内閣府科学技術・イノベーション推進事務局統括官

ＡＩ基本計画につきましてお答えいたします。 　最終的には、ＡＩ戦略本部での御議論を経て、また有識者の皆様方の意見も聞きながら策定をしていくものでございますけれども、現時点での事務方のプランということでお話をさせていただければというふうに思います。 　この基本計画は、各府省がそれぞれ実施する施策を、いわゆる一体的かつ横断的に進めるための施策をまとめたものということになりますけれども、いわゆる基本的な方針の部分と具体的な施策の部分というふうに分けて書いていけたらなというふうに思っております。 　基本的な方針の方につきましては、今日ずっと御議論いただいておりますけれども、イノベーションの促進とリスク対応の両立ということはしっかり書いていかないといけないと思いますし、また、本当に変化が激しくて予想が非常に難しいわけですけれども、この新しい技術を受け入れて、これをいかにうまく使っていくかという

ＡＩの便益とリスクにつきましてお答えを申し上げます。 　まず、ＡＩの中でも、特に生成ＡＩの性能が急速に進歩しておりまして、自然な文章の作成のみならず、プログラム、画像、音声等の作成も可能になっています。これによりまして、資料の要約ですとか、翻訳ですとか、議事録の作成、あるいは一般的なプレゼン資料の作成ですとか、問合せへの対応ですとか、そういった多様な業務へのＡＩの活用が可能となっておりまして、生産性の向上、働き方改革、労働力不足の解消といった様々な便益が期待されております。 　一方で、ＡＩをめぐるリスクに関しましては、予測は大変難しいところはございますけれども、例えば、ＡＩによるコンピューターウイルスの作成ですとか悪質な偽情報の作成など、安全保障上のリスクあるいは犯罪の巧妙化等のリスクが考えられます。また、ＡＩによる偏見、差別情報の流布などのリスクも考えられますし、先ほど石井委員の方か

ただいま委員から大変深い問題提起をしていただいたと思っております。 　ＩＴ技術とかデジタル技術が人間を代替すれば、それは見た目にはデジタル革命が成功したということになるわけですけれども、それによって人の雇用が減ってしまうとか、先ほどの、人のコミュニケーションが減ってしまうということは、やはり好ましくないというふうに私は考えております。 　そういった意味では、デジタル技術の普及とともに、やはりそれに伴って新しい仕事も増やしていくということも重要なのではないかというふうに考えております。 　先ほど、九〇年代のＩＴ革命の例もありましたけれども、今回、ＡＩ革命と呼んでいいのかどうかはあれですけれども、今後、ＡＩの開発導入によって、もちろんＡＩが人に代わる部分もあるんですけれども、まず、ＡＩの開発ですとかＡＩの導入をやっていく、それを推進していく人というのは増やしていかなきゃいけないと思います

お答えいたします。 　今御指摘のとおり、これは規制法ではなくて、推進のための法律でございます。ただし、その推進のためには、リスクへの対応もしっかりやっていくということでございます。

お答え申し上げます。 　規制という言葉の定義をどう捉えるかということでございますけれども、例えば、罰則つきの厳しい規制ももちろん規制ですし、いわゆる自主規制といいますか、事業者による自主的な取組を促して自主的にやっていただく、これも、ガイドライン等に沿ってやっていただくのも、自主規制という言葉がございまして、どう対応していくのかというのは、その国、地域のそれぞれの法体系ですとか、あるいは過去の商習慣ですとか、いろいろなところから決まってくるものというふうに考えております。 　ＥＵは、そういう中では規制法でやっておりますけれども、アメリカはまた違う形でやっておりまして、日本としては、先ほど来申し上げておりますとおり、イノベーションとリスクの両立、そして新しい技術に適応していく。それで、どうしても予測できないものが多いものですから、それをいろいろな形で規定をするというよりはフレキシブルに対

知的基盤についてのお尋ねでございますけれども、これは、大学ですとか研究開発法人も含まれるというふうに想定をしております。 　また、現在進められている取組といたしましては、情報通信研究機構がＡＩ学習用の高品質な日本語データを整備、提供しているほか、産業技術総合研究所が音声、行動データ、大気環境の情報など様々なデータセットを公開するなどの取組が行われております。 　今後は、デジタル庁で実施しております政府保有情報のオープンデータ化の取組も含めて、ＡＩの研究開発及び促進のため、知的基盤の整備等を促進してまいりたいと考えております。

本法案では、データセットをオープンデータのみに限定するということではございません。現在政府が保有している情報をデータセットとしてホームページ上で公開し、ＡＩの研究開発などの目的で広く利用が可能となるよう取組が進められているというふうに承知しております。

お答え申し上げます。 　オープンデータでないものというのは、オープンじゃないということなんですけれども、これは別に機微情報を含んでいるからオープンではないというだけではなくて、元々、オープンにすることを想定していなかったというか、そんなに機微ではないんだけれども、これは誰かから使われるニーズがないだろうみたいな、そういうものもあったというふうに考えております。 　ただ、一般的には、デジタル庁から公開しておりますデータセットにつきましては、個人情報は含んでいないというふうに認識しております。今後、研究開発及び活用の促進のためには、データセットとして公開する場合、もし個人情報とか機微な情報を含むような可能性がある場合には、これは扱いには十分に注意しなければいけないというふうに考えております。

午前中も御答弁申し上げたことではございますけれども、政府として、ＡＩを適正に調達をして活用していく、そういうガイドラインの検討をしております。そういう中でも、データの扱いというもの、あるいは、政府はデータ戦略も別途進めておりますけれども、そういう中でも、データの適切な扱いというのは考えてまいりたいと思います。

お答え申し上げます。 　オープンソースというかオープンデータということかもしれませんけれども、公表されているデータということだと思いますけれども、委員御指摘のとおり、もう既に、ほとんどの、いわゆる大規模言語モデルと言われている海外の言語モデルは、使えるデータは全部のみ込んでいるのではないかというふうに言われております。要するに、オープンになっているものはのみ込んでいるのではないかと言われております。そういう意味では、この後、競争力を左右するのは、今オープンになっていないものになる可能性がございます。 　ただ、このとき、実はオープンになっていないデータは二種類に分かれまして、先ほど御指摘がありましたような機微情報を含むようなもの、要するに処理が少し大変なものと、そうではないけれどもオープンなものというのもあると思います。いわゆる未利用データと言われているものだと思います。 　こういった