人工知能（AI）は現在、スマートフォンのアシスタントやソーシャルメディアのフィードから医療や交通に至るまで、あらゆる分野に組み込まれています。これらの技術は前例のない利便性をもたらしますが、同時に重大なリスクや課題も伴います。

専門家や国際機関は、適切な倫理的ガイドラインがなければ、AIは現実世界の偏見や差別を再生産し、環境破壊に寄与し、人権を脅かし、既存の不平等を拡大する可能性があると警告しています。

本記事では、INVIAIと共に、チャットボットやアルゴリズムからロボットに至るまで、あらゆる種類のAIにおけるAI利用のリスクを、公式かつ国際的な情報に基づいて探っていきます。

AIシステムにおける偏見と差別

AIの大きなリスクの一つは、偏見や不公平な差別の固定化です。AIモデルは歴史的な偏見や不平等を反映したデータから学習するため、AIシステムが人種、性別、その他の特性に基づいて不正義を助長する形で人々を異なる扱いをする可能性があります。

例えば、国際的なAI安全性報告書によると、「汎用AIの誤作動は、人種、性別、文化、年齢、障害などの保護された特性に関して偏った判断を下し、害を及ぼす可能性がある」と指摘されています。

採用、融資、警察活動に用いられる偏ったアルゴリズムは、すでに特定のグループに不公平な不平等な結果をもたらしています。ユネスコのような国際機関は、公平性の対策がなければAIは「現実世界の偏見や差別を再生産し、分断を助長し、基本的人権と自由を脅かす」リスクがあると警告しています。多様で代表性のあるデータでAIシステムを訓練し、偏見の監査を行うことが自動化された差別を防ぐために不可欠です。

誤情報とディープフェイクの危険性

AIは極めてリアルなテキスト、画像、動画を生成する能力があり、誤情報の氾濫への懸念を引き起こしています。生成AIは、現実と見分けがつきにくい偽のニュース記事、偽造画像、ディープフェイク動画を作り出すことが可能です。

世界経済フォーラムのグローバルリスクレポート2024は、「操作され偽造された情報」を最も深刻な短期的な世界的リスクとして挙げ、AIが「社会を不安定化させる可能性のある操作された歪曲情報を増幅している」と指摘しています。

実際、AIによって助長される誤情報や偽情報は、「民主主義プロセスに対するこれまでで最大の挑戦の一つ」であり、特に今後の選挙で数十億の有権者が投票する中で深刻です。ディープフェイク動画やAIによる声のクローンなどの合成メディアは、プロパガンダの拡散、著名人のなりすまし、詐欺行為に悪用される恐れがあります。

関係者は、悪意ある者が大規模な偽情報キャンペーンにAIを利用する可能性があると警告しており、ソーシャルネットワークに偽コンテンツを大量に流し混乱を引き起こすことが容易になります。このリスクは、市民が目にする情報や耳にする内容を信用できなくなり、公共の議論や民主主義を損なうシニカルな情報環境を生み出します。

プライバシー侵害と大規模監視の脅威

AIの広範な利用は深刻なプライバシー問題を引き起こします。AIシステムは効果的に機能するために、顔や声、購買履歴、位置情報など膨大な個人データを必要とします。強固な保護策がなければ、このデータは悪用や搾取の対象となり得ます。

例えば、顔認識や予測アルゴリズムは、個人のあらゆる行動を追跡し、同意なしに行動評価を行うことを可能にします。ユネスコのAI倫理勧告は、「AIシステムは社会的スコアリングや大規模監視の目的で使用されるべきではない」と明確に警告しており、こうした利用は広く受け入れがたいリスクと見なされています。

さらに、AIによる個人データの分析は健康状態や政治的信条など私生活の詳細を明らかにし、プライバシー権を脅かします。データ保護機関は、プライバシーは「人間の尊厳、自律性、主体性を守るために不可欠な権利」であり、AIシステムのライフサイクル全体で尊重されるべきだと強調しています。

AI開発がプライバシー規制を上回る速度で進むと、個人は自身の情報の管理権を失う恐れがあります。社会は、強固なデータガバナンス、同意メカニズム、プライバシー保護技術を整備し、AI技術が無制限の監視ツールとならないようにしなければなりません。

安全性の失敗と意図しない被害

AIは超人的な効率で意思決定や物理的作業を自動化できますが、予測不能な形で失敗し、現実世界に被害をもたらすこともあります。自動運転車の運転、患者の診断、電力網の管理など、安全性が極めて重要な責任をAIに委ねていますが、これらのシステムは決して完璧ではありません。

