【Stable Diffusionの危険性】と言われる13の理由

「Stable Diffusionって危険なの？」
AIを使って簡単に画像を生成できるStable Diffusionですが、さまざまなリスクや問題点が指摘されています。

特に、

• 著作権やプライバシーの問題
• 不適切な画像生成のリスク
• AIの悪用や法的規制

などが懸念されており、適切な知識なしに利用すると、思わぬトラブルに巻き込まれる可能性もあります。

本記事では、「Stable Diffusionは危険性がある」と言われる13の理由を解説し、対策方法も紹介します。
安全に利用するためのポイントを理解し、トラブルを避けながらAI画像生成を楽しみましょう！

Stable Diffusionの危険性13選とその対策

① 著作権侵害のリスク（既存作品と類似した画像の生成）

Stable Diffusionは、大量の画像データを学習しており、その中には著作権で保護された作品も含まれている可能性があります。
そのため、AIが生成した画像が既存の作品と酷似している場合、著作権侵害に該当するリスクがあります。

📌 実際の事例
2023年には、AIが生成したイラストが著作権侵害にあたるとして、アーティスト団体がAI企業を訴える訴訟が起こりました。
これにより、Stable Diffusionを含むAIツールの著作権問題が世界的に議論されています。

（参考: The Verge）

✅ 対策:

• 商用利用する場合は、自作のプロンプト（指示文）を工夫し、独自性のある画像を生成する。
• 著作権フリーの画像データを使うモデルを選ぶ（例: Openjourneyなど）。
• 生成した画像が他の作品と似ていないか、Googleの画像検索や類似画像検索ツールで確認する。

② プライバシー侵害（個人情報が含まれる可能性）

AIの学習データには、一般公開された写真や個人のSNS投稿が含まれている場合があります。
そのため、特定の人物に似た画像が生成され、プライバシー侵害のリスクが発生します。

📌 実際の事例
一部のAIモデルでは、過去にSNSやニュースサイトに掲載された人物の顔写真が学習され、本人の許可なく画像が生成される問題が報告されました。

（参考: TechCrunch）

✅ 対策:

• 実在する人物や有名人の顔を生成しないように注意する。
• モデルやLoRAの出どころを確認し、倫理的に問題のないものを使用する。
• 不適切な画像を生成しないために、NSFW（不適切なコンテンツフィルター）をオンにする。

③ AI画像の悪用（フェイクニュースや詐欺）

Stable Diffusionを利用して、偽のニュース画像や詐欺目的の写真を作成するケースが報告されています。
特に、ディープフェイク技術と組み合わせると、実際の映像と区別がつきにくくなるため、悪用リスクが高まります。

📌 実際の事例
ある詐欺事件では、AIを利用して架空の人物の顔写真を生成し、その人物を「投資アドバイザー」として偽装したサイトが作られました。
このように、AI画像は悪意のある目的で使われる危険性もあります。

✅ 対策:

• AI画像をSNSやブログで使用する際は、明確に「AI生成」と表記する。
• フェイク画像を拡散しないように注意する。
• ニュースサイトや公式発表で情報を確認し、偽情報に騙されないようにする。

④ センシティブな画像の生成（不適切なコンテンツの問題）

Stable Diffusionは、成人向けの画像や暴力的なコンテンツも生成可能です。
特に、未成年がアクセスできる環境では誤って不適切な画像を生成するリスクがあります。

📌 実際の事例
一部の国では、AIによる不適切な画像生成が未成年による犯罪行為を助長する可能性があるとして、規制の動きが進んでいる。

✅ 対策:

• NSFW（Not Safe For Work）フィルターを有効化する。
• 法的に問題のあるコンテンツを生成しないようルールを守る。
• 未成年が利用するPCにはフィルタリング設定を施し、安全な環境を作る。

⑤ AI依存のリスク（クリエイティブ能力の低下）

Stable Diffusionは誰でも簡単に画像を生成できるため、デザインやイラスト制作のスキルが低下する可能性があります。
AIが発展するにつれ、「手描きのイラストよりAIで作った方が早い」と考える人が増え、クリエイティブな能力を磨く機会が減る懸念があります。

📌 実際の事例

• イラストレーターやデザイナーの中には、「AIに頼りすぎて自分で描く力が落ちた」と感じる人もいます。
• 一部の企業では、AIアートを導入することでデザイナーを削減し、制作コストを下げる動きも出ています。

✅ 対策:

