はじめに
本記事では、AIの悪用について解説します。AIは我々の生活を豊かにするだけでなく、悪用されることで我々の生活を脅かすものになり得ます。本記事を読むことで、AIの悪用の事例やその影響、対策について理解を深めることができます。
AIの悪用事例
以下では代表的なAIの悪用の事例やその影響について紹介します。
偽情報の拡散
近年、深層学習技術の発展に伴い、動画や音声などのコンテンツをよりリアルに作成することが可能となっています。そのような技術の利用は、エンターテインメントや教育分野での新たな手段としてのポテンシャルを持ちながらも、多くのリスクを伴います。特にディープフェイクは非常に問題となっている技術の一つです。ディープフェイクは、AIを駆使して偽の画像、動画、音声などを生成する技術です。特に、実在する人物の顔や声を精巧に再現し、合成した偽コンテンツは個人や社会の信頼性の低下につながります。SNSなどでディープフェイクを利用した偽情報の拡散は、政治や経済における誤解や混乱を引き起こし、重大な社会的混乱を招く可能性があります。また、個人に対する名誉毀損やプライバシーの侵害にもつながる恐れがあります。そのため、ディープフェイク技術の使用には細心の注意が求められ、法規制や倫理ガイドラインの整備が急務とされています。
サイバー攻撃の助長
AIを悪用したサイバー攻撃は、現代のデジタル環境における新たな脅威として急速に拡大しています。AI技術の進化に伴い、攻撃者はこれらの技術を利用し、より巧妙で難解な攻撃手法を開発しています。例えば、AIにセキュリティシステムのパターンを学習させ、検知されにくいマルウェアを作成したり、大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）などの生成AIの能力を利用してより信頼性のあるフィッシングメールを作成することも可能です。AIを悪用したサイバー攻撃は、従来のサイバーセキュリティ対策を回避するようなマルウェアを生成するだけでなく、専門的な知識がなくともそれらを実現し、攻撃の自動化も可能にするため、短時間で大規模な影響を引き起こす潜在的な危険性があります。この種のAIの悪用の影響としては、個人情報や企業データの流出、経済的損失、そして社会インフラへの妨害などが挙げられます。
AIの悪用への対策
偽情報の拡散への対策
偽情報の拡散は主にフェイク画像やディープフェイクが利用されます。そのため、それらを検知する技術を利用することが主な対策となります。文献[1]によると、ディープフェイクの検知技術として、AIやブロックチェーンを利用した検知技術が開発されています。特にAIを用いた検知手法では90％の正解率でディープフェイクを検知できることが報告されており、実用化されている検知ツールも存在します。これらを使うことで偽情報であるかどうかを見破ることができるため、非常に強力な対策といえます。
また、最も重要なことは、常に情報が正しいかどうかを疑うことです。主にSNSで出回る画像や情報は偽情報の拡散の主なプラットフォームとなっているため、発信しているアカウントや情報源が信頼できるかどうかをしっかりと確認する必要があります。多くの人が共有しているからといって必ずしも正しい情報でないということを理解しておくことが大切です。
サイバー攻撃の助長への対策
上記で紹介したサイバー攻撃に関するAIの悪用事例は多くの場合、生成AIを用いています。そのため、生成AIへの対策が上記の悪用を防ぐための対策になる可能性があります。例えば、マルウェア生成などはLLMに基づいたチャットボットに生成方法を出力させることで実現しています。そのため、LLMに対してアライメントと呼ばれる技術などを適用することで安全機構を設置し、そういった出力を防止することがチャットボットサービスの提供側にとって必須の対策となります。しかし、プロンプトインジェクションによりJailbreak攻撃が行われた場合、この安全機構は突破されてしまいます。そのため、従来のサイバーセキュリティの分野で導入されているような入力データの検証などの防御手法を導入し、セキュリティを高めることも必要です。
その他の対策
このようなAIの悪用から個人や社会を守る対策としては、防御システムの開発やAIを活用した偽コンテンツ検出技術の開発も重要ですが、AIセキュリティに関する理解を促進するための教育や倫理観の育成が欠かせません。まずは上記のようなAIの悪用が存在するということや、どのように悪用されるのかという事例を知ることが、社会全体でAIを安全に利活用していくために最も大切なことだと言えます。また、AIの発展のスピードはとても早いため、日々情報を収集し、さまざまなリスクを予測することも効果的と考えられます。
まとめ
本記事では、AIの悪用の事例や影響について紹介しました。我々の生活を便利で快適にすることが期待されているAIですが、その悪用の可能性や事例を知ることでAIを安全に利用することができ、個人や社会がAIの悪用による被害を回避することにつながります。本記事がその一助となることを願っています。
参考文献
[1] Rana, Md Shohel, et al. “Deepfake detection: A systematic literature review.” IEEE access 10 (2022): 25494-25513.