バグや不完全な学習データ、予期せぬ状況により、AIが危険な誤りを犯す可能性があります。自動運転車のAIが歩行者を誤認識したり、医療AIが誤った治療を推奨したりすることは、致命的な結果を招く恐れがあります。

この点を踏まえ、国際的な指針はAIによる望ましくない被害（安全リスク）や攻撃への脆弱性（セキュリティリスク）を予測し防止することを強調しています。「AIシステムのライフサイクル全体を通じて、人間、環境、生態系の安全とセキュリティを確保するために、望ましくない被害や攻撃への脆弱性を回避し対処すべきである」

つまり、AIシステムは厳密にテスト・監視され、故障時の安全装置を備える必要があります。AIへの過度な依存も危険であり、人間が自動化された判断を盲信すると、問題発生時に適切な介入が遅れる恐れがあります。

したがって、人間の監督は不可欠です。医療や交通など重要な分野では最終判断は人間が行うべきであり、ユネスコも「生死に関わる決定をAIシステムに委ねるべきではない」と述べています。AIの安全性と信頼性を維持することは継続的な課題であり、開発者の責任ある姿勢が求められます。

雇用喪失と経済的混乱

AIが経済に与える変革的影響は両刃の剣です。一方で生産性を向上させ新産業を創出しますが、他方で数百万の労働者が自動化により職を失うリスクもあります。

特にルーチンで反復的な作業や容易に分析可能なデータを扱う職種は、AIアルゴリズムやロボットに取って代わられる可能性が高いです。世界経済フォーラムの予測では、「2030年までに9200万人の職がAIや関連技術により失われる」とされています。

経済は新たな職を生み出す可能性もありますが（長期的には失われた職以上の可能性も）、移行期間は多くの人にとって困難です。新たに生まれる職は高度なスキルを要したり特定の技術拠点に集中したりするため、多くの失業者が再就職に苦労する恐れがあります。

この労働者のスキルとAI駆動の新職種の要求スキルのミスマッチは、対策がなければ失業率や格差の拡大を招きます。政策立案者や研究者は、急速なAIの進展が「労働市場の混乱や経済的権力の不均衡」をもたらす可能性を警告しています。

特に女性や発展途上国の労働者が自動化の影響を強く受けるとの研究もあります。再教育プログラムやAIスキル教育、社会的セーフティネットなどの積極的な対策がなければ、AIは社会経済的格差を拡大させる恐れがあります。技術を所有する者が利益を独占するAI主導の経済が生まれる可能性もあります。

AIの影響に備えた労働力の準備は、自動化の恩恵を広く共有し、広範な失業による社会的混乱を防ぐために極めて重要です。

犯罪利用、詐欺、セキュリティ脅威

AIは強力なツールであり、善意だけでなく悪意ある目的にも利用され得ます。サイバー犯罪者や悪意ある者はすでにAIを活用して攻撃を高度化しています。

例えば、AIは個人の声をクローンして非常に個別化されたフィッシングメールや音声メッセージを生成し、機密情報の開示や送金を騙し取ることが可能です。また、ソフトウェアの脆弱性を大規模に発見してハッキングを自動化したり、検出を回避するマルウェアを開発したりもします。

Center for AI Safetyは、AIの悪用を重要な懸念事項として挙げており、犯罪者がAIを用いて大規模な詐欺やサイバー攻撃を行うシナリオを指摘しています。実際、英国政府の報告書は「悪意ある者がAIを使って大規模な偽情報操作、詐欺、スキャンダルを行う可能性がある」と明言しています。

AIがもたらす速度、規模、巧妙さは従来の防御を圧倒する恐れがあり、例えば1日に何千ものAI生成の詐欺電話やディープフェイク動画が企業のセキュリティを狙う事態も想定されます。

金融犯罪にとどまらず、AIは身分盗用、嫌がらせ、非同意のディープフェイクポルノや過激派のプロパガンダなど有害コンテンツの作成にも利用されるリスクがあります。AIツールの普及により、これら悪質な行為の敷居が下がり、AIを活用した犯罪が急増する可能性があります。

これに対処するためには、ディープフェイクや異常行動を検出するAIシステムの開発や、加害者を法的に追及するための法整備など、新たなサイバーセキュリティと法執行のアプローチが必要です。要するに、AIがもたらす能力は善良な利用者だけでなく犯罪者にも提供される可能性があることを想定し、準備しなければなりません。

軍事利用と自律兵器

AIの最も恐ろしいリスクは、戦争や国家安全保障の文脈で現れます。AIは急速に軍事システムに組み込まれており、自律兵器（いわゆる「殺人ロボット」）やAI駆動の戦闘意思決定の可能性が高まっています。

