ChatGPT のリスクと代替案を探る: 信頼できる AI への道を開く

あなたは友達に楽しんでもらうためにスムージーを作っています。さまざまなフルーツとヨーグルトがすでに混ぜられているので、友人のルチルが熟したリンゴを持って到着し、それをあなたに渡して、さわやかな傑作を完成させます。完成しました。ドリンクを注ぐと、ほんのりリンゴの香りが残ります。最初の一口を飲む前に、ルチルはこう言います。「気が変わったので、ここを離れなければならないので、リンゴを返してほしいのです。」あなたは「ああ、申し訳ありませんが、それは不可能です。」と答えます。すぐにこの話に戻って、それがどのように関係するかを説明します AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 そして信頼できるAI。

の世界として 人工知能 (AI) が進化し、次のような新しいツールが登場します。 OpenAI ChatGPT は、その会話機能で注目を集めています。それにもかかわらず、組織内での直接導入に着手する前に、固有のリスクを評価することが重要であることも理解しています。このディスカッションでは、ChatGPT の実装には慎重なアプローチが必要となる、エンタープライズ環境における ChatGPT に関連するリスクと課題について検討します。さらに、IBMを採用する意義を強調します。 ワトソンクス 確保するために 信頼できるAI ソリューション。疑問がある場合は、新しいインターネット サービスを使用するときに常に使用してきたのと同じ常識を使用することをお勧めします。

AIツールの進化

ChatGPT は、次のような計り知れないパワーを活用します。 GPT-3 および GPT-4に所属する 新しいクラス さまざまな AI アプリケーションで使用される、「巨大」で広く普及している大規模言語モデル。 ChatGPT を使用すると、ユーザーは質問したり、テキストを生成したり、電子メールの下書きを作成したり、さまざまなプログラミング言語でコードについて話し合ったり、自然言語をコードに翻訳したりすることができます。これは、一貫したコンテキストを認識した応答を提供することを目的とした高品質の会話型チャットボットとして際立っています。

ChatGPT は、クリエイティブな執筆を検討し、アイデアを生成し、AI と対話するための優れたツールです。誰でも無料で使用できますが、より高度なバージョンも利用できます。 チャット GPT プラス 購読者。チャットボットの以前の会話を記憶する機能は、対話型で魅力的なエクスペリエンスをさらに高めます。  

ChatGPT は大きな注目と人気を集めていますが、他の AI 搭載チャットボットとの競争に直面しています。 自然言語処理 (NLP) システム。たとえばGoogleが開発したのは、 吟遊詩人、と呼ばれる独自の言語エンジンを搭載した AI チャットボット パルム2。同様に、Meta は最近、印象的なコンテンツをリリースしました。 LLaMA2モデル。 AI チャットボットの分野が進化し続けるにつれ、競争が激化し、新たなプレーヤーが出現することは間違いありません。企業のニーズに最適なソリューションを模索するには、この分野の進歩を常に最新の状態に保つことが不可欠です。

ChatGPT を企業内で直接使用してみませんか?

直接の使用法 企業における ChatGPT にはリスクと課題が存在します。これらには、セキュリティとデータ漏洩、機密保持と法的責任に関する懸念、知的財産の複雑さ、オープンソース ライセンスの遵守、AI 開発の制限、不確実なプライバシーと国際法の遵守などが含まれます。ここでは、これらのリスクを調査し、これらのリスクが日常の企業活動にどのように現れるかを示す例を紹介します。

まず、ChatGPT を直接使用することに伴うリスクを軽減することを目的とした代替ソリューションを検討します。 IBMワトソンクス、 これは、厳格なキュレーションとガバナンスを通じてデータの所有権とプライバシーの問題に対処するため、企業での使用をお勧めします。この会話の締めくくりとして、スムージーの話に戻すことをお約束しますが、以下で「あなたのデータ」について言及するときは、そのフレーズを「あなたのリンゴ」に置き換えてください。

代替ソリューションを検討する前に、企業は ChatGPT を直接使用することに伴う潜在的なリスクと課題に留意することが重要です。常識的な注意として、インターネットの歴史は、新しいサービス (Google 検索、ソーシャル メディア プラットフォームなど) の出現と進化を示しており、企業におけるデータのプライバシーと所有権の重要性を強調しています。これを念頭に置いて、考慮すべき重要な要素を次に示します。

セキュリティとデータ漏洩

サードパーティまたは社内の機密情報が ChatGPT に入力されると、その情報はチャットボットのデータ モデルの一部となり、関連する質問をする他のユーザーと共有される可能性があります。これはデータ漏洩につながり、組織のセキュリティ ポリシーに違反する可能性があります。

例: チームが顧客の立ち上げを支援している新製品の計画 (機密仕様やマーケティング戦略など) は、データ漏洩や潜在的なセキュリティ侵害のリスクを避けるために ChatGPT と共有すべきではありません。

機密性とプライバシー

上記の点と同様に、顧客またはパートナーの機密情報を共有すると、契約上の合意やそのような情報を保護するための法的要件に違反する可能性があります。 ChatGPT のセキュリティが侵害されると、機密コンテンツが漏洩する可能性があり、組織の評判に影響を与え、責任を問われる可能性があります。

例: 医療機関が ChatGPT を使用して患者の問い合わせへの対応を支援しているとします。医療記録や個人の健康情報などの患者の機密情報が ChatGPT と共有されると、法的義務や、次のような法律で保護されている患者のプライバシー権が侵害される可能性があります。 HIPAA 米国の医療保険の相互運用性と責任に関する法律）。

