【危険回避マニュアル】生成AIの注意点7選！メリットを最大限に活かし、意外なリスクから身を守る方法を高校生向けに徹底解説

「生成AIって、文章や絵を自動で作ってくれてスゴい！」「でも、なんだか怖いニュースも聞くし、何に気をつければいいの？」

最近、私たちの周りで急速に身近になってきた「生成AI（ジェネレーティブAI）」。宿題のアイデア出しから、プログラミングのお手伝い、面白い画像の作成まで、まるで魔法のような力で私たちの生活や学習をサポートしてくれる可能性を秘めています。しかし、その一方で、使い方を間違えたり、仕組みをよく知らなかったりすると、思わぬトラブルに巻き込まれてしまう危険性も潜んでいるのです。

この記事では、そんな生成AIを安全に、そして賢く活用するために、絶対に知っておくべき「7つの重要な注意点」を、高校生の皆さんにも分かりやすく徹底解説します。この記事を読めば、生成AIのメリットを最大限に引き出しつつ、その裏に潜む意外なリスクから自分自身を守るための具体的な方法が分かります。未来のテクノロジーと上手に付き合っていくための必須知識を、一緒に学んでいきましょう！

そもそも「生成AI」って何？魔法の裏側をちょこっと覗いてみよう

注意点の話に入る前に、まずは「生成AIって一体何者？」という基本をおさらいしましょう。

生成AIの正体は「新しいものを創り出す」AI

生成AIとは、たくさんのデータ（例えば、インターネット上にある膨大な文章や画像など）を「お手本」として学習し、その学習結果に基づいて、これまで世の中になかった全く新しいオリジナルのコンテンツ（文章、画像、音楽、動画、コンピューターのプログラムなど）を自動で「生成」する能力を持った人工知能のことです。

従来のAIが、主にデータの中から特定のパターンを見つけ出したり、何かを分類したり予測したりする（例えば、迷惑メールを判別したり、明日の天気を予報したりする）のが得意だったのに対し、生成AIは「ゼロからイチを生み出す」創造的な力を持っているのが大きな特徴です。

どうやって新しいものを創り出すの？その仕組みとは

生成AIの頭脳の中では、「深層学習（ディープラーニング）」というAIの学習方法が使われています。特に、「大規模言語モデル（LLM）」や「Transformer（トランスフォーマー）アーキテクチャ」、「拡散モデル（Diffusion Models）」といった、ちょっと難しい名前の技術が活躍しています。

簡単に言うと、これらのAIモデルは、

1. 大量のデータを「食べる」 インターネット上の文章や画像をひたすら読み込み、言葉の使い方や絵のパターンなどを覚えます。

2. パターンを「理解する」 データの中に隠されたルールや関係性を見つけ出します。

3. 指示に従って「創り出す」 私たちが「こんな文章を書いて！」「あんな絵を描いて！」とお願い（これを「プロンプト」と言います）すると、学習したパターンを組み合わせて、最もそれらしい、かつ新しいものをアウトプットしてくれるのです。

重要なのは、生成AIはデータベースから答えを探してくるのではなく、学習した知識に基づいて「予測」してコンテンツを生成しているという点です。これが、素晴らしい創造力を発揮する源泉であると同時に、後で説明するような「うっかりミス」の原因にもなるのです。

生成AIにはどんな種類があるの？

生成AIと一口に言っても、実は色々な種類があります。

• テキスト生成AI 私たちがチャット形式で質問すると答えてくれたり、メールやレポートを書いてくれたりします。OpenAI社の「ChatGPT」やGoogle社の「Gemini」などが有名です。

• 画像生成AI 言葉で指示するだけで、オリジナルのイラストやリアルな画像を生成してくれます。「Midjourney」や「Stable Diffusion」、「DALL-E」などが代表的です。

• 動画生成AI テキストや画像から短い動画を生成したり、動画の編集を手伝ってくれたりします。

• 音声・音楽生成AI テキストを自然な声で読み上げたり、オリジナルの楽曲や効果音を作ったりします。

• コード生成AI プログラマーの代わりにコンピューターのプログラムコードを書いてくれたり、バグを見つけてくれたりします。

これらの生成AIは、私たちの勉強や仕事、クリエイティブな活動をサポートしてくれる強力なツールになり得ます。しかし、その力を正しく使うためには、これからお話しする注意点をしっかりと理解しておくことが大切です。

注意点1 「え、ウソだったの？」生成AIの答えは100%信用しちゃダメ！精度と信頼性の落とし穴

生成AIがスラスラと答えてくれると、ついつい「全部正しい情報なんだろうな」と思ってしまいがちです。でも、ちょっと待ってください！実は、生成AIの答えには「ハルシネーション」と呼ばれる、もっともらしい「ウソ」が混じっていることがあるのです。

ハルシネーションって何？AIが見せる「幻覚」の正体

AIにおける「ハルシネーション」とは、AIが学習したデータや現実の事実に裏付けられていないにもかかわらず、あたかも真実であるかのように、自信満々に間違った情報や完全にデタラメな情報を生成してしまう現象のことです。まるでAIが「幻覚」を見ているかのように見えることから、こう呼ばれています。

