生成AIは、コンピューターが画像、テキスト、音楽などのオリジナルでリアルなコンテンツを作成できるようにする人工知能の一分野です。 このテクノロジーは、敵対的生成ネットワーク（GAN）や変分オートエンコーダー（VAE）などの機械学習モデルの力を利用して、新しい出力を生成します。
生成AIモデルは、トレーニングフェーズ中に広範なデータセットから学習し、データに存在するパターンと構造をキャプチャします。 たとえば、GANはジェネレータとディスクリミネータで構成されています。 ジェネレーターはトレーニング データに似たコンテンツを生成し、ディスクリミネーターは実際のコンテンツと生成されたコンテンツを区別します。 反復的なプロセスを通じて、ジェネレーターは識別器をだますことによって出力を改善し、その結果、ますます本物で高品質の生成コンテンツが作成されます。
生成AIは、多くのユースケースでその汎用性を示しています。 ここでは、説得力のある例をいくつか紹介します。
GPT-3 のような言語モデルは、与えられたプロンプトに基づいて人間のようなテキストを生成することができます。これらのモデルは、受け取った入力に基づいて、ストーリー、記事、詩、さらにはコード スニペットを生成できます。これらは、クリエイティブライティング、コンテンツ生成、チャットボットアプリケーションに使用されてきました。
生成 AI は、マシンラーニング モデルをトレーニングするためのデータセットを拡張するために使用できます。 新しい合成データを生成することで、トレーニング サンプルの多様性と量が増加し、モデルのパフォーマンスが向上します。
生成AIモデルはコーディングタスクを支援するために使うことができます。 たとえば、コード補完モデルは部分的な入力に基づいてコードの提案を生成できるため、開発者はより効率的にコードを記述できます。モデルは、特定のタスクやプログラミング言語のコード スニペットやテンプレートを生成するようにトレーニングすることもできます。
生成モデルはリアルな画像を生成し、アート、デザイン、広告などの分野に革命をもたらします。
生成モデルを活用することで、ミュージシャンや作曲家は斬新なメロディーやハーモニーを模索し、さらには完全な楽曲を作曲することもできます。
ChatGPTと生成AIを活用するメリットは大きいですが、以下のような潜在的な企業リスクを認識することが不可欠です。
生成 AI モデルの実装には膨大な量のデータの処理が伴うため、データ漏洩を防ぎ、州および連邦の規制に準拠するための厳格なデータ保護プロトコルが必要になります。従業員は、個人を特定できる情報 (PII) や知的財産 (IP)、財務データなどの機密データを ChatGTP などの生成 AI アプリにアップロードする場合があります。データの制御を失う可能性があり、外部への漏洩につながり、組織の収益に回復不能な損害を与える可能性があります。
監視されていない生成 AI モデルは、不快、偏見、または不適切なコンテンツを生成する可能性があり、企業の評判に悪影響を与える可能性があります。
生成 AI モデルから生成されたコンテンツ (テキストと画像) は、独自のものに見えても他の公開ソースから取得される可能性があり、著作権を侵害する可能性があります。
生成されたコンテンツは、法的規制や倫理ガイドラインに準拠していない可能性があり、知的財産権の侵害や技術の無責任な使用につながる可能性があります。 さらに、チャットボットに個人情報や保護された情報をアップロードすると、データのプライバシーやコンプライアンス規制に違反する可能性があります。
ブログ： ChatGPT と生成AI アプリケーションを安全に実現するための文化とガバナンスを構築するか、取り残されてしまうか
ソリューション： ChatGPTと生成AIを安全に有効にする
ウェビナー: ChatGPT:AIアプリにおけるデータセキュリティの強化-オカリプス
Netskopeでは、生成AIの安全で責任ある実装を信じています。 組織が ChatGPT のようなアプリを安全に有効にできるようにする方法は次のとおりです。
Netskopeソリューションは、 SaaSおよびIaaSサービスの業界で最も広範な検出と最も詳細な分類を使用して、企業のネットワーク全体にわたる ChatGPT およびその他の生成型 AI アプリの使用を検出および監視するように設計されています。 使うNetskope Advanced Analyticsでは、 Netskopeコンテキストとインスタンスの識別、データの移動と露出、ユーザーの行動と内部者リスクの発見など、アプリの使用状況の可視性を提供します。
当社は、きめ細かなデータセキュリティとプライバシープロトコルを維持し、機密情報を保護し、規制要件を遵守しています。Netskope DLP は、機密データのフローを最高レベルの精度で識別し、ChatGPT などの SaaS アプリケーションや個人の SaaS アプリのインスタンスでの安全でない公開を防止します。Netskope のデータ損失防止 (DLP) は、当社独自の ML および AI モデルを搭載しており、何千ものファイル タイプ、個人を特定できる情報、知的財産 (IP)、財務記録、その他の機密データを確実に識別し、不要な非準拠の露出から自動的に保護します。
より明らかに悪意のあるアプリケーションはブロックする必要がありますが、アクセス制御に関しては、ChatGPT のようなアプリケーションの「使う」の責任はユーザーに負わせるべきである場合が多くあります。 組織では、従業員のサブセットまたは大多数にとって意味のあるアクティビティを（ブロックするのではなく）許容することを検討する必要がある場合があります。同時に、セキュリティ チームには、リスクがあると見なされるアプリケーションやアクティビティについて従業員に認識させる責任があります。これは、リアルタイムのアラートと自動化されたコーチング ワークフローを通じて実現でき、リスクを認識した上でユーザーがアクセスの決定に参加できるようになります。Netskope Data Loss Prevention (DLP) は、生成 AI アプリを介した機密性の高いデータのアップロードと投稿を停止および制限するためのいくつかの強制オプションを提供します。このリアルタイムの適用はすべてのユーザー接続に適用され、いつでもどこでもデータの安全性が確保されます。
ChatGPT のような AI モデルをビジネス環境で使用すると、生産性、効率性、イノベーションの面で大きなメリットが得られます。 ただし、このようなAIモデルを利用する場合は、データのプライバシーとセキュリティを確保することが重要です。 Netskopeは、セキュリティチームと従業員が会社のデータを保護するための強化されたベストプラクティス（ローカル展開、データ匿名化、データ暗号化、厳格なアクセス制御）を定義しました。 詳細については、Netskope for ChatGPTおよび生成AIデータ保護ソリューションの概要をご覧ください。
Netskopeは、クラウドセキュリティとデータ保護のマーケットリーダーであり、ChatGPTなどの何千もの新しいSaaSアプリケーションに対して最も広範な可視性と最高の制御を提供します。 Netskopeが組織で生成AIアプリを安全に実現するためにどのように役立つかをご覧ください。 今日から始めましょう!
企業の従業員の少なくとも4人に1人が毎日生成AIツールを操作していると推定されていますが、そのほとんどは雇用主やセキュリティ担当者の目に触れることも検出されることもありません。 この電子ブックを読んで、組織がこれらの革新的なツールの革新的可能性と堅牢なデータ セキュリティ プラクティスのバランスをとる方法を学びましょう。
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