お答え申し上げます。 本法案では、我が国として、ＡＩの研究開発力の保持、国際競争力を向上させることが重要である旨を規定しております。その理由の一つとして、ＡＩが安全保障の観点からも重要な技術であるということを掲げているところであります。このため、御指摘の殺傷兵器に使われるＡＩの研究開発、活用につきましては、この法案においては想定をしていないということでございます。
お答え申し上げます。 ＡＩ技術はデュアルユースでございますので、その技術が経済社会のためになりますし、安全保障のためにもなるという両方の可能性があるわけでございますけれども、専ら、武器といいますか、兵器に使われるようなＡＩ、それを専門とするようなＡＩにつきましては、この法案では対象としておりません。
お答え申し上げます。 まず、ＡＩ人材の育成、確保に当たりましては、基礎的なリテラシーからエキスパートの段階まで、あらゆるレベルの取組が重要と考えております。このため、政府としましては、例えば、大学等におきまして、優れた教育プログラムを政府が認定する、これは数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラムと呼んでいますけれども、あるいは、大学院において、情報分野とそれ以外の分野を掛け合わせたプログラム、学位プログラムということで、これはクロスプログラムと呼ばれております、あるいは、若手研究者、博士に対する支援ということで次世代ＡＩ人材育成プログラム、こういった様々な取組を進めてきております。 また、今回のＡＩ法案では、法第十四条にな
お答え申し上げます。 まずは、このＡＩ法案を歴史上初めて出すということで、その政府の強い意思、リスクに対応しながら推進するという強い意思を示すということであります。そして、その強い意思を示す法律の中で、強い司令塔をつくる、その意思を示したいということで法定化をしている。この法定化をすることの意味というのはすごく大きいというふうに考えております。
お答え申し上げます。 有識者会議につきましては、二つの置き方といいますかパターンがあるというふうに思っております。一つは、法律に基づいて、政令に基づく会議という形で設置をするという考え方であります。もう一つは、この法律に基づいてＡＩ戦略本部をつくりますので、この本部の決定として設置をするというのがございまして、このどちらかかなというふうに今考えております。 要は、法律に基づく政令で設置するか、あるいは法律に基づく本部が決定するかということでございまして、いずれにせよ、法律の本則にその規定があるわけではないんですけれども、この法律の体系の下に会議を置くということで、そのどちらかの可能性を検討していきたいというふうに考えておりま
お答え申し上げます。 少し具体的な話になりますので、答弁書に書いていないことを申し上げます。 ディープフェイク等につきましては、基本的には現時点では現行の法令で対応しておりまして、刑法の名誉毀損等で摘発をしている事例というのは実際にございます。 それに加えまして、この法案では、予測できないことも起こりますので、指針を国が整備しますが、ここから先はちょっと答弁に書いていないんですが、この指針の中では、開発者がやるべきこととか活用者がやるべきことというのを書いていこうと思っています。 そのときに、ディープフェイクの関係では、まず、開発者がＡＩにいわゆる電子透かしみたいなものを入れて、今朝も参考人のお話がありましたけれども
お答え申し上げます。 少しダブってしまいますけれども、まず、ＥＵの法律は大きく二つに分かれていまして、その片方は、四つのリスクに分けて、高いレベルのものは禁止、次のものはハイリスクということで、段階に応じてということでございます。 日本の場合は、ＡＩ法でということではないんですけれども、要は、ＡＩを使っているか使っていないかにかかわらず、リスクの高いものについては禁止をされている、あるいは規制をされているということで、それは、先ほど来ありました個人情報保護法に違反するようなものですとかは当然禁止ということになりますし、機械安全ですとか、あるいは差別を生むような、そういうものについては、これも本当にＡＩを使っているか使っていな