例えば、歴史上の人物について質問したときに、実際には言っていない発言を引用したり、存在しない出来事を語ったりすることがあります。ある調査では、チャットボットの答えの最大27%にハルシネーションが含まれていたという報告もあるほど、決して珍しいことではありません。

なぜハルシネーションは起きるの？その原因とは

ハルシネーションが起きてしまう主な原因は、生成AIの仕組みそのものにあります。

• AIは「予測」しているだけ 生成AIは、データベースから正確な情報を検索しているのではなく、学習した膨大なデータの中から「次に来る言葉として、統計的に最もそれらしいのは何か」を予測して文章を組み立てています。そのため、確率的にありえそうだけど実際には間違っている、という組み合わせを生み出してしまうことがあるのです。

• 学習データの問題 AIが学習したデータが古かったり、間違った情報を含んでいたり、特定の情報が不足していたりすると、それを元に不正確な答えを生成してしまうことがあります。

• 曖昧な指示 私たちがAIに出す指示（プロンプト）が曖昧だったり、分かりにくかったりすると、AIが意図を誤解して、見当違いの答えを返してくることもあります。

間違った情報がもたらす怖い影響

ハルシネーションによって生成された不正確な情報を信じてしまうと、様々な問題が起こる可能性があります。

• デマや誤情報が広まる もっともらしいウソの情報がSNSなどで拡散され、社会に混乱を招くかもしれません。

• 間違った判断をしてしまう 例えば、病気の治療法についてAIに聞いて、間違った情報を信じてしまうと、健康を害する危険性があります。宿題の答えをAIに頼って、間違った内容を提出してしまうかもしれません。

• AIや提供元の信頼がなくなる 間違いばかりのAIツールは、誰も使いたがらなくなってしまいます。

ハルシネーションから身を守るための対策

では、どうすればハルシネーションの被害を防げるのでしょうか。

• 鵜呑みにしない！批判的な目を持つ AIの答えは「あくまで参考意見の一つ」と捉え、100%正しいとは信じ込まないようにしましょう。

• 必ずファクトチェック！ 特に重要な情報や、レポート・論文などで引用する場合は、必ず複数の信頼できる情報源（公式サイト、専門書、信頼できるニュースサイトなど）で裏付けを取りましょう。

• プロンプトを工夫する AIへの指示は、具体的で分かりやすく、誤解の余地がないように心がけましょう。「情報源を教えてください」「もし情報が不確かであれば、そう答えてください」といった指示を加えるのも有効です。

• 複数のAIで確認する 可能であれば、同じ質問を複数の異なる生成AIツールにしてみて、答えを比較してみるのも良いでしょう。

• RAG（検索拡張生成）技術の活用 最近では、AIが答える際に、信頼できる外部のデータベースや最新のウェブ情報を参照しながら回答を生成する「RAG」という技術も使われ始めています。これにより、ハルシネーションを減らす効果が期待できます。

生成AIは非常に賢く見えますが、完璧ではありません。その答えを疑う目と、自分で真偽を確かめる手間を惜しまないことが、何よりも大切な対策です。

注意点2 「それって偏ってない？」AIに潜むバイアスと公平性の問題 あなたは大丈夫？

生成AIは、人間社会が生み出した膨大なデータを学習して賢くなります。しかし、その「お手本」となるデータには、残念ながら私たちの社会が持つ様々な「偏見（バイアス）」も含まれてしまっています。AIは、そうした偏見まで正直に学習してしまうことがあるのです。

AIはどこからバイアスを学ぶの？その源泉とは

AIの出力に見られる偏った傾向や不公平な扱いは、主に以下のような原因で発生します。

• 学習データそのものの偏り これが最も大きな原因です。

  • 歴史的・社会的なバイアス 例えば、過去の採用データで特定の性別が多く採用されていた場合、AIもそれを「普通のこと」として学習し、採用に関する提案で性別に偏りが出てしまうかもしれません。

  • データの集め方の偏り インターネット上の画像データで、特定の人種の顔写真が少なかったり、特定の文化背景を持つ人々の情報が偏っていたりすると、AIの認識や生成結果にもその偏りが反映されてしまいます。

• AIの設計や学習方法の偏り AIモデルの作り方や、学習のさせ方自体が、意図せずに特定の偏りを生み出してしまうこともあります。

• 人間とのやり取りによる偏り 私たちがAIと対話する中で、無意識のうちに特定の答え方を誘導してしまったり、AIが私たちの偏見に合わせてしまったりすることもあります。

バイアスが引き起こす深刻な影響とは

AIが偏った情報を生成したり、不公平な判断をしたりすると、どんな問題が起きるのでしょうか。

• ステレオタイプの再生産と強化 「女性は家庭的」「特定の人種は暴力的」といった、社会に根強く残る間違った固定観念を、AIがまるで事実であるかのように繰り返し出力することで、そうした偏見をさらに強めてしまう危険性があります。

