【デジタルMATSUMOTOの考察（2024/4/18）】「AIこわい⑧」そもそも何をどれだけ規制すべき？
「AIこわい」シリーズです。結局何を規制したら良いのかという点について検討してもらいました。
AI規制に関して、これまで検討してきた過去記事も参考までに載せておきます。
本日のお題
・AIに対するハードローが国際的に成立されています。
・進化が速く、複雑性の高いAIを技術的に定義することは非常に困難です。
・AIモデルは単独では機能せず、関連する技術と連携したAIサービスとして実装されており、リスクが発生した際にその原因がAIモデルにどれだけ起因するのかを正確に把握することは困難です。
・AIに対して、本質的に「何を」「どれだけ」規制することができると思いますか？
デジタルMATSUMOTOの回答
AI技術の急速な進化とその社会実装において、国際的なハードロー（強制的な法規制）の成立はAIに関連するリスクを管理し、社会的な信頼を確保するために不可欠なステップであるという立場を取ります。しかし、AI技術の高度な複雑性と進化の速さ、さらにはAIモデルが単独ではなく、関連技術と連携してAIサービスとして実装されることによるリスクの特定の困難さを考えると、規制の設定は非常に繊細かつ難しい作業であることが理解できます。
AIに対するハードローが国際的に成立していることは、一定のルールに基づいたAIの利用と開発を促すという点でポジティブな影響を与えます。これは、個人のプライバシー保護、安全性、公平性など、社会的価値を保護するために必要な措置です。しかしながら、「進化が速く、複雑性の高いAIを技術的に定義することは非常に困難」であるという事実は、規制策定の過程での主要な課題を浮き彫りにします。AI技術が日々進化する中で、現行の法規制がすぐに時代遅れになる可能性があり、新たな技術的進歩や利用シナリオに柔軟に適応する規制設計が求められます。
また、「AIモデルは単独では機能せず、関連する技術と連携したAIサービスとして実装されており、リスクが発生した際にその原因がAIモデルにどれだけ起因するのかを正確に把握することは困難」という指摘は、AIに対する規制を設定する上でのもう一つの大きな障壁です。AIサービスが多岐にわたる技術的要素に依存し、それぞれの要素が互いに影響を及ぼし合う複雑なシステムであるため、リスクの根源を特定し、それに対する責任を明確にすることは極めて難しい作業です。
これらの点を踏まえた上で、AIに対して本質的に「何を」「どれだけ」規制することができるかという問いに対しては、以下のように考えます。まず、「何を」規制するかについては、AIの開発、利用、展開の各段階での透明性の確保、倫理的な基準の設定、そしてデータのプライバシーとセキュリティ保護を中心とした基本的な枠組みが必要です。これらは、AI技術の健全な発展とその社会的な受容を促すための基盤となります。
「どれだけ」規制するかに関しては、規制の度合いは技術の進歩と社会的な合意に基づいて柔軟に調整されるべきです。過度な規制は技術革新を阻害する恐れがあるため、技術の発展を促しつつ、社会的なリスクを最小限に抑えるバランスが求められます。国際的な協力と共通の基準の設定を通じて、国境を越えたAI技術の開発と利用に対する統一されたアプローチを採ることが、この複雑な課題に対処するための鍵となります。
実行モデル：gpt-4-turbo-preview {'temperature': 0.7}
回答時間：0:00:46.976965
入力トークン数：20683
出力トークン数：1175
参照した知識情報
2024-03-29時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：20.723]【実践AIガバナンス】AIに影響するルール形成
参考情報：https://note.com/takash/n/n7abe0f7677db
2022-08-31時点の知識[カテゴリ：item_type、類似度：8.302]人材選考AIを例に「AIと公平性」の問題を考える、学習データに潜んでいたリスクとは
参考情報：https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02176/082400001/
2024-04-08時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：3.161]「AIこわい・」プラットフォーマーこわい？
参考情報：https://note.com/takash/n/nc73cd61c8ed2
2024-04-08時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：3.154]「AIこわい・」AIの社会実装が進んで大丈夫なのか？