お答え申し上げます。 ただいまの人間中心のＡＩ社会原則は二〇一九年三月に策定されたものでございますけれども、この中では、書いてあることをそのまま申し上げますけれども、ＡＩの長所、短所をよく理解しており、とりわけＡＩの情報リソースとなるデータ、アルゴリズム、又はその双方にはバイアスが含まれること、これらを認識する能力を人々が持つことが重要とされております。 また、データのバイアスには主として三つございまして、一つは統計的なバイアス、二つ目は社会の態様によって生じるバイアス、三つ目はＡＩ利用者の悪意によるバイアス、この三種類があることを認識していることが望ましいというふうにされております。
お答え申し上げます。 ＡＩ事業者ガイドライン、これは総務省と経済産業省が策定しているものでございますけれども、これの本体というよりは別添になりますけれども、別添に記述がございますので、読み上げをさせていただきます。 「ＡＩの判断のブラックボックス化に起因する問題も生じている。とあるクレジットカードにおいて、同じ年収を有する男性及び女性に対して、女性の方が利用限度額が低いとの報告がＳＮＳ上で広がった。この問題に対し、金融当局が調査を実施し、クレジットカードを提供した企業に対してアルゴリズムの正当性の証明を求めた。しかし、企業はアルゴリズムの具体的な機能及び動作について説明することができなかった」という記述がございます。
お答え申し上げます。 本法案では、ＡＩのデータセットですとかアルゴリズム等の開示を求める規制は想定をしておりません。 他方で、本法案に基づいて国が指針を整備していく予定でございますけれども、そのときに、広島ＡＩプロセスの国際指針等の国際規範に準拠するということを考えております。 それによりますと、ＡＩのライフサイクル全般、このライフサイクルというのは開発から活用までの全ての段階ということでございますけれども、そこにおけるリスクを特定して軽減するため適切な措置を講じるということが指針の中には書いてございまして、その適切な措置には多様なテストというのが含まれまして、そのテストのために、ＡＩ開発者はデータセット等に関するトレー
日本がこれまで国際的に果たしてきた役割についてお答え申し上げます。 我が国は、二〇一六年に、Ｇ７情報通信大臣会合におきまして、ＡＩ研究開発の原則の素案を提案いたしまして、その後、二〇一九年に、人間中心のＡＩ社会原則を公表したところでございます。これは、同じ年にＯＥＣＤで採択されました、国際的なＡＩガバナンスに関する基本的な原則であります、ＡＩに関するＯＥＣＤ原則に大きな影響を与えたと認識をしております。 また、二〇二三年になりますけれども、我が国が議長国となって開催されたＧ７におきまして、ＡＩ関係者に向けた国際規範であります広島ＡＩプロセスを日本が主導して実施してまいりました。 その後、二〇二四年五月のＯＥＣＤ閣僚理事会
諸外国のＡＩに関する制度と我が国の制度の比較につきましてお答えを申し上げます。 近年、世界各国においてＡＩ法制度に関する対応は進んでいるというふうに認識をしておりますけれども、例えば、ＥＵにおきましては、人間の安全ですとか基本的な権利の保護という観点から、新たに法律を制定いたしまして、包括的な規制を導入しているということでございます。 一方、アメリカにおきましては、今、いろいろ変化があるところでございますけれども、安全保障リスクに対応しつつも、基本的には、事業者の自主的取組を踏まえた上で、既存の法令を活用しながら進めているというふうに認識をしております。 このように、それぞれの国の法体系、あるいは社会的、歴史的背景は異な
お答え申し上げます。 ＡＩは、国の競争力ですとか社会の豊かさを左右する極めて重要な技術である一方で、御指摘のとおり、様々なリスクをもたらし得る技術でございます。 現在顕在化しておりますリスク、特に著しく悪質な事案に対しましては刑法等の既存の法令によって対処可能というふうに考えておりますけれども、ＡＩの急速な技術の発展と活用の拡大によりまして、予測できない新たなリスクが発生する可能性、悪質な事例が増える可能性は否定できないことから、臨機応変に対応するという観点から、本法案を提出しているところでございます。 少し具体的にこの法案の内容を御説明いたしますと、ＡＩの研究開発、活用の適正性の確保のための国際規範に即した指針の整備、
お答え申し上げます。 先ほども申し上げましたとおり、指針の整備等を進めていきたいというふうに思っておりますけれども、この指針は、ＡＩ開発者、活用者が遵守すべき事項等を含む指針ということでございまして、これは法律に基づきまして明確に定めたいというふうに思っております。 また、悪質な事案等につきましては、国が調査、あるいはその調査の結果に基づく指導、助言等を行うことによりまして、これも明確にその規定を定めることによりまして、そういった顕在化するリスクに対して対応していけるというふうに考えております。
