独立行政法人情報処理推進機構ＡＩセーフティ・インスティテュート所長

ありがとうございます。 　私からは、政府の組織の立場とそれから民間の立場と、両方の立場からお答えさせていただければと思います。 　まず、民間での、その民間同士といったときに、今ＧＡＦＡの例出されましたけれども、まず一般的に、ＡＩが加速して自分たちの提供しているものが使われるために協力をし合うということが今のＡＩの会社同士でも起こっていることです。 　例えば何があるかというと、ラージ・ランゲージ・モデルという言語モデル、ＡＩのモデルを安全にするために協力して、何がそのＡＩのリスクなのかということを会社の垣根を越えて模索するということはしています。これは、個社で、自分たちでそのリスクというものを全部網羅することができないので、協力し合うと。 　ただ、それをビジネスにする場合、例えば、私、金融におりますけれども、金融のＡＩリスクというものをコンサルテーションするような、そういうリソースを

お答えいたします。 　海外と日本と比べるとＡＩに対する障壁が少ないというのは、私も肌感覚ではございますけれども、感じております。やはり、ＡＩの暴走であるとか人権侵害ということを考えるのは、日本の方よりも海外の方の方が多いという印象でございます。 　一方で、その安全に使えるのが、安全だというふうに考えているのが一〇％台、規制が必要だと考えているのが七割を超えているというこの現状でございますけれども、こちらは、やはりまずその安心と安全という言葉の定義をこちらで再定義させていただければと思うんですね。安全であるということと安心できるということには少しギャップがあります。安全であることというのは、例えば規制を行ったり、あるいはそのレギュレーションを作ったりということで、リスクが起きないように事前に用意をしておくということが安全につながるんですけれども、それが十分になされているということが周知し

お答えいたします。 　まず、ブラックボックス化というところですけれども、これブラックボックスには実は二つありまして、一つはその中身を、ロジックを公開したくないというブラックボックス、それから、生成ＡＩを利用したものによくあるんですけれども、そのシステムを作った者ですらなぜその出力が出てくるのか分からないという、そういうブラックボックスが両方ございます。 　それをちょっと一緒に議論をしてしまうとややこしくなるので、今その人事採用のところでいうと、例えば効率化で、この送られてきたレジュメに対して、何万とある中から面接が可能あるいは人が読むのに可能な人数のところにあるルールを持って絞り込むというようなことに利用する場合と、採用に近いところに、割と比較的採用したら活躍してくれる人をＡＩのモデルを作って選別するというような、そういう形で作るような、そういうモデルがありますけれども、今、前者の方に

ありがとうございます。 　今、既存法とガイドラインでしっかりと見ていくといったところは、まさにこの法案での指針なんですけれども、例えば人事採用であるとか、そういった人の選別にあるようなものというものに関して一定のガイドラインを設けたときに、そのガイドラインに従っているかどうか、あるいはガイドラインに従っていることを透明性高くしているかどうかということは、何らかの外に分かる形で示すということで対応ができるのではないかなというふうに思っております。 　以上です。

まず、一点目の国際協力に対してできるのかというのは、恐らく本日参加している四人の参考人が皆心配しているところというふうに思っております。 　私がＡＩの安全性に関しての日本を代表して国際の場に出ると、大体、日本から出る方、同じ方なんですね。同じ人が結構代わる代わる闘っているというところで、ほかの国を見ますとかなり層が厚くなっています。なので、これはもう急務として、その国際的な議論ができる人材というのを育成しなきゃいけない。これは官民両方ですね。民間から、私のように民間から出て協力をする人だけではなくて、官の中にもそういった人材をきちんと育成することは急務だというふうに考えます。 　二つ目の国民の責務でございます。 　これ、責務という言葉の重みでございますけれども、努力目標と責務というのが、日本人にとっては、努力してくださいというのと責務というのがほぼ同じぐらい重く捉えられているというふ