AI導入に向けて
「世間が騒いでいるから」
「早くAI導入しろと言われたから」
「導入失敗している会社が多いって聞いたから」
今、焦っていはいませんか？
あなたの会社の状態によっては、すぐにAIをオススメできないこともあります。
現状を洗い出して、目的を明確化して、計画をたてて、一緒にAIを馴染ませていきましょう。
まずは現在地の整理から始めませんか？
最終目標、導入イメージ、現状の進み具合を整理することで、次に進むべき道が自然と見えてきます。
Guidelines
ある程度、固まってきたら、次に必要なのは、ルール作りです。
例えば、会社で使用許可を出すAIモデル、更新など入った場合、誰がGOを出すのか、
ログの公開方針、現実的なロードマップ作成・更新、安全な利用設定など
責任範囲を明確にしましょう.
そもそも、ルールは何に則って決めるのでしょう？
一方で、輸出入関係なく、海外の法律も重要になります。
■AI新法
■GDPR
■デジタル・オムニバス・パッケージ
■SB53
Security
AI活用を安全に進めるために、まずは情報や環境を見直しましょう。
AIを導入すると、データは、サーバに流れます。設定次第では、AIモデルが成長する時の学習にも使われてしまいます。個人や会社の重要情報を漏らさないようにしましょう。
”個人情報”と呼ばれるものには、何がはいりますか？
どの情報をどこに保存すべきか、指針はありますか？
どの部分がリスクになりやすいか、把握できていますか？
診断に対する方針は、ありますか？
社内にあるアプリやツールを把握できていますか？
■プロンプトインジェクション
■データポイズニング
TIPs
私が学んだ中で利用できそうな項目を入れてみました。
そのうちに知る必要はなくなる内容かもしれません。
■Temperature
生成AIの出力をコントロールする値
低い値だと、安定性
高い値だと、創造性
■Top-P
次にくる言葉の候補語に対する
範囲を調整する値
低い値だと、定番の表現
高い値だと、人間らしさのある自然な表現
■Security for AI と AI for Security
AIを守る
・・・AIモデル、学習データ、推論環境、API
AIに守らせる
・・・セキュリティ監視、インシデント対応、脅威検知