• 差別的な扱いの発生 例えば、AIを使った採用システムが、応募者の性別や出身地だけで不利な評価をしてしまったり、融資の審査で特定の人種が不当に低い評価を受けたりする、といったことが起こり得ます。

• 機会の不平等 AIが提供する情報やサービスが、特定の人々にとってアクセスしにくかったり、不利な内容だったりすることで、教育や雇用の機会が不平等になる可能性があります。

AIを公平に使うための対策

AIのバイアスを完全になくすのは難しいですが、その影響を減らすために、様々な取り組みが行われています。

• 多様でバランスの取れた学習データを使う AIを開発する側は、できるだけ様々な人種、性別、文化背景を持つ人々のデータを、偏りなく集めて学習させることが重要です。

• バイアスを検出・修正する技術 AIの出力に偏りがないかをチェックするツールを使ったり、学習の段階で偏りを減らすような工夫をしたりする技術も研究されています。

• 私たち自身が批判的な視点を持つ AIの答えが、もしかしたら何らかの偏見に基づいているかもしれない、という可能性を常に頭の片隅に置いておくことが大切です。

• 多様な人々とAIを評価する AIシステムを開発したり評価したりする際には、様々なバックグラウンドを持つ人々が関わることで、多様な視点から問題点を見つけやすくなります。

• 透明性を高める努力 AIがなぜそのような答えを出したのか、その判断の根拠をできるだけ明らかにしようとする研究（説明可能なAI、XAIと呼ばれます）も進められています。

生成AIを使う私たちも、その出力が絶対的に中立で公平とは限らないことを理解し、常に「本当にそうだろうか？」と問いかける姿勢を持つことが、バイアスによる悪影響を避けるために不可欠です。

注意点3 便利だけど悪用厳禁！偽情報、ディープフェイク、著作権…生成AIのダークサイドと法的注意点

生成AIの素晴らしい能力は、残念ながら、悪意を持った人々によって悪い目的のために使われてしまう危険性もはらんでいます。また、知らず知らずのうちに法律に触れてしまう可能性も…。ここでは、特に注意すべき「ダークサイド」を見ていきましょう。

偽情報やプロパガンダが社会を揺るがす

生成AIは、本物と見分けがつかないほどリアルな文章や画像を、誰でも簡単に、しかも大量に作れてしまいます。これが悪用されると…

• 世論操作や選挙妨害 特定の政治家や政党に有利な偽情報や、ライバルを貶めるようなデマをAIで大量に作り、SNSなどで拡散させることで、選挙の結果を不正に操作しようとする動きが出てくるかもしれません。

• 社会の分断を煽る 特定のグループに対する憎悪を煽るような偽情報を流し、社会の対立や分断を深めるために使われる危険性があります。

• テロ組織による悪用 テロ組織が、過激な思想を広めるためのプロパガンダ映像をAIで簡単に作ったり、勧誘メッセージをターゲットに合わせて自動生成したりするのに使う可能性も指摘されています。

ディープフェイクの恐怖 なりすましや詐欺が現実に

ディープフェイクとは、AIを使って作られた、本物そっくりの偽の動画や音声、画像のことです。有名人の顔を別人の体と合成したり、実際には言っていないことを話しているかのように見せかけたりすることができます。

• 金銭を狙った詐欺 有名な経営者や、あなたの家族の声や姿をマネしたディープフェイクを使って、「緊急でお金が必要になった」などと偽り、送金を要求するような詐欺が実際に起きています。

• 名誉毀損や風評被害 特定の個人が不適切な行動をしているかのような偽の動画や画像を作り、その人の評判を貶めるために使われることがあります。

• 政治的な悪用 重要な選挙の前に、候補者が問題発言をしているかのようなディープフェイク動画が流され、選挙戦に大きな影響を与える、といった事態も懸念されています。

AIがサイバー攻撃を手助け？悪性コード生成のリスク

生成AIはプログラムコードも書けるため、コンピューターウイルスのような悪意のあるソフトウェア（マルウェア）の作成や、より巧妙なフィッシング詐欺メールの作成に悪用される危険性があります。これにより、サイバー攻撃がこれまで以上に簡単かつ大規模に行われるようになるかもしれません。

それ、誰の作品？著作権の落とし穴

生成AIと著作権の問題は、今まさに世界中で大きな議論となっています。

• AIの「教科書」は大丈夫？学習データの著作権 生成AIは、インターネット上にある膨大な量の文章や画像を学習しますが、その中には当然、誰かが著作権を持っている作品がたくさん含まれています。これらの作品を、著作権者の許可なくAIの学習に使うことが法的に許されるのかどうか、という点が大きな争点となっています。日本では、AI開発のための情報解析目的であれば原則として著作物の利用が認められていますが、「著作権者の利益を不当に害する場合」は例外とされており、その具体的な線引きはまだ曖昧な部分が多いのが現状です。