知的財産に関する懸念

ChatGPT によって生成されたコードまたはテキストの所有権は複雑になる場合があります。サービス利用規約には、出力が入力のプロバイダーに属すると記載されていますが、出力に他の入力から取得された法的に保護されたデータが含まれている場合、問題が発生する可能性があります。 著作権に関する懸念 ChatGPT を使用して著作権で保護された財産に基づいて文書を生成する場合にも発生する可能性があります。

例: 適切な帰属または許可なしにマーケティング目的で文書を生成し、その出力に外部ソースからの著作権で保護されたコンテンツが含まれている場合、元のコンテンツ作成者の知的財産権を侵害する可能性があります。これは、会社の法的影響や評判の低下につながる可能性があります。

オープンソースライセンスへの準拠

ChatGPT がオープンソース ライブラリを利用し、そのコードを製品に組み込む場合、オープン ソース ソフトウェア (OSS) ライセンスに違反する可能性があります (例: GPL）、組織にとって法的な複雑な問題につながります。

例: 企業が ChatGPT を利用してソフトウェア製品のコードを生成し、GPT のトレーニングに使用されるトレーニング データの出所が不明瞭な場合、そのコードに関連付けられたオープンソース ライセンスの条件に違反する可能性があるリスクがあります。これは、ライセンス侵害の申し立てやオープンソース コミュニティからの潜在的な法的措置など、法的な問題を引き起こす可能性があります。

AI開発の限界

ChatGPT の利用規約では、他の AI システムの開発には使用できないと規定されています。 ChatGPT をこの方法で使用すると、企業がその分野で事業を展開している場合、将来の AI 開発計画に支障をきたす可能性があります。

例: 音声認識テクノロジーを専門とする会社は、ChatGPT の自然言語処理機能を統合することで、既存のシステムを強化することを計画しています。ただし、ChatGPT の利用規約には、他の AI システムの開発には使用できないと明記されています。

IBM watsonx による信頼性の強化

スムージーの話に戻ると、パブリック ChatGPT は、リンゴがスムージーに風味を加えるように、プロンプト データを利用してニューラル ネットワークを強化します。データが ChatGPT に入力されると、ブレンドされたリンゴと同様に、データがどのように使用されるかを制御したり知ることはできません。したがって、自分のリンゴを含める完全な権利を持っていること、そしていわば機密データが含まれていないことを確信する必要があります。

これらの懸念に対処するために、IBM watsonx は厳選された透明性のあるデータとモデルを提供し、スムージーの作成と使用においてより優れた制御と信頼性を提供します。簡単に言えば、ルチルがリンゴを返してほしいと頼んだ場合、ワトソンクスは彼の要求を尊重することができます。ほら…。アナロジーとストーリーが完成しました。

IBM watsonx には XNUMX つの主要な機能が導入されています。 ワトソンx.データ, ワトソンx.ai, ワトソンx.ガバナンス — と協力する OpenAI モデルにはまだ存在しない方法で信頼できる AI を確立する。これらの機能は、データと AI モデルを厳選してラベル付けし、出所と所有権の詳細の透明性を確保します。また、モデルとデータを管理し、進行中のドリフトとバイアスの懸念に対処します。この厳格なアプローチにより、この記事で説明したデータの所有権とプライバシーに関する懸念が効果的に軽減されます。

IBMと提携しているのは、 ハグ顔、オープンソース企業であり、モデルのエコシステムを作成します。両社は、watsonx の機能を活用して、機能と信頼性に基づいてモデルを厳選し、推奨しています。

AIのさらなる進化

ChatGPT のような AI チャットボットを企業内で直接使用すると、セキュリティ、データ漏洩、機密保持、法的責任、知的財産、コンプライアンス、AI 開発およびプライバシーの制限に関連するリスクが生じます。これらのリスクは、風評被害や高額な法的問題など、組織に悪影響を及ぼす可能性があります。

これらのリスクを軽減し、信頼できる AI を確立するために、IBM watsonx が推奨ソリューションとして浮上します。厳選されラベル付けされたデータと AI モデルを提供し、所有権と出所の透明性を確保します。バイアスとドリフトに関連する懸念に対処し、追加の信頼層を提供します。 IBM watsonx は、イノベーションと責任ある AI の使用のバランスをとっています。さらに、IBM と Hugging Face のコラボレーションにより、モデルのエコシステムが強化されます。

watsonx は強化された信頼性と厳密性を提供しますが、ChatGPT や GPT ファミリーのモデルで見られる幅広い汎用用途に匹敵するモデルは現在ほとんどありません。 AI モデルの分野は進化し続けており、継続的な改善が期待されます。最適な結果を保証するには、モデルがどのように評価され、トレーニングされるかを理解することが重要です。この知識により、情報に基づいた意思決定が可能になり、組織はニーズと品質基準に最も適合するモデルを選択できるようになります。

watsonx を採用することで、組織はデータの制御を維持し、倫理的および法的基準への準拠を確保しながら AI の力を活用できます。厳選されたモデルと強化された透明性の恩恵を受けながら、データを保護し、知的財産を保護し、利害関係者との信頼を育むことができます。企業が AI の領域に進出する際には、ソリューションを検討し、信頼できる AI を優先して、慎重に作業を進めることが重要です。

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