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。
テキスト生成: 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います。
データ拡張: 生成AI を使用して、機械学習モデルをトレーニングするためのデータセットを拡張できます。 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を増やし、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。
コーディング開発: 生成型 AIモデルは、コーディング タスクを支援するために使用できます。 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候補を生成できるため、開発者はコードをより効率的に記述できます。 モデルをトレーニングして、特定のタスクまたはプログラミング言語のコードスニペットまたはテンプレートを生成することもできます。
画像合成: ジェネレーティブモデルは、本物そっくりの画像を生成し、アート、デザイン、広告などの分野に革命をもたらします。
作曲: 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探求し、さらには完全な音楽作品を作曲することができます。
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。
データのプライバシーとセキュリティ: 生成AIモデルの実装には、膨大な量のデータの処理が含まれ、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です。 従業員は、個人を特定できる情報（PII）や知的財産（IP）などの機密データや財務データをChatGTPなどの生成型AIアプリにアップロードできます。 そのデータの制御を失う可能性があり、外部からの露出につながる可能性があり、したがって組織の収益に取り返しのつかない損害を与える可能性があります。
不適切なコンテンツ: 監視されていない生成AIモデルは、攻撃的、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、企業の評判を損なう可能性があります。
コピーライティングの侵害: 生成型AIモデルから生成されたコンテンツ（テキストと画像）は、他の公開ソースから取得される可能性がありますが、見た目はユニークであり、著作権を侵害する可能性があります。
法的、プライバシー、および倫理的懸念: 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テクノロジーの無責任な使用につながる可能性があります。 さらに、チャットボットへのプライベート/保護された情報のアップロードは、データのプライバシーおよび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。
アプリの使用状況の可視性と監視: Netskope ソリューションは、業界で最も広範なディスカバリーと SaaS および IaaS サービスの最も詳細な分類を使用して、企業のネットワーク全体でChatGPTやその他の生成AIアプリの使用状況を検出および監視するように設計されています。Netskope Advanced Analyticsを使用して、Netskopeは、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、ユーザーの行動とインサイダーリスクの検出など、アプリの使用状況の可視性を提供します。
データのプライバシーとコンプライアンス: 当社は、きめ細かい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、規制要件を順守しています。 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露出を防ぎます。 独自のMLおよびAIモデルを搭載した Netskopeのデータ損失防止（DLP）により、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が確実に識別され、不要な非準拠の露出から自動的に保護されます。
自動ユーザーコーチングとリアルタイムデータ保護: より明確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、多くの場合、ChatGPT などのアプリケーションの使用の責任はユーザーに与える必要があります。 組織では、一部の従業員または大多数の従業員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ことをお勧めします。 同時に、セキュリティチームは、リスクと見なされるアプリケーションやアクティビティを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によって実現でき、リスクを認識した後、アクセスの決定にユーザーを関与させます。 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を確保します。
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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