• AIが作ったものは誰のもの？生成物の著作権 AIが生成した文章や画像の著作権は、一体誰のものになるのでしょうか。現在の多くの国の法律では、著作権は基本的に「人間の創作活動」に対して認められるため、AIが完全に自動で生成したものには著作権が発生しない、あるいはAIを利用した人間が著作者と認められるためには、その人がどれだけ創作的に関与したか（例えば、プロンプトの工夫や生成後の修正など）が重要になると考えられています。

• うっかり著作権侵害？AIの作品が誰かのマネだったら AIが生成した作品が、たまたま既存の誰かの作品とそっくりだったり、特定のアーティストの作風を強く反映していたりする場合、意図せず著作権侵害になってしまう可能性があります。特に、有名なキャラクターや作品を模倣するような指示をAIに出す場合は注意が必要です。

悪用リスクから身を守るために

これらの悪用リスクや法的な問題に対処するためには、技術的な対策だけでなく、社会全体の取り組みが不可欠です。

• 見破る技術の開発 AIが作ったコンテンツ（特にディープフェイクなど）を自動で見分ける技術の研究が進められています。

• コンテンツの出所を明らかにする技術 作成されたコンテンツに「これはAIが作りました」という印（電子透かし）を付けたり、誰がいつどのように作ったのかという履歴（来歴証明、C2PAという標準規格が有名です）を記録したりする技術が開発されています。

• 法律やガイドラインの整備 偽情報の拡散やディープフェイクの悪用を規制するための法律作りや、AIの倫理的な利用に関するガイドラインの策定が進められています。

• 私たち自身の情報リテラシー向上 オンライン上の情報が本当に正しいのか、発信元は信頼できるのかを批判的に見極める力を養うことが、何よりも大切です。

生成AIは強力なツールですが、その力を悪用しようとする人もいます。技術の進歩と並行して、私たち自身も賢くならなければなりません。

注意点4 あなたの情報、守られてる？プライバシーとセキュリティの重要ポイント

生成AIを安全に使うためには、私たちの個人情報や大切なデータがどのように扱われるのか、そしてAIシステム自体が安全なのか、といったプライバシーとセキュリティの側面に細心の注意を払う必要があります。

個人情報や秘密のデータが漏れちゃうかも？プライバシー侵害のリスク

生成AIとのやり取りでは、気づかないうちにプライバシーに関わる情報が危険に晒される可能性があります。

• AIの「記憶」にご用心 学習データからの情報漏洩 AIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、学習の過程で膨大な量の情報を記憶します。その中には、個人を特定できる情報（名前、住所、メールアドレスなど）や、企業の内部情報、医療記録といった非常にデリケートな情報が含まれている可能性があります。そして、AIが応答を生成する際に、これらの記憶された情報が意図せずポロっと出てきてしまう（漏洩してしまう）危険性があるのです。

• チャット入力は誰かに見られてる？プロンプト経由での情報漏洩 私たちが生成AIツール（特に無料版や一般的なウェブサービス）に質問や指示を入力する際、その内容（プロンプト）がサービスを提供している会社によって記録されたり、AIのさらなる学習のために使われたり、あるいは万が一、その会社がサイバー攻撃を受けてデータが盗まれたりすることで、外部に流出してしまうリスクがあります。学校の課題で悩んでいることや、個人的な相談、会社の新しい企画のアイデアなどを軽い気持ちで入力してしまうと、それが思わぬ形で広まってしまうかもしれません。

データ保護のルールを守ろう！関連する法律と私たちの権利

生成AIを利用する際には、GDPR（EU一般データ保護規則）や日本の個人情報保護法など、個人情報やプライバシーを守るための法律やルールをしっかりと守る必要があります。これらの法律は、企業などが個人情報を集めたり使ったりする際に、

• 何のために使うのかをはっきりさせること（目的の明確化）

• 必要な範囲でだけ集めること（データ最小化）

• 本人の同意なしに勝手に使わないこと（同意の取得）

• 情報が漏れないように安全に管理すること（安全管理措置）

• 本人から「自分の情報を見せてほしい」「間違っていたら直してほしい」といった要求があった場合には対応すること（開示・訂呈等の権利）

などを定めています。生成AIの開発者やサービス提供者はもちろん、私たち利用者も、これらのルールを意識することが大切です。

AIシステムも狙われる！セキュリティの脆弱性

生成AIアプリケーションは、従来のソフトウェアとは異なる、特有のセキュリティ上の弱点（脆弱性）を持っている可能性があります。専門機関であるOWASP（オワスプ）は、「LLMアプリケーションのためのOWASP Top 10」として、特に注意すべきセキュリティリスクをまとめています。

その中からいくつか代表的なものを紹介すると…

• プロンプトインジェクション 攻撃者が、AIを騙すような巧妙な指示（プロンプト）を入力することで、AIに意図しない動作（例えば、隠された情報を喋らせたり、禁止されているはずの危険な内容を生成させたり）をさせる攻撃です。