• AIを「補助ツール」として活用し、すべてを任せない。
• アイデア出しやラフスケッチには自分の手を使うことで、創造力を維持する。
• AIの力を使いながら独自のスタイルを確立することで、他と差別化する。

⑥ 法的規制の強化（今後のルール変更の可能性）

Stable Diffusionの普及に伴い、著作権・プライバシー・倫理的問題への懸念が高まり、各国で法的規制が強化されつつあります。
特に、AIが作った画像の権利に関するルールが曖昧なため、今後法律が整備される可能性があります。

📌 実際の事例

• EU（欧州連合）では、AIによる著作権侵害を防ぐための新たな法律が検討中。
• アメリカでは、AI生成物の著作権を誰が持つのか明確でないため、特許庁がガイドラインを発表。

✅ 対策:

• Stable Diffusionを商用利用する場合は、最新の法改正をチェックする。
• AIによる画像生成のルールを守り、リスクを回避する。

⑦ 偽サイトやマルウェアのリスク（悪意のあるModや拡張機能）

Stable Diffusionの人気が高まるにつれ、ウイルスやスパイウェアを含む悪意のあるModや拡張機能が出回っています。
公式サイトを装った偽ダウンロードページも存在し、誤ってインストールするとPCがウイルスに感染する危険があります。

📌 実際の事例

• 「無料で高性能なAIモデルが使える」と宣伝するサイトでModをダウンロードした結果、個人情報を抜き取られる被害が報告されています。

✅ 対策:

• 公式のGitHubリポジトリや信頼できるサイトからのみダウンロードする。
• セキュリティソフトをインストールし、不審なファイルを開かない。
• 怪しいModや拡張機能には手を出さない（特に「高性能化Mod」など）。

⑧ GPUの過剰使用によるPCの負荷（高温・故障の危険）

Stable Diffusionは、PCのGPU（グラフィックボード）に大きな負荷をかけます。
特に、高解像度画像を大量に生成すると、PCの温度が上がりすぎて故障の原因になることがあります。

📌 実際の事例

• ユーザーの中には、「1日に何時間もAI画像を生成していたら、グラフィックボードが焼き切れて壊れた」というケースも。

✅ 対策:

• 冷却ファンやPCクーラーを活用し、温度管理を徹底する。
• Google Colabなどのクラウドサービスを活用し、自分のPCの負担を減らす。
• GPUの温度を監視するソフトを使い、過熱しないように調整する。

⑨ データの流出リスク（クラウド版の問題）

Google Colabや他のクラウドサービスを使ってStable Diffusionを動かす場合、入力したプロンプトや生成画像がサーバーに保存される可能性があります。

📌 実際の事例

• クラウドAIサービスを利用していた企業が、機密情報を含む画像を誤って流出させる事故が発生。

✅ 対策:

機密情報が含まれる画像の生成は避ける。

できるだけローカル環境（自分のPC）で使用する。

クラウドサービスの利用規約を確認し、データの取り扱いを理解する。

⑩ フィッシング詐欺の危険性（偽サイトや悪意のあるツール）

Stable Diffusion関連の偽サイトやフィッシング詐欺が増えています。
特に、「無料で使える」と謳い、個人情報やクレジットカード情報を盗むサイトがあるため注意が必要です。

📌 実際の事例

• 「無料で高性能なStable Diffusionモデルが使える」と宣伝するサイトにアクセスしたユーザーが、
  クレジットカード情報を入力した結果、不正利用の被害に遭う事件が発生。
• 偽の「Stable Diffusion公式ダウンロードページ」が作成され、
  本物と見分けがつかないデザインで、マルウェアを仕込んだファイルを配布。
  ダウンロードしたユーザーのPCが感染し、個人データが流出する被害が報告されている。

（参考: CyberNews）

✅ 対策:

• 必ず公式サイト（GitHubなど）からダウンロードする。
• 安易に個人情報を入力しない（特にクレジットカード情報）。
• 怪しい広告やリンクをクリックしない。
• ダウンロード前にファイルのハッシュ値を確認し、本物かどうかチェックする。

⑪ PCの高負荷による故障リスク（過剰なGPU使用）

Stable Diffusionは、GPUをフル活用するため、PCが高温になりやすく、負荷がかかることがあります。
特に、高解像度画像を大量に生成したり、高速化のために過剰な設定をすると、PCが故障する可能性もあります。

📌 実際の事例

• 長時間Stable Diffusionを回し続けた結果、GPUの温度が100℃を超え、PCが強制シャットダウン。
• 電源ユニットに過負荷がかかり、ショートしてPCが起動しなくなったという報告もある。
• 中古のGPUを使っていたユーザーが、Stable Diffusionを使用後にGPUが故障し、修理不能に。

