- Generative AI（GenAI）は、顧客サービスやコーディングなどの分野で産業を変革する可能性がある。
- GenAIの主な能力は、大規模言語モデル（LLM）を使用してコンテンツ（コードや会話など）を生成することにある。
- 技術の導入により、組織のエンゲージメント層が新たに加わる。
- しかし、不適切な内容や偏見、ヘイトスピーチ、暴力を扇動する内容など、問題のあるコンテンツを生成するリスクもある。
- GenAIは正確でない情報を自信を持って生成することがあり、それが真実と受け取られやすい。
- セキュリティやプライバシーの問題も常に存在し、企業データがLLMを通じて漏洩するリスクや、知的財産権を侵害する可能性がある。
- MicrosoftのSriram Subramanianによると、GenAIの責任ある開発と使用のための重要な原則が浮かび上がっている。
- 公平性、透明性、説明責任、包摂性、プライバシーとセキュリティ、信頼性と安全性の6つの原則が重要。
- ガバナンスの標準化、トレーニングとベストプラクティスの確立、理論を現実に変えるための適切なツールとプロセスが推奨されている。
- 開発者は、モデル提供者だけに依存するのではなく、安全で信頼性のあるアプリケーションを確保する責任も持つ。
- 全てのGenAI使用においてLLMを使用する必要はなく、リスク管理のために必要なロジックの層を解析することが重要。
- プロンプトエンジニアリングと少数の例を組み合わせることで、より正確な結果を得ることができる。
この記事から、GenAIの可能性とそれに伴うリスクが理解できます。特に、不正確な情報やセキュリティ問題は大きな懸念事項であり、これらを管理するための適切なガイドラインとプロセスの確立が重要であると感じます。また、開発者としての責任を理解し、安全で信頼性の高いアプリケーション開発に努めるべきだと思います。プロンプトエンジニアリングの技術を磨き、より精度の高い応答を生成するための工夫が求められるでしょう。