• 不安全な出力の取り扱い AIが生成した答え（例えば、プログラムコードなど）を、安全かどうか十分にチェックしないまま他のシステムで使ってしまうと、それが原因でコンピューターウイルスに感染したり、不正アクセスを許してしまったりする危険性があります。

• 学習データの汚染 悪意のある人が、AIの学習データにこっそり嘘の情報や偏った情報を混ぜ込むことで、AIの判断をおかしくさせたり、特定の利用者にとって不利な結果を生み出させたりする攻撃です。

• 機密情報の露呈 AIが、過去の会話や学習データに含まれていた個人情報や企業の秘密情報を、うっかり他の人への返答の中に出してしまい、情報漏洩につながるリスクです。

プライバシーとセキュリティを守るための対策

では、これらのリスクから私たちの情報やシステムを守るためには、どんな対策が必要なのでしょうか。

• 技術的な対策

  • データの暗号化 大切な情報は、他の人に見られないように暗号化して保存したり、やり取りしたりします。

  • 匿名化・仮名化 個人が特定できないように、データを加工してからAIの学習に使うなどの工夫をします。

  • アクセス管理の徹底 誰がどの情報にアクセスできるのかを厳しく管理し、必要最小限の人だけが扱えるようにします。

  • 入力と出力のチェック AIへの指示やAIからの答えに、危険な内容や個人情報が含まれていないかを自動でチェックするフィルターを導入します。

  • セキュリティソフトの導入と更新 コンピューターウイルス対策ソフトなどを常に最新の状態に保ちます。

• 組織的な対策

  • 利用ルールをしっかり決める 会社や学校などで生成AIを使う場合は、「どんな目的で使うのか」「どんな情報を入力してはいけないのか（特に個人情報や機密情報）」「困ったときは誰に相談するのか」といったルールを明確に決め、みんなで守ることが大切です。

  • 教育と意識向上 生成AIの便利な点だけでなく、危険性や注意点についてもしっかりと学び、従業員や生徒の意識を高めます。

  • 信頼できるサービスを選ぶ 生成AIサービスを選ぶ際には、その提供会社がどんなセキュリティ対策やプライバシー保護方針を持っているのかをよく確認しましょう。

  • もしもの時の準備 万が一、情報漏洩やセキュリティ事故が起きてしまった場合に、どう対応するのかをあらかじめ計画しておきます。

生成AIのセキュリティとプライバシーは、どちらか一方だけ対策しても不十分です。技術的な対策と、私たち自身の意識や組織としてのルール作りを組み合わせることで、初めて安全な利用が可能になるのです。

注意点5 AIの「考え」は分からない？透明性と説明責任の壁

生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、まるで魔法のように賢い答えを返してくれますが、その「頭の中」で一体何が起こっているのか、なぜそのような答えに至ったのかを、私たち人間が完全に理解するのは非常に難しいと言われています。これが「ブラックボックス問題」と呼ばれる、AIの透明性と説明責任に関する大きな課題です。

AIの頭脳は「ブラックボックス」？

「ブラックボックス」とは、中身がどうなっているのか外からは見えない箱のことです。AI、特にたくさんの計算を複雑に組み合わせて答えを出す深層学習モデルは、その内部の処理があまりにも複雑なため、人間が一つ一つの計算の意味を追いかけるのが困難です。そのため、AIが最終的に出した答えが「なぜそうなったのか」という理由や根拠を、明確に説明できないことが多いのです。

この「ブラックボックス問題」は、いくつかの困った状況を引き起こします。

• 間違いの原因が分からない AIが間違った答えを出したとき、なぜ間違えたのか原因を突き止めるのが難しく、修正や改善がしにくくなります。

• 隠れた偏見を見つけにくい AIの判断基準が分からないと、その判断にどんな偏見（バイアス）が影響しているのかを見つけ出し、直すことが難しくなります。

• 本当に信じていいの？ 「なぜそう判断したのか」が分からないAIの答えを、特に医療や金融、法律といった重要な場面で、心から信頼して使うのは難しいかもしれません。

• 誰のせい？責任の所在が曖昧に AIの判断によって何か問題が起きたとき（例えば、AIの誤ったアドバイスで損害が出た場合など）、その責任がAIの開発者にあるのか、提供者にあるのか、それとも利用者にあるのか、はっきりさせることが難しくなります。

AIの「考え」を解き明かす「説明可能なAI（XAI）」の挑戦

このブラックボックス問題を解決し、AIの判断プロセスを人間にも理解できるようにしようとする研究分野が「説明可能なAI（XAI エックスエーアイ）」です。XAIは、AIの透明性を高め、信頼性を向上させることを目指しています。

XAIには、様々なアプローチがあります。例えば、

• AIが判断の根拠として重視した部分を示す 画像認識AIなら、画像のどの部分を見て物体を認識したのかをハイライト表示したり、文章生成AIなら、どの単語や情報源を参考にしたのかを示したりします。

