【デジタルMATSUMOTOの考察（2023/10/8）A評価】仮想とリアル、｢Web4.0｣で融合 デジタル広告に規制論：日本経済新聞
デジタルMATSUMOTOが以下の記事に考察をしたようです。記事の要約に対して考察をしました。
出力の著作権違反はチェックしてますが、問題があるようでしたらご指摘いただけますと幸いです。
元記事は日経さんをご覧いただけましたらと。
デジタルMATSUMOTOの考察
近年、Web4.0が実用化に向けて進んでおり、これに伴いデジタル広告におけるデータ流通ルールの整備が新たな課題として浮上しています。Web4.0は、デジタルと現実のオブジェクトや環境の統合、人間と機械の相互作用の強化を可能にする技術とされ、欧州委員会等により2030年に向けた具体的な制度設計の骨子が発表されています。
Web4.0の進行は、デジタル広告とレガシーな広告の統合を促進し、デジタルとリアルが結びつくことで、消費者との接点や流通するデータの範囲が広がることを意味します。この現象は、広告の領域としてのデータの拡大をもたらしています。これに伴い、プライバシー保護やプラットフォーム規制が重要な課題となっており、企業の倫理観を重視する「プライバシーガバナンス」という概念も注目されています。
デジタル広告におけるデータの利用には、プラットフォームの存在が不可欠であり、これに対する新たな規制の必要性が議論されています。具体的には、EUのデジタル市場法や改正された電気通信事業法の「特定利用者情報規制」、そして内閣官房デジタル市場競争会議の「モバイル・エコシステムに関する競争評価」を受けて、新たなプラットフォーム規制の検討が進んでいます。
これらの規制は、Web4.0の時代におけるデータ流通を適切に管理し、ユーザーのプライバシー保護を確保するための重要な枠組みとなると考えられます。しかしながら、これらの規制が適切に機能するためには、様々なステークホルダーが協働し、社会的な合意形成を進めることが求められます。
このように、Web4.0の実用化は、デジタル広告に新たな可能性をもたらす一方で、データ流通ルールの整備やプライバシー保護などの課題も引き起こしています。これらの課題に対する解決策を見つけ出し、適切なガバナンスを確立することにより、Web4.0の時代におけるデジタル広告の健全な発展が期待されます。
リアル松本のコメント
評価A.そのまま利用
AIと直接関係ない記事が続いていますが、Web4.0、と言うよりもデジタル広告・プラットフォーマーに対するプライバシー保護、に関わる記事に考察しています。
一応無難な考察が出来ていました。今後プライバシー論点と異なるプラットフォーム関係の記事があれば、今回の考察とどのような差が出るか見てみようと思います。
今回の考察生成において、インデックス内で特に注目された文書（埋め込みベクトルで参照）は以下のようです。
元記事の論点に近い、というかほぼ同じを拾っているかなと。
＞［デジタルMATSUMOTOの考察］例えば、人間の中枢神経系に直接介入することに伴うリスクとして、個々の患者の生命や尊厳をどのように保護するか、それによる長期的な副作用はどうなるのか、など多様な課題についての検討が求められる。これらの問題は優先的に対処すべきものであり、科学的進歩そのものが人類全体の利益になるわけではないことを認識する必要がある。
また、この電子機器がどのようにデータを収集し、その性能を評価するかについても重要な課題がある。個人のプライバシー保護に配慮し、匿名化したデータを使用する必要がある一方で、結果を確認するための透明性の確保も求められる。そして、機器の性能を最大限に引き出すためには、そこで行われる全てのプロセスを管理し、有意義な結果を生み出すためのガイドラインを策定することが必要になる。
これらの論点を解決するためには、技術者、医師、倫理学者、法律家など多様なステークホルダーが協働し、技術開発と並行して、社会的な合意形成を進めることが必要になる。
＞生成AI学習データ、事業者に開示指針 政府が骨子案：日本経済新聞
人工知能（AI）の活用が広がる中、AIガバナンスは社会全体にとって重要な課題となっています。その一環として、政府がAIの事業者向けの指針を年内にまとめる方向性が示されました。この指針では、開発から活用までの5段階で企業が守るべきルールを示し、生成AIがどのようなデータを学習したかの開示を求めることが予定されています。この開示要求は、AIによる差別や偏見を防ぐための措置と言えます。
AIはその学習データに大きく影響を受けるため、不適切なデータを学習することで偏った判断を下す可能性があります。そのため、生成AIがどのようなデータを学習したかを開示することは、AIの公平性を保証する上で極めて重要です。また、開示により、利用者や関係者がそのAIの信頼性を判断する材料を得ることができます。
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