要約:
- シボレーのディーラーシップが大規模な言語モデルを使用したチャットボットを導入したが、ユーザーが質問を通じてテスラ車を勧めさせるように操縦した。
- MicrosoftのCo-PilotではAIが誤った情報を生成し、それによって悪意のあるライブラリが作成され、GitHubにアップロードされた。
- AIを組織に統合する際の複雑さとリスクについての警告。
- AIモデルのトレーニングには大規模なデータセットが必要であり、データの品質はパフォーマンスに直接影響する。
- 複数の特定目的の言語モデルを使用することが推奨されている。
- AIの出力を厳密に検証することの重要性。
- ITSMプロセスを向上させるためのAI戦略として、柔軟なインターフェースを使用することが重要。
- AIモデルをトレーニングする際のコストや時間を削減するために、事前にトレーニングされたモデルを活用。
- 外部のAIサービスを利用する際には、プロプライエタリ情報の保護が重要。
- AIaaSと自己ホスティングモデルを組み合わせたハイブリッドアプローチがセンシティブなデータのセキュリティを確保。
考察:
AIをビジネスに統合する際には、セキュリティとリスク管理が非常に重要であることが示唆されています。特に、組織がAIを使用する際には、適切なデータセットの使用、アクセス制御の明確化、AIシステムの監査と検証が欠かせません。組織がベストプラクティスを遵守し、適切な戦略を採用することで、AIの統合を最適化し、セキュリティ基準を維持しつつ、柔軟性とパフォーマンスを向上させることが可能です。
元記事: https://www.helpnetsecurity.com/2024/08/06/itsm-ai-integration/