• 判断ルールを分かりやすく示す AIが使っている複雑なルールを、人間が理解しやすいシンプルなルールに置き換えて説明しようとします。

• 似たような事例を示す AIの判断と似たような過去の事例を示すことで、判断の妥当性を理解しやすくします。

しかし、XAIの研究はまだ発展途上で、特にチャットGPTのような超巨大で複雑なAIの動きを完全に説明するのは非常に難しいのが現状です。また、「誰にとって分かりやすい説明なのか（専門家向けか、一般ユーザー向けか）」によって、求められる説明のレベルも変わってきます。

責任はどこに？「説明責任のギャップ」を埋めるために

生成AIを使ったシステムは、データを提供する人、AIモデルを作る人、AIサービスを提供する会社、そのサービスを実際に使う人など、たくさんの人が関わっています。そのため、もしAIが原因で何か問題が起きたときに、「一体誰の責任なの？」という点が曖昧になりがちです。これを「説明責任のギャップ」と呼びます。

このギャップを埋め、AIを社会で責任を持って使っていくためには、技術的な対策だけでなく、社会全体のルール作りや、関係者の意識改革が必要です。

• AI倫理ガイドラインの整備と遵守 世界中の国や企業が、AIを開発したり利用したりする上での倫理的な原則（例えば、人間中心であること、公平であること、透明性を確保すること、責任を持つことなど）を定めたガイドラインを作っています。日本でも、政府が「AI事業者ガイドライン」などを策定しています。これらを守ることが、責任あるAI利用の第一歩です。

• 法制度の整備 AIによって引き起こされる問題に対応するための新しい法律や、既存の法律の解釈を明確にする動きも進んでいます。例えば、EU（ヨーロッパ連合）では、AIのリスクに応じて規制の強さを変える「AI法」という包括的な法律が作られました。

• 開発者・提供者の責任 AIを作る側や提供する側は、AIが安全に、公平に、そして透明性を持って使われるように、設計段階から最大限の努力をする責任があります。

• 利用者の責任 私たち利用者も、AIの能力と限界を理解し、その出力を鵜呑みにせず、倫理的に問題のない範囲で利用する責任があります。

生成AIの「ブラックボックス」を完全にこじ開けるのは難しいかもしれませんが、XAIのような技術開発を進めると同時に、社会全体で責任のあり方を考え、ルールを作っていくことで、AIと人間がより良い関係を築いていくことができるはずです。

注意点6 AIに頼りすぎるとバカになる？スキル低下と社会への意外な影響

生成AIは、私たちの仕事や勉強を劇的に効率化し、これまでできなかったような創造的な活動も可能にしてくれます。しかし、そのあまりの便利さゆえに、「AIに頼りすぎて、私たち自身の能力が低下してしまうのではないか？」という心配の声も上がっています。

AIが何でもやってくれる時代の落とし穴

電卓が普及して暗算をする機会が減ったように、あるいはカーナビが普及して地図を読むのが苦手になった人が増えたように、便利な道具に頼りすぎると、関連する人間の能力が使われなくなり、結果として衰えてしまうことがあります。生成AIについても、同様の懸念が指摘されています。

• 考える力が弱くなる？ 複雑な問題に直面したとき、自分でじっくり考える前に、すぐにAIに答えを求めてしまう習慣がついてしまうと、論理的に思考する力や、多角的に物事を分析する力、粘り強く問題解決に取り組む力が十分に育たないかもしれません。

• 文章を書く力が鈍る？ レポートやメール、さらには日常的なメッセージまでAIに下書きを頼っていると、自分の言葉で表現する力や、相手に伝わるように文章を構成する力が低下してしまう可能性があります。

• 創造性が失われる？ 新しいアイデアを生み出す際にもAIを頼りにしすぎると、自分自身のユニークな発想力や、既存の枠にとらわれない自由な想像力が損なわれるかもしれません。

• 専門知識やスキルが身につかない？ 特定の分野の知識をAIから得ることに慣れてしまうと、その知識を自分自身で深く理解したり、応用したりする力が身につきにくくなる可能性があります。プログラミング学習で、AIが書いたコードを理解せずにコピペするだけでは、本当の実力はつきません。

実際に、教育現場では、学生がレポート作成をAIに丸投げしてしまうといった不正利用が問題視されています。また、ある研究では、AIの支援によって短期的には成績が向上しても、それが必ずしも長期的な知識やスキルの定着には結びつかない可能性や、AIへの依存度が高い学生ほど問題解決能力が低い傾向が見られたという報告もあります。

働き方も変わる？AI時代の新しいスキルとは

生成AIが普及すると、私たちの働き方や、仕事で求められるスキルも大きく変わっていくと考えられます。

• 単純作業はAIにおまかせ データ入力や定型的な文章作成、簡単な問い合わせ対応といった仕事は、AIによって自動化される部分が増えていくでしょう。

• 人間にしかできない仕事の価値が高まる 一方で、AIには難しい、高度なコミュニケーション能力、共感力、複雑な状況での判断力、倫理的な思考、そしてAIを使いこなすための新しいスキル（例えば、AIに的確な指示を出す「プロンプトエンジニアリング」の能力など）の重要性がますます高まります。