✅ 対策:

• GPUの温度を監視するソフト（MSI Afterburnerなど）を導入し、負荷をチェックする。
• ファンやPCクーラーを活用し、冷却性能を向上させる。
• 過度な負荷を避け、適度な時間で休ませる（連続使用は避ける）。
• 中古のGPUを使う場合、動作確認済みのものを選ぶ。

⑫ 学習データのバイアス（偏った画像生成）

AIの学習データには偏りがあるため、特定の人種や文化を意図せず差別的に描く可能性があります。
これは、AIが学習したデータセットが特定の文化や人種に偏っている場合に発生します。

📌 実際の事例

• 「プロンプトに特定の職業を入れると、特定の性別・人種の画像ばかり生成される」という問題が発生。
  例: 「CEO」と入力すると白人男性の画像が多く出る。
• 「犯罪者」や「ホームレス」などのプロンプトで、特定の人種の画像ばかりが生成されるバイアス問題が報告された。
• 研究者がStable Diffusionを検証したところ、女性よりも男性の画像が多く生成される傾向があると判明。

✅ 対策:

• 多様性を意識したプロンプトを設定する（例：「多様な人種のCEO」など）。
• 公平なデータセットを学習したモデル（Stable Diffusion 2.1 など）を選択する。
• 意図的に偏りを修正するために、プロンプトに詳細な条件を追加する。

⑬ AIの進化による倫理的問題（人間の仕事が奪われる可能性）

AI技術が進化することで、イラストレーターやデザイナーの仕事が減少する可能性があります。
特に、企業がAIを導入し、従来人間が行っていたクリエイティブな業務をAIに置き換える動きが進んでいるのが現状です。

📌 実際の事例

• 海外の出版社が、AI生成のイラストを表紙に採用し、従来のイラストレーターの仕事を削減。
• 企業が広告デザインの一部をAIに置き換え、デザイナーの採用枠を減少させる動きが加速。
• あるゲーム会社が、背景デザインをAIで自動生成するシステムを導入し、アーティストの仕事が減る。

✅ 対策:

AIを使いこなすスキルを身につけ、仕事の幅を広げる（例: AIアートディレクション）。

AIを「補助ツール」として活用し、独自のスキルを磨く。

AIでは再現できないオリジナリティを追求し、付加価値を高める。

まとめ：Stable Diffusionを安全に使うために

Stable Diffusionは非常に便利なAI画像生成ツールですが、使用方法を誤るとリスクが発生する可能性があります。
特に、著作権問題・プライバシー侵害・フェイクニュースの拡散・GPUの過負荷など、さまざまな危険性が指摘されています。

しかし、適切な対策を講じることで、安全にAI画像生成を楽しむことが可能です。

Stable Diffusionの主な危険性と対策まとめ

危険性	対策
① 著作権侵害のリスク	独自性のあるプロンプトを使用し、類似画像を作らない
② プライバシー侵害	実在する人物の顔を生成しない、NSFWフィルターをオンにする
③ フェイクニュースや詐欺	AI生成であることを明示し、偽情報を拡散しない
④ センシティブな画像の生成	成人向けコンテンツの生成を避ける、フィルターを設定する
⑤ クリエイティブ能力の低下	AIを補助ツールとして使い、自分のスキルを磨く
⑥ 法的規制の強化	最新の著作権法や規制をチェックする
⑦ 偽サイトやマルウェア	公式サイト（GitHubなど）からのみダウンロードする
⑧ GPUの過負荷によるPCの故障	PCの冷却対策をし、長時間の使用を避ける
⑨ クラウド版でのデータ流出	機密情報をクラウドにアップしない、利用規約を確認する
⑩ フィッシング詐欺	不審なサイトやリンクをクリックしない
⑪ PCの高負荷での故障リスク	GPU温度を監視し、負荷を分散する
⑫ AIの学習データバイアス	公平なデータを学習したモデルを使い、多様なプロンプトを設定する
⑬ 人間の仕事が奪われるリスク	AIと共存できるスキルを身につける、オリジナリティを追求する

これからStable Diffusionを使う人

Stable Diffusionは正しく使えば、非常にクリエイティブで便利なツールです。
しかし、危険性を知らずに使用すると、思わぬトラブルに巻き込まれる可能性もあります。

「AIだから大丈夫」と油断せず、ルールを守りながら、安全にAI画像生成を楽しみましょう！