プロンプトを送るたびに、AIラボは毎日あなたのビジネスデータをより多く取り込んでいます。唯一の保護策といえば、学習には使用しないという、曖昧な文言の約束だけです。
最近のLawfareの分析(新しいウィンドウ)は、企業が自社データを少数の強力なAIラボに渡すとき、それらのラボに自分たちを不要にする方法を教えていると指摘しています。著者らはこれを知識獲得による代替（RKA）と呼んでいます。
AIラボが今日あなたのビジネスデータをどう扱っているかを知る術はありませんが、三つの力が同時に働いています。条件をほぼ無制限に決められる力、”学習”の意味すら定まっていない法制度、そして自社の顧客と競合する能力と動機の両方です。
あなたのビジネスは、最終的に自分自身を丸ごと飲み込むかもしれない怪物に餌を与えているのかもしれません。
AIラボは企業データで学習しているのか？
大手AIラボは、ビジネスユーザーのデータがデフォルトでプライベートであると保証しようと、一丸となって取り組んできました。
- OpenAIは、ビジネスユーザーによるChatGPTの入力や出力を学習に使用していないと主張しています。
- Anthropicは、ビジネスデータはデフォルトでClaudeのモデルの学習から除外されると主張しています。
- Microsoftは、プロンプト、応答、データはCopilotの学習に使用されないと主張しています。
- Googleは、事前の許可や指示がない限り、Geminiがビジネスデータでモデルを学習することはないと主張しています。
- Xは、Grokのビジネスプランでのやり取りがモデルの改善に使われることはないと主張していますが、自社のSpaceX従業員のデータを学習目的で使用するようです。
しかし実際には、ユーザーのプライバシーを守るという約束は意図的に曖昧で、見た目よりも薄っぺらいものです。
- 重要な用語の定義が曖昧です。 Lawfareは、OpenAIのエンタープライズ契約が顧客コンテンツを入力と出力と定義しながら、その定義に”入力”と”出力”という言葉を使っていると指摘しています。Anthropicの規約は、学習とは何かを定義しないまま、顧客コンテンツでモデルを学習することを排除しています。
- 約束の範囲外となるデータもあります。 AIが生成しても表示されることのないパターン、メタデータ、要約は、入力や出力としてまったく見なされない可能性があります。
- “学習”の範囲は聞こえよりも狭いものです。 テストベンチマークの作成、システムプロンプトの調整、別個の安全ツールのトレーニングにデータを使用することは、学習に該当しない可能性があります。
- 規約は変更される可能性があります。 プロバイダーは通常、規約を変更する権利を留保しており、新しいモデルのリリースごとに規約をリセットする機会があります。
- 確認する術はありません。 学習に何が使われているかを知っているのはラボだけです。侵害があっても、あなたが気づくことはほぼ不可能です。Protonの創業者兼CEOであるAndy Yen氏は、一度AIに情報を共有してしまうと、本当の意味で取り戻すことはできないと警告しています。彼は、そう遠くないうちにAIは“あなた自身よりもあなたのことをよく知るようになる”(新しいウィンドウ)と主張しています。ビジネスにとっては、リスクはさらに大きくなります。
ビジネスが失いかねないもの
AIがあなたのビジネスについて学んだことが、その競争力の源泉になります。Big Techはそれをよく分かっています。
2019年から2022年にかけての案件で、欧州委員会は、Amazonがサードパーティ販売者の非公開データを自社の小売事業に活用したとして調査しました。実質的に、販売者自身のデータを使って販売者と競争していたのです。Amazonは停止を約束し、この禁止措置は後にデジタル市場法に明記されました。
業界によっては、競争上の優位性だけが問題ではありません。コンプライアンスも危険にさらされます。医療や金融の企業は、HIPAAやGDPRといった規則の下で、機密情報を保護する法的義務を負っています。これらの規則は個人データの保護についてクリアに定めていますが、AI業界はあまりに新しく、グレーゾーンが広がっています。
さらに、AIが議事録作成ツールやメール、日々のワークフローに組み込まれた今、チャットウィンドウの中にあった頃とは比べものにならないほど、ビジネスの多くの部分に触れています。
AIラボが得るもの
AIラボには、できるだけ多くのデータを取り込むという、金銭的かつ競争上のインセンティブがあります。