• AIとの「協働」が当たり前に AIを敵と見なすのではなく、自分の能力を拡張してくれる「賢いアシスタント」として捉え、AIと上手に協力しながら仕事を進めていく働き方が主流になるかもしれません。

AI依存を防ぎ、スキルを伸ばすために私たちができること

では、AIの便利さを享受しつつ、私たち自身の能力を維持・向上させていくためには、どうすれば良いのでしょうか。

• AIを「思考の壁打ち相手」として使う 答えを丸ごとAIに求めるのではなく、自分の考えを深めたり、新しい視点を得たりするための「相談相手」として活用しましょう。

• AIの答えを鵜呑みにしない AIが出した情報や提案を、そのまま受け入れるのではなく、「本当にそうだろうか？」「他の可能性はないだろうか？」と批判的に検討する習慣をつけましょう。

• 基礎的な知識・スキルは自分でしっかり身につける AIはあくまで道具です。その道具を使いこなすためには、土台となる基本的な知識やスキルを自分自身で習得しておくことが不可欠です。

• AIの得意なこと、苦手なことを見極める AIが得意な作業はAIに任せ、人間が得意な創造的な作業や、複雑な判断、コミュニケーションに自分の時間とエネルギーを集中させましょう。

• 常に学び続ける姿勢を持つ AI技術は日進月歩で進化しています。新しい情報をキャッチアップし、新しいスキルを学び続ける意欲が、これからの時代を生き抜く上でますます重要になります。

生成AIは、私たちの能力を奪うものではなく、正しく使えば、私たちの可能性を大きく広げてくれるはずです。AIとの上手な付き合い方を身につけることが、これからの社会で活躍するための鍵となるでしょう。

注意点7 地球にも影響が？生成AIの意外な環境負荷と「グリーンAI」って何？

生成AIは、私たちの生活や仕事を便利にしてくれる一方で、その開発や運用にはたくさんのエネルギーが必要で、地球環境に大きな負荷をかけているかもしれない、という点が問題視され始めています。

AIの頭脳を動かすには莫大なエネルギーが必要

生成AI、特にチャットGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、人間のように自然な言葉を操るために、ものすごくたくさんのデータで学習し、複雑な計算を高速で行っています。この「学習」と、私たちがAIに質問して答えを得る「利用（推論）」の両方のプロセスで、大量の電力が必要になるのです。

• AIモデルの「学習」にかかるエネルギー 巨大なAIモデルをゼロから学習させるためには、高性能なコンピューター（特にGPUと呼ばれる計算装置）を何台も、何週間も、あるいは何ヶ月も動かし続ける必要があります。この過程で消費される電力は、一般家庭の数年分、あるいはそれ以上になることもあると言われています。

• AIを「使う」ときにもエネルギー 私たちがチャットGPTに一度質問するだけでも、従来のインターネット検索に比べて、はるかに多くの電力が消費されているという試算もあります。世界中でたくさんの人がAIを使うようになれば、その総消費電力は無視できない規模になります。

• データセンターの電力消費 これらのAIの計算処理は、主に「データセンター」と呼ばれる、たくさんのサーバーコンピューターが集められた巨大な施設で行われます。AIの需要が増えるにつれて、データセンター自体の電力消費量も世界的に急増しており、大きな問題となっています。

エネルギー消費が地球に与える影響とは

大量の電力を消費するということは、地球環境に様々な影響を与える可能性があります。

• 二酸化炭素（CO2）排出量の増加 もし、消費される電力の多くが、石油や石炭といった化石燃料を燃やして作られている場合、AIの利用は大量のCO2排出につながり、地球温暖化をさらに進めてしまう可能性があります。ある大規模AIモデルの学習だけで、自動車が何十万キロも走行するのと同じくらいのCO2が排出された、という研究報告もあります。

• 水資源の消費 データセンターでは、たくさんのコンピューターが発生する熱を冷やすために、大量の水が使われます。AIの利用が増えれば増えるほど、この冷却水の必要量も増え、地域の水不足を招いたり、生態系に影響を与えたりする可能性が指摘されています。

• 電子部品の製造と廃棄 AIを動かすためには、高性能なGPUなどの電子部品がたくさん必要です。これらの部品を作るためには、希少な金属資源を採掘したり、製造過程で有害物質が使われたりします。また、技術の進歩が速いため、古い部品がすぐに廃棄されてしまうという問題もあります。

環境に優しいAIを目指して 「グリーンAI」という考え方

このように、AIの発展と地球環境の持続可能性をどう両立させるか、という課題に対応するために、「グリーンAI」という考え方が注目されています。これは、AIの開発や利用における環境への負荷をできるだけ小さくしようという取り組みと、逆にAI技術を環境問題の解決に役立てようという取り組みの両方を含んでいます。

環境負荷を減らすための取り組み

• もっと効率の良いAIを作る より少ない計算量で、同じくらいの賢さを発揮できるような、エネルギー効率の良いAIモデルやアルゴリズムを開発する研究が進められています。

