2025年4月16日・第217回国会 衆議院 内閣委員会 第14号（外部サイト、新しいタブで開きます） の 18 番目の発言（外部サイト、新しいタブで開きます）（全 237 発言）
御質問いただき、ありがとうございます。
おっしゃるとおり、今のＬＬＭというのは、認知戦との相性というのは非常によい、悪い意味でよいと思っておりまして、そういった懸念というのは十分にあり得ると思います。
今、松尾先生おっしゃったとおり、一つの解決策としては、国産のＬＬＭをしっかり我が国でも作っていくということ。二つ目は、ＡＩによる認知戦というのは、対抗としても、技術で対抗していくということがあり得ると思います。どういった攻撃がどう仕掛けられているのか、それに対してどう対応するのかというところは、人力でやるというのはなかなか難しい領域でございまして、そういった意味で、認知戦の防御に対しても技術が必要である。
そういった意味で、本法案は、ＡＩの利活用をしっかり進めていく、研究開発を進めていくという意味では意義があると考えております。
ありがとうございます。 おっしゃっていただきましたとおり、漠とした不安にどのように対応するかというのが、この不確実な環境の中で極めて重要な課題かというふうに思います。 幾つか考えはございますけれども、まず一つは、この法案というものが、略称からも、ＡＩ推進法というところがやはり報道の中でも特に強調されているところかというふうに思います。しかし、私、先ほどの説明で、リスク対応におけるこの法案の意義ということを御説明させていただいたとおり、この法律は規制法ではないが、リスク対応において国が役割を果たすための極めて重要な法律である。何の法的な保障もない状態で…
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黄川田仁志(自民)
ありがとうございました。 私も、ＡＩのリスク対応、ちょっと漠とした不安を持っている一人でありますが、特に私は、ＡＩについて、安全保障の観点から不安を持っております。 中国のディープシークですね、これが中国の世論戦、歴史戦に利用されないのだろうかというところがあります。例えば、あるラジオ番組で、尖閣諸島はどこの領土かという質問をディープシークにしたら、はっきりと中国の領土だということが出てくるということがあったというふうな話がございました。そういうことで、意図的にバイアス、これをやはりつくることができるのじゃないか。ＡＩの学習に、中国の都合のよいデータ…
ありがとうございます。
おっしゃるとおり、ディープシーク、国の様々な考え方ですとか文化、思想が入り込んできます。そういった意味で、日本でもしっかりと国産の大規模言語モデル、ＬＬＭを作っていくということは一つ重要だと思います。
それから、そういったリスクをしっかり把握するために情報収集等が必要で、その意味でも、今回の法案によってＡＩ戦略本部ができて、そこでそういったリスクに対してある程度情報収集していくということは非常に重要かというふうに思います。
以上です。
御質問いただき、ありがとうございます。
おっしゃるとおり、今のＬＬＭというのは、認知戦との相性というのは非常によい、悪い意味でよいと思っておりまして、そういった懸念というのは十分にあり得ると思います。
今、松尾先生おっしゃったとおり、一つの解決策としては、国産のＬＬＭをしっかり我が国でも作っていくということ。二つ目は、ＡＩによる認知戦というのは、対抗としても、技術で対抗していくということがあり得ると思います。どういった攻撃がどう仕掛けられているのか、それに対してどう対応するのかというところは、人力でやるというのはなかなか難しい領域でございまして、そういった意味で、認知戦の防御に対しても技術が必要である。
そういった意味で、本法案は、ＡＩの利活用をしっかり進めていく、研究開発を進めていくという意味では意義があると考えております。
19黄川田仁志(自民)
時間も来ましたので、最後に田中先生にお聞きしたいと思います。
今までの質問、特に、ソフトというか、そういう利用の方の観点でお話ししましたが、田中先生はどちらかというとハードを整備していく方向で御尽力していただいているというふうに思います。そういう中で、日本のＡＩ戦略で必要なデータセンターとかケーブル、また、先ほどお話があったように、電力というのもたくさん使うということで、いろいろハード面で整備していかなければならないということもあると思います。
そこで、先生の、日本のＡＩを取り巻くハード面の整備についていろいろ御示唆をいただければと思います。
黄川田先生、ありがとうございます。 私、データセンター協会の理事長もしておりますので、いわゆるハード整備についても尽力させていただいておるんですが、まさしく、おっしゃいましたように、ＡＩの発展のためにはハードが必須であるという状況にあります。 産業の米といいますと、昔は鉄であったり原油であったりしたわけですけれども、現在では、半導体と計算資源、これがいわゆる産業の米と言われております。 実際、オープンＡＩ社も言っておりますように、計算の規模が大きくなればなるほど、モデルの規模が大きくなってくる。ですので、データとアルゴリズムと計算資源、この三つが非…
21黄川田仁志(自民)
時間が来ましたので、以上です。
どうもありがとうございました。