政府によります研究開発に関する状況につきまして御説明申し上げます。 まず、ＡＩの研究開発力の強化につきましては、二〇二三年の五月にＡＩ戦略会議がまとめました暫定的な論点整理に基づきまして、あるいは、二〇二四年の六月に閣議決定されました統合イノベーション戦略に基づきまして、計算資源の確保ですとか、データの整備、あるいは基盤開発力の強化などに関係省庁が連携して取り組んでいるところであります。 具体的には、一つは、今申し上げました、官民における計算資源の整備支援でございます。ＡＩはデータセンターがなければ開発することができませんので、データセンターあるいはクラウドの整備支援ということになります。また、二つ目に、スタートアップ等に対
国産の汎用的な生成ＡＩにつきまして、考え方を御説明したいと思います。 現時点では、今御指摘ございましたように、汎用生成ＡＩは外国製のものが主流でございます。しかしながら、ＡＩが日本人の国民生活ですとか経済社会に密接に関係する、多くの方がそれを使うようになってきますと、やはり正確な日本語ですとか日本の文化ですとか商習慣を正確に捉えて回答できる、そういうＡＩが必要だと思っておりまして、そのために国産の汎用生成ＡＩというのは重要ではないかというふうに考えております。 しかし、幾つかの課題があるというふうに考えておりまして、一つはまず、研究開発に係る資金あるいは人材でございます。これをどうやって集めていくかというのが一つ大きな点であ
人材の育成、確保につきましてお答え申し上げます。 この問題は、大変本質的な問題だというふうに考えております。ＡＩの人材につきましては、基礎的な研究をする方も必要であれば、また、実践的にそれを導入していくような人材、いろいろな、多様な人材が必要だというふうに考えております。 これに対して、政府としましては、例えば、大学で優れた人材を育てるようなプログラムですとか、あるいは大学院、博士課程の人材に対する支援をするプログラム、そういったものの取組を進めてきております。 また、今般のＡＩ法案でも、法案の第十四条でございますけれども、ＡＩ関連技術の基礎研究から国民生活等における活用に至るまでの各段階において必要となる専門的かつ幅広
ＡＩの学習用データにつきましてお答えを申し上げます。 委員御指摘のとおり、ＡＩの性能を定めるものは幾つかございます、データセンターとかアルゴリズムとかいろいろございますけれども、その中でもこの学習データというのは非常に重要なものでございます。 これは、例えば、日本語の学習データに関して申し上げますと、内容が正しいということも必要ですし、日本語としても正しい、文法も正しい、そういう必要性がございます。 一般的に、ＡＩにもいろいろなものがありますので、汎用の生成ＡＩに関してお答えを申し上げますと、基本的には、まず官公庁が出している、公的機関等のウェブサイトのテキストデータですとか、あるいは法令のデータベースですとか、あるいは
勧告、命令等の規定につきましては、これを設けない理由につきましては、罰則を設けない理由と共通する部分があると思っておりまして、答弁を申し上げます。 まず、現在顕在化しているリスクにつきましては、これは実際に事例もあるわけですけれども、現行法令に基づいて対処をしているというところでございます。 その上で、ＡＩは、技術の変化が速くて、また、どういうリスクが生じるか予測が難しいというところがございます。そういう中で、命令ということになりますと、これは非常に重い処分ということになりますので、命令の前提になります禁止行為ですとか基準を不公平なく明確に定めていく必要がございます。これが現時点では難しく、むしろ臨機応変に予想外の問題に対応
ＥＵのＡＩ法の四段階のリスクベースアプローチにつきましてお答えを申し上げます。 ＥＵのＡＩ法のアプローチにつきましては、法案の検討段階で参考にさせていただいております。ＥＵのＡＩ法は大きく二つのパートに分かれておりまして、一つが、この四つの段階のリスクに分けた規制部分でありまして、もう一つは、生成ＡＩに関するマクロなといいますか、全体、まあＥＵの言葉では、生成ＡＩとは言わず、ジェネラルパーパスＡＩというふうに呼んでおりますけれども、に関する包括的な規制、この二つのパートから成りますけれども。 その片方の四段階のものについて申し上げますと、まず、最上位のリスクにつきましては、許容できないリスクということで、そういったＡＩシステ
