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 220 番目の発言（外部サイト、新しいタブで開きます）（全 237 発言）
お答え申し上げます。
ただいまの人間中心のＡＩ社会原則は二〇一九年三月に策定されたものでございますけれども、この中では、書いてあることをそのまま申し上げますけれども、ＡＩの長所、短所をよく理解しており、とりわけＡＩの情報リソースとなるデータ、アルゴリズム、又はその双方にはバイアスが含まれること、これらを認識する能力を人々が持つことが重要とされております。
また、データのバイアスには主として三つございまして、一つは統計的なバイアス、二つ目は社会の態様によって生じるバイアス、三つ目はＡＩ利用者の悪意によるバイアス、この三種類があることを認識していることが望ましいというふうにされております。
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上村英明(れいわ)
ありがとうございました。
多分、権力の集中というのは、意図するかしないかにかかわらず、結果的にそういうふうな構造をつくってしまうということが大きな問題ではないかなと思いますので、また今後とも、そうした問題でお話をしたいと思います。
どうもありがとうございました。
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大岡敏孝(自民)
次に、塩川鉄也君。
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塩川鉄也(共産)
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…
お答え申し上げます。
ただいまの人間中心のＡＩ社会原則は二〇一九年三月に策定されたものでございますけれども、この中では、書いてあることをそのまま申し上げますけれども、ＡＩの長所、短所をよく理解しており、とりわけＡＩの情報リソースとなるデータ、アルゴリズム、又はその双方にはバイアスが含まれること、これらを認識する能力を人々が持つことが重要とされております。
また、データのバイアスには主として三つございまして、一つは統計的なバイアス、二つ目は社会の態様によって生じるバイアス、三つ目はＡＩ利用者の悪意によるバイアス、この三種類があることを認識していることが望ましいというふうにされております。
221塩川鉄也(共産)
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…
お答え申し上げます。 ＡＩ事業者ガイドライン、これは総務省と経済産業省が策定しているものでございますけれども、これの本体というよりは別添になりますけれども、別添に記述がございますので、読み上げをさせていただきます。 「ＡＩの判断のブラックボックス化に起因する問題も生じている。とあるクレジットカードにおいて、同じ年収を有する男性及び女性に対して、女性の方が利用限度額が低いとの報告がＳＮＳ上で広がった。この問題に対し、金融当局が調査を実施し、クレジットカードを提供した企業に対してアルゴリズムの正当性の証明を求めた。しかし、企業はアルゴリズムの具体的な機能…
223塩川鉄也(共産)
説明することができなかった。ＡＩの利用には、バイアスやブラックボックス化という差別や不利益につながる深刻な問題があるということであります。 国内でも、既にＡＩによる人事評価が問題となっています。 その一つが日本ＩＢＭでありまして、日本ＩＢＭが人事評価と賃金決定にＡＩを導入したことに対して、同社の労働組合でありますＪＭＩＴＵ、労働組合ＩＢＭ支部が、ＡＩの学習データやＡＩが表示するアウトプットの内容などの開示と説明を求めたところ、同社はこれを拒否しました。 労働組合は、不当労働行為である不誠実交渉だ、支配介入に当たるとして、二〇二〇年に東京都労働委員会…