ChatGPTのようなAIモデルには、いくつかの脆弱性や限界があり、それが悪用されたり、意図しない動作につながることがあります。これらは大きく次のように分類できます。
- 幻覚（Hallucinations）: AIモデルが事実と異なる、または意味不明な情報を生成する問題です。モデルが「幻覚」を起こすことで、信頼性のない情報を提供し、ユーザーを誤解させる可能性があります。特に、開発者がモデルの提案を元に存在しないコードパッケージをダウンロードするなどの危険があります(ar5iv)(SecurityWeek)。
- プロンプトインジェクション攻撃: 悪意のあるユーザーが入力を工夫してモデルの動作を操作する攻撃です。例えば、攻撃者はプロンプト内に隠された命令を埋め込み、AIのコンテンツフィルターを回避したり、通常はアクセスできない情報を引き出すことができます(ar5iv)(SpringerLink)。このような攻撃は、AIに禁止された命令を実行させたり、守られている情報を漏らす原因になります。
- データプライバシーのリスク: データの取り扱いに関する懸念もあります。例えば、AIシステムとのやり取りを通じて機密情報が漏洩した事例がありました(SpringerLink)。これにより、適切なデータ管理プロトコルを持たない組織がAIを使用する際に大きなリスクが生じます。
これらの脆弱性は、AIモデルの使用に際して慎重さが求められると同時に、悪用から保護するための強固な対策が必要であることを示しています。
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