GoogleはGemini AIに「Personal Intelligence(パーソナル・インテリジェンス)」という機能を追加した。この機能は現時点ではアメリカ限定だが、今年の後半に日本でも展開すると見られている。
Personal Intelligenceは、Gmail、Googleフォト、YouTube履歴、検索履歴を横断的に分析し、個人の文脈に寄り添った回答を生成する仕組みだという。これは単なる情報検索の進化ではない。AIがユーザーを理解することを意味する。過去に訪れた場所の写真、メールで予約したレストランの傾向、YouTubeで視聴した旅番組の内容を横断的に分析して答えを返してくる。それも、一般的な観光地ではなく、ユーザーの好みに合わせた、まるで古い友人が勧めてくれるような具体的な提案となる。
情報統合の力
この発表で、Googleの副社長が披露した実例は印象的だ。彼がタイヤショップでGeminiに自分の車のタイヤサイズを尋ねたところ、AIは2019年型ホンダミニバンの標準仕様を示すだけでなく、Googleフォトに保存されていたオクラホマへの家族旅行の写真を発見し、全天候型タイヤを推奨したという。さらに、ナンバープレート番号が必要になった際には、写真の中から7桁の数字を自動的に抽出してみせた。
これは便利さの次元を超えている。AIがユーザーの生活文脈を理解し、必要な情報を自律的に統合する段階に入ったのだ。本の推薦、旅行計画、料理スタイルに合ったYouTubeチャンネルの提案まで、すべてが個人の履歴に基づいてカスタマイズされる。従来の汎用的なチャットボットとは一線を画す、パーソナライズされたAI体験だ。自分より自分を良く知っている分身が、そばでアドバイスしてくれるということかあ。
プライバシー保護の「建前」と「本音」
もちろんGoogleは、プライバシーへの配慮を強調している。Personal Intelligenceはオプトイン方式で、ユーザーが明示的に許可しない限り作動しないという。Gmail、Googleフォト、YouTube、検索履歴のどれを連携させるかも個別に選択できる。新たな情報は収集していない。写真やメールは既にGoogleのサーバーに存在しているという説明もされている。
Geminiは、ユーザーのメール本文やフォトライブラリから直接学習するわけではないとされる。学習に使われるのは、ユーザーがGeminiに入力した特定のプロンプトとモデルの応答に限られるという。健康データなどセンシティブな話題については、AIが積極的に推測することはないが、明示的に尋ねられた場合には対応する仕組みだという。
だが、この説明で安心はできない。思うに、問題の本質は、同意の有無ではなく、理解の深度にある。すでに、geminiでは、チャットの履歴を利用して回答する機能のオン・オフを持っており、オンにしていると、Geminiは相当の個人情報を持つ。しかし、例えば、Gmailにアクセスして全ての情報を持つこととはレベルが違う。
見えないプロファイリングの影
AIによるパーソナライゼーションには、根本的なプライバシーのリスクが潜む。それは、センシティブでない情報から、極めてセンシティブな情報が導き出される可能性であることだ。米国の小売大手Target社の有名な事例では、購買履歴の分析によって、本人が公表する前に妊娠を推定されたケースがあった。政治的信条、健康状態、人間関係の変化などを、AIは、ユーザーですら意識していないパターンを読み取る力を持っている。
Google自身も、Personal Intelligenceが、過度なパーソナライゼーションを生み出す可能性を認めている。関連のない話題を結びつけてしまったり、離婚などの人間関係の変化や個人の興味の変遷を正確に捉えられない場合があるというのだ。誤ったプロファイリング結果に基づいて評価されることは、本人に関して誤った印象を与えるという点で、プライバシー侵害のリスクになる。
しかも、自己情報のコントロールは困難だ。なぜなら日常の全てが筒抜けだからだ。しかも、AIが導き出した推論の正当性を検証することは難しく、訂正を求める根拠を示すことも容易ではない。つまり、ユーザーの内面が解析され続けるのである。
監視の気配と自己検閲
もう一つ、見過ごせない懸念がある。それは「監視社会化」への道筋だ。AIチャット履歴は、個人の興味、恐怖、経済状況、健康上の懸念、政治的傾向、職業上の秘密を含むデータの宝庫である。これらの情報が詳細に記録され、解析される環境では、自己検閲が促進され、個人の自由な発言や行動が抑制される可能性がある。
セキュリティの脆弱性
さらに技術的なリスクも無視できない。生成AIの利用には、情報漏洩の可能性が常に付きまとう。プロンプトに入力された機密情報が学習データとして取り込まれ、他のユーザーへの回答に反映される事例が報告されている。クラウド上で運用される生成AIサービスは、不正アクセスの標的にもなりやすい。データベースに侵入されれば、個人のプライバシー情報や企業の機密情報が流出する危険性がある。
悪意のあるプロンプトインジェクション攻撃によって、AIが本来秘匿すべき情報を出力してしまうリスクも指摘されている。これはユーザー側で防ぐことが難しく、AI開発元の対策に依存せざるを得ない。システムのバグや設計ミスによる意図せぬ情報漏洩も、完全には排除できない。
便利さと引き換えに失うもの
Personal Intelligenceは、確かに魅力的だ。検索して情報を集め直す手間が減り、意思決定が早くなる。具体的で役立つ提案を受け取れる利便性は、多くの人にとって価値があるだろう。だが、その代償として、ユーザーは何を差し出しているのか。
パーソナライゼーションが進むほど、AIは私たちの内面に深く入り込んでいく。そこには、プライバシーという基本的人権を侵害するリスクが常に伴う。情報の均質化や感情の希薄化といった副作用も懸念される。便利さの裏側で、私たちの自律性が静かに損なわれているかもしれない。
この状況を考えると、日本で公開されても、当面は様子見が選択肢だろう。
