AI に関する日本の法律は、新興テクノロジーの課題と機会に対処する広範な取り組みの一環です。 AI の大きな影響は政府にも見られ、公共サービスや意思決定プロセスを改善できます。
重要なポイント
- 日本では、政府、産業界、学術の連携を活用して、技術規制への取り組みが積極的に行われてきました。
- 規制サンドボックスは、生成 AI を含む高度な IT 分野での革新と実験を可能にするために政府によって設立されました。
- 日本の AI 戦略は、責任ある倫理的な AI の開発と使用を重視してきました。
- 政府の研究開発への投資は、生成型 AI やその他の新興技術革新を促進することを目的としています。
- 日本は、独自の規制枠組みと政府の支援を組み合わせることで、生成型 AI ソリューションの開発と展開をリードする結果となりました。
イントロダクション
人工知能 (AI) は当社のビジネスを中心に展開し、当社のライフスタイルを変えています。 マーケティング専門家を対象としたコグニティブ調査によると、2024 年までにマーケティングに従事する人の 56% が生成 AI を使用し、さらに 23% がその後も使用する予定であることが示唆されています。 生成 AI に関する新しいレポートで分析された約 65 のユースケース全体で、このテクノロジーは 2020ー2024 年にかけて世界経済に毎年 2.7 兆米ドルから 4.5 兆米ドルを生み出すと推定されています。OpenAIは5月、自社のAIが大学入学試験で「人間レベルの成績」に達したと発表し、同社はアップデートを展開し続けています。 この組織は、その活動に厳重に蓋をしていることで悪名高く、すでにマイクロソフトと独占契約を結んでおり、テクノロジー大手がそのAzureクラウドサービス用に開発された新機能を最初に知ることができるとしています。 その直後、NVIDIA の研究者らは、敵対的生成ネットワークの次なる未来に関する驚くべき考察を発表しました。それは、存在すらしない人々の高解像度でフォトリアリスティックな画像を生成できる AI システムです。
AI は社会の問題に対して劇的な解決策を提供しますが、AI がより予測不可能で説明不能になり、データバイアスが反映または増幅されるため、プライバシー、セキュリティ、公平性、さらには民主主義への侵害について懸念が生じています。 これに応えて、世界中の国、国際機関、研究機関が人間中心の AI に関する一連の原則を発表しています。
AIによる基本的価値への脅威を防ぐために必要な規制は、逆効果になる可能性があります。 また、イノベーションを妨げる可能性もあります。 さらに、企業だけでなく社会全体に蓄積される金額からも、かなりの額が無駄に浪費されることになります。 発行されたレポートによると、回答者の 47% が、生成 AI によって組織の脆弱性が増大していると回答し、セキュリティ専門家の 87% が、このテクノロジによるサイバー攻撃が組織で成功したと回答しています。
生成 AI システムと人間の想像力の交差点
現在、生成 AI の分野は前例のない進歩を遂げています。 これは、サウンドからコード、画像、テキスト、ゲーム、映画に至るまであらゆるものをシミュレートする機械学習アルゴリズムで構成されています。 これらのアルゴリズムがスケールアップし始めたため、さまざまな方法で ChatGPT 、 Bard 、 Cook 、 Copilot などのチャットボット (LLM と略称される大規模な言語モデルを使用) を強化できるようになりました。これには、効果を達成するために知識を集めて変換したり、機械を使って手動タスクを繰り返したり、Web サイトやその他のアプリケーションのコンテンツ全体を自動的に更新したりすることが含まれます。 たとえば、ChatGPT は高度な自然言語処理と強化学習を組み合わせて、ユーザーが会話できるようにします。 2022 年 11 月にローンチされ、1 週間以内に百万人を超えるユーザーを獲得しました。
その結果、生成型 AI は進歩し、応用され続けているため、世界中の多くの政府がその使用を削減しています。プライバシーと著作権の規則、および必要な政府規制の下で保護できるトレーニング データの使用は、雇用市場への影響について重要な疑問を引き起こしています。
