻撃者が悪用する前に脆弱性が明らかになる。
4. ポリシーとトレーニング
テクノロジーは意識を置き換えることはできない。定期的なトレーニングセッション、明確なガイドライン、シナリオベースの教育により、従業員は生成AIの利点と危険性の両方を理解できる。
人間がまだ重要である理由
ポリシーや技術的な保護策があっても、人間の要素は決定的な要因であり続ける。AIは自身を守ることはできない。人間を介在させる監視がなければ、企業は偏見があったり、虚偽だったり、法的に危険な出力に過度に依存するリスクがある。
法律業界は顕著な例を提供している。ニューヨークの事例を超えて、裁判所は現在、弁護士が提出書類でAIを使用したかどうかを開示するよう求める常設命令を出している。裁判官は、ツールがどれほど高度であっても、人間の判断は譲れないもの（登録が必要）であることを示している。
AIはパートナーであり、代替品ではない。その価値は人間の倫理観、精査、責任と組み合わせたときにのみ最大化される。
セキュリティの競争優位性
生成AIの保護は単なる防御的必要性ではなく、戦略的優位性でもある。その理由は以下の通りだ。
• 顧客の信頼：クライアントは、データを厳格に保護する組織とビジネスを行う可能性が高い。2023年のPwCの調査によると、消費者の85%がセキュリティ慣行に懸念がある企業とは取引しないと回答している。
• 投資家の信頼：取締役会と株主は、イノベーションとリスク管理のバランスを取る企業を評価する。世界経済フォーラムのレポートによると、堅牢なサイバーセキュリティ慣行を持つ企業は、長期的な企業価値評価において同業他社を上回る可能性が高い。
• 規制への準備：EU AI法などの枠組みが完全実施に近づく中、今日のコンプライアンスは明日のペナルティを防ぐ。この法律は非遵守に対する罰金を課すだけでなく、「高リスク」AIシステムの新しい基準も作成する。早期に準備する企業は金融やヘルスケアなどの規制産業での契約を獲得する一方、遅れをとる企業は収益性の高い市場から排除されるリスクがある。
まとめ
サムスンの経験は特異なケースではなく、企業AIの新しい現実を垣間見せるものだ。この事件は回避可能だったが、教訓的でもあった：ガードレールはもはやオプションではない。
AIだけでは、否定できない可能性を提供する。人間のチームが到達できない速度で、文章を書き、コーディングし、要約し、支援することができる。しかし、明確な境界がなければ、情報漏洩、訴訟、評判の危機など、最悪の形で表面化する待ち受けるリスク要因となる。
前進する道は明確だ：すべてのイノベーションにセキュリティを組み合わせること。企業にとって、課題はもはやAIとLLMを採用するかどうかではなく、それらを責任を持って使用する方法である。
