塩川鉄也

終わります。ありがとうございました。

日本共産党の塩川鉄也です。 　二〇〇〇年以降、官邸機能強化の下で、政権中枢の内閣官房や内閣府等において、民間企業から出向してきた人が非常勤の国家公務員として勤務し、重要施策の企画立案、総合調整などに従事する事例が増加をしています。例えば、デジタル庁においては、非常勤職員として勤務している民間出身者が、全体の千人中五百人と半数を占めております。 　人事院が所管する官民人事交流法では、出身元企業の業務に従事することや給与補填を禁止するなど、公務の公正性を確保するための規制を定めています。 　一方、非常勤職員は、兼業が可能だということを理由に、出身企業からの給与補填を容認をしております。公務で得た給与よりも出向元企業から得る給与の方が多い場合もあります。公務の公正性に疑念が生じる事態ではないでしょうか。

日本共産党の塩川鉄也です。 　四人の参考人の皆様には、貴重な御意見を賜り、ありがとうございます。 　最初に、四人の参考人の方皆さんにお尋ねをします。 　偽情報、誤情報の対策の関係ですけれども、このような偽情報、誤情報の作成にＡＩが使用され、拡散されることによる情報操作等、多様なリスクが顕在化しつつあるとしております。 　このような生成ＡＩによる偽情報、誤情報対策としてどのような技術開発やルール作りが必要なのか、松尾参考人から順に四人の方にお願いをいたします。

ありがとうございます。 　次に、生貝参考人に、ＥＵのＡＩ法に関して何点かお尋ねをいたします。 　ＥＵのＡＩ法では、ＡＩによるリスクを四段階に分ける。許容できないリスクについては禁止という形で、罰則も極めて重い。このようなハードローとソフトローを組合せをした、そういう仕組みとした理由というのはどこにあったのか、そこについて御説明いただけますか。

ありがとうございます。 　生貝参考人は、ＥＵでは、サイバーフィジカル連携、すなわち、サイバー空間だけでなく現実空間にデジタル技術がしみ出してくる部分に関するルール形成に熱心に取り組んでいるわけですが、その最たるものがＡＩ法だと。今後、様々な製品やサービスにＡＩが使われ、組み込まれるようになると、これまでは想定しなかったようなリスクが生じるおそれがある、サイバー空間とフィジカル領域の両方で利用者の基本権を保護する必要があるという強い問題意識が背景にあると紹介をしておられます。 　このようなＥＵのＡＩ法というのは、サイバー空間とフィジカル領域の両方で利用者の基本権を保護するため、予防原則に基づいて規制をかけようというものなのか、その点について御説明をいただけないでしょうか。

もう一問、ＥＵのＡＩ法について。 　ＥＵのＡＩ法では、高リスクには、製品やサービスが市場に投入される前に第三者による適合性評価を受ける必要があるなど、厳しい手続が義務づけられていると承知をしております。 　この高リスクには、雇用における採用選考、雇用関係の条件や昇進、雇用契約関係の終了も含まれていると承知をしておりますが、ＥＵにおいて、どのような問題意識から雇用の問題を高リスクと位置づけているのか、この点について御説明いただけないでしょうか。

もう一問、最後に生貝参考人にお尋ねするのは、今日のお話の中でも、国立国会図書館の話が紹介をされまして、私も国会に身を置いている者として、国会図書館を御紹介いただくのは大変うれしく受け止めたところであります。 　ＷＡＲＰと言われるインターネットの資料収集保存事業に国立国会図書館はずっと取り組んでいる。一か月ぐらいで、行政機関などのきちっと記録を取っていく。私なんかも、活用する際に、やはり役所が途中でホームページを書き換えたりすることがあるものですから、過去に遡ってチェックをするとかという際にも参考にもできるものであるのかなと思っておるわけであります。 　こういった国立国会図書館が取り組んでいるデジタルアーカイブ、インターネット資料収集保存事業をどのように評価をしておられるか。また、今後、こういうふうにやったらいいんじゃないかというアドバイスもあれば、御紹介いただけないでしょうか。

終わります。ありがとうございました。

日本共産党の塩川鉄也です。 　ＡＩ推進法案について質問します。 　今日は、まず、ＡＩによるプロファイリング、またスコアリングの問題について質問をいたします。 　二〇一九年に、リクナビを運営するリクルートキャリアが、就活生のサイト閲覧履歴などの情報をＡＩで分析し、約九万人の内定辞退率をスコア化し、本人同意なく採用企業に販売していたことが大問題となりました。企業によるＡＩを用いたプロファイリング、スコアリングの利用実態が明らかになった事件の一つであります。このことが、学生たちの就職活動、人生に不利益となる影響を与えてしまった可能性は否定しようがないと思います。 　時事通信が主要企業百社に行った調査結果によると、採用活動でＡＩを導入する企業は約三割に上っておりますが、雇用や採用選考は人生を左右するような重大な判断であり、労働者や採用希望者に不利益がもたらされることがないよう、極めて慎重な

そのようにＡＩによるバイアスの指摘があるところです。 　実際、アメリカのアマゾンは、開発したＡＩを活用した人材採用システムに女性を差別する機械学習の結果が判明をし、運用を取りやめたという例もあります。ＡＩが学習したデータが男性が大半である過去十年間の応募者データであり、男性の応募者の方が有望、女性は低く評価すると学習してしまったために起こったと報じられています。 　また、ＡＩには、判断の過程や根拠が不透明であるブラックボックス化という問題もあります。 　お尋ねしますが、ＡＩ事業者ガイドラインでは、ブラックボックス化の事例としてどのような事例を紹介していますか。