内閣委員会

御質問ありがとうございます。 　今回、事後にＡＩに係るリスクが出てきた場合にどう対応するかという御質問ですが、簡潔に申し上げますと、やはりまずはアジャイルに対応するということと、二番目は、それをやはり、じゃ、どこまでが良くて悪いのかというのを適切なプロセスを通じて関係者も含めて対応するという点と、三番目は、それでできた基準はやはり広く公開して今後そういうことをしないようにしていくと、この三点が重要ではないかなと、こういうふうに思っております。 　以上です。

度々、半ばむちゃぶりで申し訳ございません。ありがとうございます。 　今お話にありまして、それぞれ重要なポイント、確かに一つに絞るのは難しいというところで、ちょっと時間の関係もあるかと思って、済みません、無理を申し上げて絞ってお話しをいただきましたけれども、今回の法案に関しましても、内閣府のＡＩ制度研究会の中で十四のリスクを例示して、このうち十三は既存の法律で対策が取れる場合の例を示していると。そこで対応できないものを今回の法案も含めてというような立て付けになっているというか流れになっているというふうに認識しております。 　一方で、これまでの議論を振り返ってみますと、結局、じゃ、現状起きているリスクに対してどの程度対応できているのかという疑問に対しても、個々のケース、その都度ケース・バイ・ケースで対応している。どこまでそういうリスクに対応できるかは、それを見てみないと分からないというよう

ありがとうございます。 　おっしゃるとおりでありまして、特に機械学習型ＡＩについては、それがどのような理由で一定の解を出してきたかということは極めて分かりにくい。これをブラックボックス化というふうに呼ばれております。そのような現象が生じることは、もう明らかだと思われております。 　これに対するガバナンス策としまして、そのＡＩ自体の説明能力を高めていこう、なぜこの結論が出たかということを可視化していく技術を開発していこうという方針も一つあります。説明可能ＡＩ、エクスプレーナブルＡＩと呼ばれるものです。 　ただ、この技術の方向性は、私自身の評価としては余り明るくなく、それよりは監査ＡＩのような、おっしゃったような、その結論がなぜ出たのかを監査する別のＡＩと組み合わせるであるとか、あるいは、それぞれ別の作り方をした三系統のＡＩを同時に走らせて多数決で決めるというような仕組みを考えていかない

ありがとうございます。 　こちらの話については、ちょっと将来的な部分のところはこれからいろいろと考えなきゃいけないところではございますが、先ほど私の中のプレゼンの中で人間中心という言葉がございました。これは日本が取っている一つの大きな、欧米といいますか、今主流になっておりますが、人間が中心になると。 　これは非常にハイレベルな原則で言っているだけではなくて、やはり現場のところでも必ず人間のチェックは入れるということが原則としてございます。ルールがあり、人間がやはり判断をするというこの原則は各レベルでやはり生かしていくと。でも、それであっても、技術の進歩のところで自動的にというところになってくると、今、大屋先生のおっしゃったような、参考人のおっしゃったようなことを考えていくこと。 　それから監査の部分、出力していくこのデータの部分をどう検証しますかというところにはなってまいりますが、や

ありがとうございます。 　大屋参考人からは、ＡＩの合議制みたいなお話があって、非常に興味深いなと思いましたし、あと永沼参考人からのお話を見ると、じゃ、人間が関わったときに、ＡＩが出した結論に対して、じゃ、人間が全て責任を負うということをよしとするのかというようなちょっと課題もあるのではないかというふうに感じました。 　たくさん質問はあるんですけれども、最後に、時間も参りましたので、一つ、村上参考人に伺いたいと思います。 　先ほども、ＡＩの問題としましてジェンダーロールの潜在的な刷り込みのお話があったと思いますが、ちょっとこの点を改めて、具体例も含めてこういう課題があるということをちょっとお話しいただきたいということと、あと、無意識であるがゆえに、出てきたものに対してそのジェンダーロールの潜在的なものを顕在化するためにどういうことが必要であるというふうにお考えになっているか、お話しいた