• 省エネなコンピューターの開発 AIの計算処理に適した、消費電力の少ない専用の半導体チップなどを開発します。

• データセンターをエコに データセンターの冷却効率を高めたり、太陽光や風力といった再生可能エネルギーを積極的に利用したりします。

• 「見える化」と意識改革 AIモデルの開発や利用にどれくらいのエネルギーが使われ、どれくらいのCO2が排出されているのかを計測し、公開するツールも登場しています。私たち利用者も、AIを使うことの環境コストを意識することが大切です。

AIを環境問題の解決に役立てる

一方で、AI技術は地球環境問題の解決にも貢献できる可能性があります。

• 気候変動の予測 より正確な気候変動のシミュレーションを行う。

• エネルギー利用の最適化 スマートグリッド（次世代送電網）を効率的に制御したり、再生可能エネルギーの発電量を予測したりする。

• 資源の有効活用 農業で使う水の量を最適化したり、森林資源を管理したりする。

• 環境モニタリング 森林伐採や海洋汚染、大気汚染の状況を監視する。

• 生態系の保護 絶滅の危機にある動物の行動を追跡したり、密猟を防いだりする。

生成AIの性能を追求する流れと、地球環境を守りたいという願いの間には、難しいバランスがあります。より賢いAIは、より多くのエネルギーを消費する傾向があるからです。これからは、単にAIの性能を高めるだけでなく、そのAIがどれだけ環境に優しいか、という視点も持って技術開発を進めていくことが、持続可能な未来のために不可欠になってくるでしょう。

まとめ 責任ある生成AI利用のために私たちができること

さて、ここまで生成AIを利用する上での様々な注意点について見てきました。最後に、これらの情報を踏まえて、私たちが生成AIと賢く、そして安全に付き合っていくために何ができるのかをまとめてみましょう。

生成AIは「両刃の剣」 メリットとリスクを正しく理解しよう

生成AIは、私たちの仕事や学習、創造活動を劇的に変えるほどの大きな可能性を秘めています。アイデア出しを手伝ってくれたり、面倒な作業を肩代わりしてくれたり、新しい表現方法を教えてくれたりと、そのメリットは計り知れません。

しかしその一方で、

• 間違った情報を信じてしまうリスク（ハルシネーション）

• AIの答えに偏見が含まれているリスク（バイアス）

• 偽情報やディープフェイクが悪用されるリスク

• 著作権を侵害してしまうリスク

• 個人情報や秘密が漏れてしまうリスク（プライバシーとセキュリティ）

• AIの「考え」が分からず、責任の所在が曖昧になるリスク（透明性と説明責任）

• AIに頼りすぎて自分の力が衰えてしまうリスク（スキル低下）

• 地球環境に負荷をかけてしまうリスク（環境問題）

といった、様々な注意点や課題も存在します。生成AIは、まさに「両刃の剣」なのです。その力を良い方向に活かすも、悪い結果を招いてしまうも、私たち人間の使い方次第と言えるでしょう。

未来を創るために 各立場からできること

生成AIと共存していく未来をより良いものにするためには、様々な立場の人々が協力し、それぞれの役割を果たすことが大切です。

• AIを作る人たち（開発者・提供者）へ

  • AIを設計する段階から、安全性、公平性、透明性、プライバシー保護、そして環境への配慮を組み込むこと。

  • AIが生み出す可能性のあるリスクを減らすための技術開発に力を入れること。

  • AIの能力や限界、使い方について、利用者に分かりやすく情報提供すること。

• 私たちAIを使う人たち（利用者）へ

  • 会社や学校でAIを使う場合は、決められた利用ルールを守ること。

  • 生成AIの仕組みやリスク、限界について学び、情報リテラシーを高めること。

  • AIの答えを鵜呑みにせず、常に「本当かな？」と批判的に考える癖をつけ、大切な情報は必ず自分で確認すること。

  • 個人情報や会社の秘密などを、むやみやたらとAIに入力しないこと。

  • 著作権など、他人の権利を尊重すること。

• 社会のルールを作る人たち（政府・専門機関など）へ

  • AI技術の進歩を妨げず、かつAIのリスクから人々を守るための、バランスの取れた法律やガイドラインを作ること。

  • AIに関する国際的なルール作りに積極的に参加すること。

  • AIの安全性や公平性に関する研究開発を支援すること。

  • 国民全体のAIリテラシーを高めるための教育を推進すること。

積極的な関わりこそが未来を拓く

生成AI技術は、これからも驚くようなスピードで進化し続けるでしょう。それに伴い、新たな可能性が生まれると同時に、予期せぬ課題や注意点も出てくるかもしれません。大切なのは、変化を恐れずに新しい技術を学び、その光と影の両面を理解し、社会全体で「どうすればAIと人間がより良く共存できるか」を考え続けることです。

生成AIは、私たちにとって強力なパートナーになり得ます。その力を最大限に引き出し、より良い未来を築いていくために、今日学んだ注意点を心に留め、賢く、そして責任感を持ってAIと向き合っていきましょう。