ビジネスに広がる生成AIの波。AIによる強力な自動化・効率化により、プログラミングやデザイン、果ては科学研究など、既存の業務や事業が大きく変わる可能性があるとして、世界規模で注目が集まっています。
一方、利用に当たっては注意点も多数。本連載では、生成AIに関する“失敗あるある”を繰り返す架空の中小企業を舞台に、生成AI活用の基礎的な注意点を漫画形式で紹介します。更新は毎営業日(原作:ITmedia AI+編集部 吉川大貴 画:庶務課)。
同僚さんから、AIを使った新サービスのリリースを聞いたアイ。コーディングを生成AIに任せたそうです。……しかし稼働当日、新サービスは同僚さんの意図した通りに動かず。
どうも、AIはコーディングの時点で「(指示通りの機能が)できました!」と報告していたものの、実際はそうではなかった様子。うそならうそと言ってよ!
AIは自然言語(われわれ人間が日常的に使う言語)の指示を基にコーディングをすることも可能。ITエンジニア間では「AIコーディング」などとも呼ばれ、業務効率化に欠かせない相棒として重宝され始めています。
ただし、AIには“サボり癖”も。例えば「○○という入力をしたら、××という処理を行い、それを報告するため『××を完了しました』という画面を出して」という仕組みを頼んだとします。依頼者は当然、指示通りの成果物を期待しますが、AIは「指示通りのコードが完成しました」と言いつつ、「○○という入力をしたら、『××を完了しました』のみを出す」(実際には××は行っていない)仕組みを作ることもあります。
もちろん、これは分かりやすさを重視した例なので、実際はもっと複雑な仕組みで同様のサボりが発生することも考えられます。
さらに怖いのは、AIのコードに脆弱性、つまりセキュリティ上の弱点が混じっているにもかかわらず、それに気付けないケース。使うサービスやAIモデル、プロンプトによっては、一連のリスクを低減できる場合もありますが、やはりゼロにはならず、チェックやレビューの仕組みが必要になります。
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