ありがとうございます。お答えいたします。 　ジェンダーの例に関しましては、ちょっと生成ＡＩ以前になるんですけれども、同じ収入、同じ立場の男性と女性のクレジットカードの与信額が女性の方が三分の一程度にＡＩで自動的になってしまうというようなことであったり、あるいは採用ですね。特に、とあるＩＴ企業のエンジニアの採用で、過去に採用した人がたまたま全員男性でしたと。そうなると、女性的なことが書いてあるレジュメは全部自動的に落とされてしまう。それはまさに、ＡＩが、こういう目的で動いてくださいねと人間が指示をしたときに、その目的に対して倫理観も何もなくまず突出してしまうというのが一番の原因になっています。 　これは過去のものをデータとして使う以上、過去に人間が誤って区別、差別していたものというのを再生産してしまうというところが、これは人間が意図して差別したシステムを作らなくても起こってしまうことなん

ありがとうございます。 　それぞれの参考人の皆さんから非常に貴重なお話を伺うことができました。 　ＡＩに使われるのではなく、あくまで人間中心で、私たちがＡＩを活用して、より私たちのこの暮らしのクオリティーを上げていくということに資するものでなければならないというふうに私も感じますので、今日いただいたお話を参考に、人間疎外にならないＡＩ技術の推進、この立法府としてどのように取り組んでいけるか、お話を参考に取り組んでいきたいと思います。 　ありがとうございました。

公明党の竹谷とし子でございます。 　四人の先生のお話を伺いまして、大変勉強になりましたし、また興味深い点が多々ありました。ありがとうございます。 　まず、村上参考人に伺いたいと思います。 　日本がイノベーション進まなかった理由として、前例踏襲、保守的な日本企業、まさにそうだなということを思いましたけれども、ＡＩの安全性を担保すれば利活用とイノベーションはできるだろうと、本当にそうだなということも思いました。 　国及び自治体、行政側でも活用していこうということでこの法案の中でうたわれておりますけれども、自治体、私、東京なんですけれども、東京の各自治体でも、様々もう既に取り入れているということでございます。一方で、まだ使っていない自治体の理由として、安全性を担保した上で使用できるか検証を重ねていきたいと。著作権侵害とか情報流出とか、そういったリスク、考慮をする必要性というものも現場で認

ありがとうございます。 　御指摘いただいたまず前段のところで、自治体、国が活用していくというところは非常に私も期待しているところでございます。 　　　〔委員長退席、理事磯崎仁彦君着席〕 　私個人としては、東京都のＡＩ戦略会議の方にも参画させていただいておりまして、東京のような大きい自治体は先んじてそういう安全性の担保なども含めてできることが多いと思うんですけれども、東京都に比べると、比較的小さい自治体というのは自分たちでそれを全部やり切るのは難しいと思っていますので、そういった大きい自治体が率いることでほかの自治体も追随できるようなことというのを政府も主導して進めていっていただくことを期待しております。 　さて、御質問でございますけれども、御指摘のように、十六条に、ＡＩの活用のところで、何か国民の不利益になるところに関しまして、きちんと分析をして対策を講ずるというところがございます

ありがとうございます。 　続きまして、大屋先生に伺いたいと思います。 　　　〔理事磯崎仁彦君退席、委員長着席〕 　法哲学ということで、大変興味深く聞かせていただきました。事前に配付を、提供をいただきました先生の論文ですね、「ＡＩによる危機、ＡＩをめぐる危機」ということで、こちらももう十分そしゃくできているか分からないんですけれども、非常に深い洞察をお示しいただきました。 　この中にプロファイリングの問題ということで御紹介をいただいております。信用情報も具体の例に挙げていってくださっておりますけれども、本当にＡＩによるものじゃなくても、この信用機関というかの信用情報というのがブラックボックス化されていて、例えば不正利用されて、個人情報を不正利用されてクレジット情報を、クレジットカード作られて、それで支払が滞ったようなことも本人の信用情報になっている場合とかもあるようで、ただそれが本人