【メルマガ】翻訳、AI Chat検索、、、気をつけておかないといけないこと(2023年02月07日)

ネット上のサービスとして、「翻訳」や「AI Chat検索」が実力を発揮してきました。
DeepLや、話題のChatGPTなどですね。

ChatGPTに至っては、あの検索の雄Googleが「非常事態」と宣言するまでの力を秘めています。

しかし、素晴らしく便利なものですが、根本的に気にしておくべきことがあります。

(補足)AI系の処理の仕組み

基礎知識的に、こうしたAI系の処理の仕組みを。

DeepL(翻訳)やChatGPTなどは、超ざっくり言うといわゆる「ディープラーニング系の技術」が使われています。

基本的な仕組みとしては、大量の(有益な)データを元に、より正しい回答となるような判断加減を見つけ出します。
(これを学習と言います)

そうすることで、次のインプット(翻訳元データや質問)に対して、適切な(と思われる)アウトプットを返す、というものです。

そしてよくあるのが、新たにインプットした情報も、学習データの1つとして活用されるということです。

気にすべきは、情報漏洩

出力結果の質がどうこうとは、ここでは言いません。
ポイントは、インプットした情報がどこかに漏れてしまう可能性があるということです。

大きくは2点。

まず、インプットした情報そのものが、DeepLやChat GPTには伝わってしまうということ。
処理するためにはインプットを渡すしかありませんが、当然、インプット内容がバレることになります。
うっかり機密情報文書を翻訳しようと思ってかけてしまうと、内容が筒抜けとなります。

2点目は、学習に使われると、利用している第三者の眼に触れる可能性があるということです。
ChatGPTでは、質問すれば、なんとプログラミングコードが生成できます。(以下のおまけ参照)
また、プログラミングコードの脆弱性を確認したりもできます。
しかし、インプットとしてそうしたコードを入れてしまうと、第三者の質問に対する回答として出力されてしまうことがあるということです。
これは、特徴的な変数名などを使っているとコード流出という懸念が出てきます。
実際、AWSを抱えるAmazonでは、コードを含む機密情報を入れないように、と注意喚起が出ているようです。

とどのつまり「機密情報を入力するな」。
これは必ず意識をして業務を行いましょう。

おまけ

ChatGPTに聞いてみました。
内容が正しいかどうかを見極める目は必要ですが、恐ろしい回答精度です･･･

なお、ChatGPTは無料で利用できます。
(先日、有料プランも発表されました)

Q1.
Pythonでスクレイピングするには？

A1.
Pythonでスクレイピングするには、以下のライブラリを利用するのが一般的です。

BeautifulSoup
Requests
Selenium
BeautifulSoupとRequestsを使って、WebページのHTMLから情報を抽出することができます。SeleniumはWebブラウザを操作することができるので、JavaScriptなどで動的に更新されるページもスクレイピングすることができます。

例：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = “https://www.example.com”

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, “html.parser”)

title = soup.find(“title”).text
print(title)

Q2.
業務効率化のコツは？

A2.
業務効率化のポイントとして次のようなことが挙げられます:

タスクの優先順位付け：最も重要なタスクから順に進めます。
時間管理：効率的なタイムマネジメントを行い、無駄な時間を最小限に抑えます。
自動化：手作業によるタスクをできるだけ自動化することで時間を節約します。
チームワーク：タスクを仲間と分担することで、効率的に達成できます。
コミュニケーション：効率的なコミュニケーションを行い、タスクをスムーズに進めます。
これらのポイントに従って、業務効率化を図ることができます。