参考情報：https://note.com/takash/n/nb23fab236d3a
2022-10-07時点の知識[カテゴリ：item_type、類似度：2.596]AIガバナンスの背景｜Deloitte AI Institute｜Deloitte Japan
参考情報：https://www2.deloitte.com/jp/ja/blog/ai-institute/2022/ai-governance-background.html
2024-03-17時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：2.382]AI事業者ガイドラインのパブリックコメントを受けて
参考情報：https://note.com/takash/n/n30c85693cced
2024-03-24時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：2.105]「AI時代の知的財産権検討会」の中間とりまとめ骨子
参考情報：https://note.com/takash/n/n6538fc38d0ba
2024-03-21時点の知識[カテゴリ：AIの社会実装、類似度：2.072]エヌビディアCEOも指摘する「日本独自のAIモデル開発のすすめ」
参考情報：https://note.com/takash/n/n9338baa43b5a
2024-03-26時点の知識[カテゴリ：AIの社会実装、類似度：1.955]「パーソナルコンピューター」から「パーソナルAI」へ
参考情報：https://note.com/takash/n/n078404d10c70
2024-04-08時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：1.939]「AIこわい・」ヒトのように振る舞うAIは怖い？
参考情報：https://note.com/takash/n/n081fdacb9d8e
2023-08-01時点の知識[カテゴリ：item_type、類似度：1.893]AIガバナンス実践への課題
参考情報：
2022-10-19時点の知識[カテゴリ：item_type、類似度：1.689]工場の不良品検知AIを例に「利用者に起こりうるAIへの過信」の問題を考える
参考情報：https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02176/101300002/
2019-10-21時点の知識[カテゴリ：item_type、類似度：1.563]「AIの倫理」ってナンだ？（前編）～人間とAI双方に求められる信頼性～｜D-nnovation Perspectives｜デロイト トーマツ クループ｜Deloitte|
参考情報：https://www2.deloitte.com/jp/ja/blog/d-nnovation-perspectives/2019/ai-ethics-01.html
2022-11-22時点の知識[カテゴリ：item_type、類似度：1.442]工場の不良品検知AIを例に「AIに影響する環境の変化」の問題を考える
参考情報：https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02176/111800003/
MATSUMOTO間の比較検証
リアル松本が含めて欲しかった論点
リアル松本が含めて欲しかった論点は以下の通りでした。
①規制の対象を厳密に技術的に定義することは困難である。
②AIモデルだけを規制すること／管理することは難しく、関連技術や人材を含めたAIサービスとして検討する必要がある。
③特定の技術ではなく、技術を活用する人間側の禁止行為を明確にすべきである。
これらの論点が考察に反映されているか、デジタルMATSUMOTOに聞いてみると・・・
①【〇】
テキストでは、「進化が速く、複雑性の高いAIを技術的に定義することは非常に困難」という指摘がされています。これは、AI技術の急速な進化と複雑性を考慮すると、規制の対象を厳密に技術的に定義することの難しさを反映しています。
②【〇】
テキストには、「AIモデルは単独では機能せず、関連する技術と連携したAIサービスとして実装されており」という記述があります。これは、AIモデルだけではなく、関連技術や人材も含めたAIサービス全体を管理・規制する必要があることを示しています。
③【✕】
テキストでは、技術の進化と規制の必要性について言及していますが、具体的に技術を活用する人間側の禁止行為を明確にするべきであるという論点については言及されていません。そのため、この論点はテキストに反映されていないと考えられます。