政府が当初定めた一般原則でさえ、現在ではより具体的なルールに変わり始めています。 2021年、欧州委員会はAIを4つのレベルに分け、より厳格なセキュリティ、透明性、説明責任の措置を含むさまざまな義務を課す人工知能法案の草案を発表します。 米国では、2022 年アルゴリズム責任法が 2022 年 2 月に議会に提案され、カナダでは 2022 年 6 月に人工知能およびデータ法 (AIDA) が提案されました。その中では、リスク評価の義務化や、影響の大きい AI システムに関する情報開示がさまざまな対策の 1 つとして挙げられます。
生成型 AI の規制に対する日本独自のアプローチ
日本も AI 規制やその欠如に精通しているわけではありません。 2021 年 7 月、経済産業省 (METI) は、日本の包括的な AI 規制政策を詳細に説明した『日本の AI ガバナンス』を発表しました。 概要では、「AI システムに対する法的拘束力のある水平的要件は、現時点では不要であると考えられている」と述べられており、実際、日本は、生成型 AI の責任ある倫理的な開発と展開のための強力な基盤を築くことを期待して、さまざまな具体的な規制やガイドラインを導入することを選択しました。 さらに、AI を直接規制しないものの、AI の開発と使用に関連する法律がいくつかあります。
データ保護
日本には詳細なプライバシー法である個人情報保護法（APPI）があり、企業や組織による個人データの収集、使用、転送を制限しています。 さらに、電気通信における個人情報の保護に関する法律は、政府機関や電気通信サービスプロバイダーによる個人情報の収集、使用、開示を制限しています。
サイバーセキュリティ
日本政府は、重要インフラを保護し、サイバー攻撃を防ぐために、さまざまなサイバーセキュリティ対策を講じています。 サイバーセキュリティ基本法と重要インフラの保護に関する法律は、この分野における重要な規制です。
AI倫理
日本はAI技術の倫理的影響に積極的に取り組んできた。 人工知能技術戦略会議は、AI 研究、教育/スキル、およびビジネスの開発に向けて、複数の省庁にわたって連携したアプローチを確保するためのガイドラインを作成しました。 同協議会は2017年3月に「産業化ロードマップ」を含む「AI技術戦略」を策定した。
知的財産
日本には、発明、商標、著作権を保護するための強力な知的財産法があります。 特許法、商標法、著作権法は、この分野における重要な規制です。 これらは、クリエイターとイノベーターの権利が尊重され、適切に認識され、報われることを保証します。 同時に、クリエイターの利益を保護しながら、新しい生成 AI テクノロジーの開発が可能になります。
主要な課題と機会
課題
- イノベーションと規制のバランスをとる: イノベーションの促進と消費者の保護とプライバシーの確保の間で適切なバランスを保ちます。
- 国際協力: 他国と協力して、新興テクノロジーの世界標準と規制を確立します。
- 倫理的配慮: 生成 AI などの先進テクノロジーの使用に関連する倫理的懸念に対処します。
機会
- 経済成長: 高度な IT セクターを活用して経済成長を促進し、新たな雇用機会を創出します。
- 技術の進歩: 生成 AI およびその他の高度なテクノロジーの可能性を活用して、複雑な問題を解決し、効率を向上させます。
- 官民パートナーシップ: イノベーションを推進し、効果的な規制を導入するために、政府と民間部門間の協力を奨励します。
結論
歴史を通じて各国政府は、IT の急速な導入と成熟に対する規制対応に取り組んできましたが、生成型 AI とその倫理的、法律的、規制上の難問の出現により、この闘いは激化するばかりです。 さて、AIの規制に関して、日本は一部の主要デジタルプラットフォームに透明性義務を課しながら、「企業が確立した自主的なガバナンスの枠組みを尊重し、その枠組みの構築に役立つガイドラインを企業に提供する」という方針をとっていると伝えられています。 情報を常に入手し、積極的かつ適応的に対応することで、政府は進化するテクノロジーの状況をうまく乗り切り、潜在的なリスクを軽減しながら生成 AI の利点を確実に活用することができます。