これらの技術は人間よりも速く反応できますが、致死力の行使から人間の制御を排除することは危険を伴います。AI制御の兵器が誤った標的を選択したり、予期せぬ形で紛争をエスカレートさせたりするリスクがあります。国際的な観察者は、「軍事利用のためのAIの兵器化」が増大する脅威であると警告しています。

各国が知能兵器の装備競争を繰り広げれば、不安定な軍拡競争を引き起こす恐れがあります。さらに、AIはサイバー戦争において重要インフラを自律的に攻撃したり、プロパガンダを拡散したりするために使われ、平和と紛争の境界を曖昧にします。

国連は、AIの軍事開発が一部の手に集中すると、「人々が使用方法に関与できないまま押し付けられる可能性があり」、世界の安全保障と倫理を損なうと懸念を表明しています。

自律兵器システムは法的・道徳的ジレンマも引き起こします。AIドローンが誤って民間人を殺害した場合、誰が責任を負うのか？こうしたシステムは国際人道法にどう適合するのか？

これらの未解決の問題から、特定のAI搭載兵器の禁止や厳格な規制を求める声が上がっています。生命に関わる決定に対する人間の監督を確保することが最重要と広く認識されています。これがなければ、戦場での悲劇的な誤りだけでなく、戦争における人間の責任の喪失を招く恐れがあります。

透明性と説明責任の欠如

今日の高度なAIシステムの多くは「ブラックボックス」として機能しており、その内部の論理は開発者でさえ不透明なことが多いです。この透明性の欠如は、AIの判断が説明できず異議申し立てが困難になるリスクを生みます。これは、司法、金融、医療など説明責任が法的・倫理的に求められる分野で深刻な問題です。

AIがローンを拒否したり、病気を診断したり、仮釈放を決定したりする場合、私たちは当然「なぜか」を知りたいと思います。しかし、特に複雑なニューラルネットワーク型のAIモデルでは明確な根拠を示すことが困難です。

ユネスコは、「透明性の欠如は信頼を損ない、AIシステムの結果に基づく決定に効果的に異議を唱える可能性をも損なう」と指摘し、「公正な裁判と効果的な救済の権利を侵害する可能性がある」と述べています。

つまり、利用者も規制当局もAIの意思決定過程を理解できなければ、誤りや偏見に対して誰も責任を問えなくなります。

この説明責任のギャップは大きなリスクであり、企業が「アルゴリズムのせい」にして責任逃れをし、被害者が救済を受けられなくなる恐れがあります。これに対抗するため、専門家は説明可能なAI技術、厳格な監査、AIの判断が人間の権限に遡れる規制の導入を提唱しています。

実際、国際的な倫理指針は、AIシステムの行動に対して「常に倫理的かつ法的責任を人や組織に帰属させることが可能であるべき」と強調しています。人間が最終的な責任を負い、AIは敏感な判断において人間の判断を補助すべきであり、置き換えるべきではありません。そうでなければ、重要な決定が不可解な機械に委ねられ、不正義を招く恐れがあります。

権力の集中と不平等

AI革命は世界中で均等に進んでいるわけではなく、少数の企業や国が高度なAI開発を支配していることにリスクがあります。

最先端のAIモデルは膨大なデータ、人材、計算資源を必要とし、これらを持つのは現在、主にテック大手企業や資金力のある政府のみです。世界経済フォーラムによると、「非常に集中化され、単一で、グローバルに統合されたサプライチェーンが少数の企業と国を優遇している」とのことです。

このAI権力の集中は、AI技術の独占的支配につながり、競争や消費者の選択肢を制限します。また、限られた企業や国の優先事項が、広範な公共の利益を考慮しない形でAIを形成する危険性もあります。

国連は、開発が強力な少数に限定されると、「人々が使用方法に関与できないまま技術が押し付けられる危険性」を指摘しています。

この不均衡は世界的な格差を悪化させる恐れがあります。裕福な国や企業はAIを活用して先行し、貧しい地域は最新ツールへのアクセスがなく、職を失っても恩恵を享受できません。さらに、集中したAI産業は新規参入者の競争を阻害し（資源で既存企業に太刀打ちできないため）、重要なAIインフラが少数の管理下にあると単一障害点や操作のリスクも生じます。

このリスクに対処するには国際協力や新たな規制が必要であり、例えばオープンリサーチの支援、公平なデータ・計算資源へのアクセス確保、EUのAI法案のような「AIゲートキーパー」の乱用防止策が挙げられます。より包括的なAI環境は、技術の恩恵を世界的に共有し、技術格差を広げないために重要です。