AI市場は今後も劇的に成長し続ける見通しで、Gartnerは2030年までにAIがあらゆるIT業務に関わるようになると推測しています。また、AIへの支出は2026年に2.5兆ドルに達し、前年比44%増になると予測しています。十分な学習素材なしに、より知能の高いAIモデルを開発し続けるという課題を考えると、AI企業は自社の法人顧客から利益を得る方法を模索し始める可能性が高いです。
爆発的に拡大する需要により、AIラボはモデルを開発する方法について、ますます創意工夫を求められています。そしてビジネスデータがこれらのラボにとって明らかに価値を持つことは、Googleが8月、経営破綻した航空会社Spirit Airlinesのデータを購入する入札で1,000万ドルを提示して落札したことからも分かります。客室乗務員協会（Association of Flight Attendants）によると、このデータには従業員の機密データが含まれています。こうしたデータは、従業員の同意なしに取り込まれ、GoogleのAIモデルの学習に使われる可能性があります。
OpenAIは、ビジネスユーザー向け製品の入力や出力を学習に使用していないと主張しています。しかし、このデータが企業にとって計り知れない価値を持つことを踏まえると、データ処理に関するAI業界の法的立場を考慮する必要があります。
実現するかどうか分からない規則には頼れない
規則は、大手AIラボからあなたのビジネスデータを守れるのでしょうか。これを理解するには、業界の金銭的、政治的な現実を検討する必要があります。
AI分野ではアメリカ合衆国が支配的な立場にあります。StanfordのArtificial Index Reportによると、59の注目すべきモデルがアメリカ合衆国で運用されており、これは世界で最も多い数です。この優位性は注目に値します。3月、ホワイトハウスはAIを規制するための国家ポリシーの枠組みを発表しました。そこでは、州レベルの法律を連邦のAIポリシーの枠組みに置き換え、”アメリカの権利とイノベーションを保護し、国の競争力を妨げるような州規則の分断された寄せ集めを防ぐ”ことが求められています。この枠組みは、AIを規制する州法が”世界のAI支配を達成するというアメリカ合衆国の国家戦略に反して行動する”ことを許してはならないと述べています。
アメリカ政府は、国外に拠点を置く可能性もある個々の企業のデータプライバシーの権利を優先するのか、それとも自国のAI帝国の拡大の権利を優先するのか、どちらの可能性が高いでしょうか。欧州の企業は、アメリカのAIツールが自社のデータ主権を最優先することを保証できません。最大手のAIラボがアメリカ合衆国で事業を展開している今、変曲点が目前に迫っています。
企業向けAIの、より良い選択肢
規則に期待したり、プライバシーポリシーを追いかけたりする代わりに、企業にはもっと簡単で効果的な選択肢があります。プライバシーのために作られたAIツールを選ぶことです。搾取なしのイノベーションの余地はあります。選ぶAIツールは、あくまでAIツールであるべきです。あなたを支援するAIツールであり、あなたに取って代わるために訓練している競合相手ではありません。営業秘密を奪うことなく、その機能を果たし、時間とともに成長していくべきです。
Protonはこのニーズに応えるためにLumoを開発しました。ユーザーデータを収集したり悪用したりするインセンティブがないからこそ、AIは企業にとって変革をもたらすツールになり得ます。Lumoはビジネスチャットのログを一切保存せず、サードパーティや政府の監視からデータを保護します。広告のないビジネスモデルで、Big Techやベンチャーキャピタルからの資金提供も受けていないため、Lumoの唯一のインセンティブは、可能な限り最高のビジネスサポートを提供することです。Protonは企業としてProton Foundationのガバナンスの下にあり、産業の支配ではなく、人々の利益のために行動することを意味します。
スイスを拠点とするProtonは、厳格なデータプライバシー法やGDPRによっても規制されています。コードとモデルはどちらもオープンソースであるため、どの企業でも当社の主張を検証できます。Lumoは、AIが本来行うべきこと、つまり搾取なしに支援を提供することを目的に設計されています。Big TechのAIツールに代わる欧州の選択肢を選ぶことは、規制の及ばない信頼できないAIラボから身を守るための、企業にとって最良の方法です。
