生成系 AI のセキュリティに関する 4 つの主要な質問に答える
生成系 AI が普及する一方で、セキュリティの専門家は注意を喚起しています。データのプライバシー、モデルのバイアス、有害なコンテンツの生成 (ディープフェイクなど)、モデルへの悪意のある入力から生じる影響などが懸念されるため、生成系 AI の導入には慎重に取り組まなければなりません。
生成系 AI が普及する一方で、セキュリティの専門家は注意を喚起しています。データのプライバシー、モデルのバイアス、有害なコンテンツの生成 (ディープフェイクなど)、モデルへの悪意のある入力から生じる影響などが懸念されるため、生成系 AI の導入には慎重に取り組まなければなりません。
この日本語ガイドでは、安全でコンプライアンスに準拠した方法で生成系 AI の導入を進めるために、避けては通れない 4 つの重要な課題を探り、生成系 AI のワークロード保護対策をどのように構想、実装していくかを考えます。
- 何を守るべきか
- コンプライアンスの成果を維持する方法とは
- モデルが意図したとおりに動作しているかを確認するには
- 何から着手すべきか