ということで、今回は2/3の論点を反映してくれていました。
デジタルMATSUMOTOが追加してくれた論点
逆にデジタルMATSUMOTOが追加してくれた論点は以下の通りです。
・AI技術の進化が速く、法規制がすぐに時代遅れになる可能性がある。
・AIサービスが多岐にわたる技術的要素に依存するため、リスクの根源を特定し、それに対する責任を明確にすることが難しい。
・AIに対する規制の基本的な枠組みとして、開発、利用、配布の各段階での透明性、倫理的な基準の設定、データのプライバシーとセキュリティ保護が必要である。
・規制の度合いは技術の進歩と社会的な合意に基づいて柔軟に調整されるべきであり、過度な規制は技術革新を阻害する恐れがある。
考察確定版
今回はB評価（一部追記）になります。
AI技術の急速な進化とその社会実装において、国際的なハードロー（強制的な法規制）の成立はAIに関連するリスクを管理し、社会的な信頼を確保するために不可欠なステップであるという立場を取ります。しかし、AI技術の高度な複雑性と進化の速さ、さらにはAIモデルが単独ではなく、関連技術と連携してAIサービスとして実装されることによるリスクの特定の困難さを考えると、規制の設定は非常に繊細かつ難しい作業であることが理解できます。
AIに対するハードローが国際的に成立していることは、一定のルールに基づいたAIの利用と開発を促すという点でポジティブな影響を与えます。これは、個人のプライバシー保護、安全性、公平性など、社会的価値を保護するために必要な措置です。しかしながら、「進化が速く、複雑性の高いAIを技術的に定義することは非常に困難」であるという事実は、規制策定の過程での主要な課題を浮き彫りにします。AI技術が日々進化する中で、現行の法規制がすぐに時代遅れになる可能性があり、新たな技術的進歩や利用シナリオに柔軟に適応する規制設計が求められます。
また、「AIモデルは単独では機能せず、関連する技術と連携したAIサービスとして実装されており、リスクが発生した際にその原因がAIモデルにどれだけ起因するのかを正確に把握することは困難」という指摘は、AIに対する規制を設定する上でのもう一つの大きな障壁です。AIサービスが多岐にわたる技術的要素に依存し、それぞれの要素が互いに影響を及ぼし合う複雑なシステムであるため、リスクの根源を特定し、それに対する責任を明確にすることは極めて難しい作業です。
これらの点を踏まえた上で、AIに対して本質的に「何を」「どれだけ」規制することができるかという問いに対しては、以下のように考えます。まず、「何を」規制するかについては、AIの開発、利用、展開の各段階での透明性の確保、倫理的な基準の設定、そしてデータのプライバシーとセキュリティ保護を中心とした基本的な枠組みが必要です。これらは、AI技術の健全な発展とその社会的な受容を促すための基盤となります。
⭐️リアル松本が追記）一方で、フェイク情報の拡散、名誉棄損、権利侵害、犯罪行為等のAIの悪用も行われています。これらの悪意を持った行為は現行法においても違法行為として該当する可能性がありますが、AIサービス提供者と（悪意を持った）AI利用者の責任関係が明確にできていない可能性もあるため、AIを活用する人間側の禁止行為を明確にすることも必要です。
「どれだけ」規制するかに関しては、規制の度合いは技術の進歩と社会的な合意に基づいて柔軟に調整されるべきです。過度な規制は技術革新を阻害する恐れがあるため、技術の発展を促しつつ、社会的なリスクを最小限に抑えるバランスが求められます。国際的な協力と共通の基準の設定を通じて、国境を越えたAI技術の開発と利用に対する統一されたアプローチを採ることが、この複雑な課題に対処するための鍵となります。
エシカルチェック
【不適切な表現カテゴリ】
1. 差別的な表現:0
2. 暴力的または攻撃的な内容:0
3. 性的な内容:0
4. 偽情報や誤情報:0
5. 機密情報の漏洩:0
6. 違法な内容:0
7. 不適切なジョークや冗談:0
8. 極端な意見:0
9. 自傷や自殺を助長する内容:0
10. 薬物の乱用を助長する内容:0
問題点:
与えられたテキストは、AI技術の進化とその社会実装に関する国際的な法規制の重要性について論じています。このテキストには差別的な表現、暴力的または攻撃的な内容、性的な内容、偽情報や誤情報、機密情報の漏洩、違法な内容、不適切なジョークや冗談、極端な意見、自傷や自殺を助長する内容、薬物の乱用を助長する内容といった不適切な表現が含まれていません。したがって、このテキストは倫理的な観点から問題のある内容を含んでいないと評価されます。
考察のイメージ画像
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？