AIの環境への影響

AIのリスク議論で見落とされがちなのが、その環境負荷です。特に大規模な機械学習モデルの訓練は膨大な電力と計算資源を消費します。

AIシステムが学習する膨大なデータを処理するために、数千台の電力消費の激しいサーバーを備えたデータセンターが必要です。これにより、AIは間接的に炭素排出量や気候変動に寄与しています。

国連の最近の報告書によると、主要なAI関連企業4社の間接的な炭素排出量は、2020年から2023年にかけて平均150％増加しており、主にAIデータセンターのエネルギー需要が原因です。

AIへの投資が増加するにつれて、AIモデルの運用による排出量は急増すると予測されており、主要なAIシステムは年間1億トン以上のCO₂を排出する可能性があると報告されています。これはエネルギーインフラに大きな負担をかけます。

比較すると、AIを支えるデータセンターの電力使用量は「全体の電力消費増加の4倍の速さで増加している」のです。

炭素排出に加え、AIは冷却のために大量の水を消費し、ハードウェアの急速な更新に伴う電子廃棄物も生み出します。これらが放置されれば、AIの環境影響は世界的な持続可能性の取り組みを損なう恐れがあります。

このリスクに対処するため、AIの省エネルギー化やクリーンエネルギーの利用が求められています。研究者は電力消費を削減するグリーンAI技術を開発し、一部企業はAIの炭素コストを相殺することを約束しています。それでも、AI急速普及の環境コストは無視できない問題であり、技術進歩と環境責任の両立は社会が乗り越えるべき課題です。

存在的リスクと長期的リスク

即時的なリスクを超えて、一部の専門家はAIによるより推測的で長期的なリスクを警告しています。例えば、人間の制御を超える高度なAIの出現可能性です。現在のAIは狭い能力に限られていますが、研究者は多くの領域で人間を凌駕する可能性のある汎用AIの開発に取り組んでいます。

これにより複雑な問題が生じます。もしAIが極めて高度な知能や自律性を持つようになった場合、人類の存在を脅かす行動をとる可能性はあるのか？。SFのように聞こえますが、技術界の著名人も「暴走AI」シナリオを懸念し、各国政府も真剣に議論しています。

2023年には英国でグローバルAI安全サミットが開催され、最先端AIのリスクに対処しました。科学的合意は一様ではなく、超知能AIは数十年先と考える者もいれば、破滅的結果の可能性をゼロではないと見る者もいます。

最近の国際AI安全報告書は、「専門家の間で、人類がAIの制御を失い破滅的結果を招くリスクについて意見が分かれている」と述べています。

要するに、AIによる存在的リスクは可能性は低くとも完全には否定できません。例えば、AIが誤ったプログラムにより常識や道徳的制約を欠き、大規模に有害な行動をとるケースが想定されます。

現時点でそのようなエージェンシーを持つAIは存在しませんが、AIの進展速度は急速かつ予測困難であり、それ自体がリスク要因です。長期的リスクに備えるには、AI目標を人間の価値観に整合させる研究への投資、高リスクAI研究に関する国際的合意の確立（核兵器や生物兵器の条約のように）、そしてAIシステムの能力向上に伴う人間の監督維持が必要です。

AIの未来は大きな可能性を秘めていますが、不確実性も伴います。慎重さが求められ、低確率でも影響の大きいリスクを長期的視点で考慮すべきです。

>>> 詳細はこちらをご覧ください: 個人と企業におけるAIの利点

AIは強力なエンジンに例えられますが、ブレーキやハンドルがなければ暴走する恐れがあります。ご覧の通り、AI利用のリスクは多面的であり、偏ったアルゴリズム、偽情報、プライバシー侵害、雇用の混乱といった即時的な問題から、セキュリティ脅威、「ブラックボックス」的意思決定、大手テック企業の独占、環境負荷、さらには超知能AIによる制御喪失の遠い脅威まで多岐にわたります。

これらのリスクはAI開発を停止すべきことを意味するのではなく、むしろ責任あるAIガバナンスと倫理的実践の緊急性を示しています。

政府、国際機関、業界リーダー、研究者はこれらの課題に対処するために協力を強めており、例えば米国のNISTによるAIリスク管理フレームワーク（AIの信頼性向上）、ユネスコのグローバルAI倫理勧告、欧州連合のAI法案などの枠組みが挙げられます。

これらの取り組みは、AIの利点を最大化しつつ、その負の側面を最小化することを目指し、AIが人類に奉仕する技術であることを保証します。最終的に、AIのリスクを理解することが管理の第一歩です。情報を得てAIの開発と利用に関与することで、この変革的技術を安全、公正、有益な方向へ導くことが可能となります。