ありがとうございます。
私からは、政府の組織の立場とそれから民間の立場と、両方の立場からお答えさせていただければと思います。
まず、民間での、その民間同士といったときに、今ＧＡＦＡの例出されましたけれども、まず一般的に、ＡＩが加速して自分たちの提供しているものが使われるために協力をし合うということが今のＡＩの会社同士でも起こっていることです。
例えば何があるかというと、ラージ・ランゲージ・モデルという言語モデル、ＡＩのモデルを安全にするために協力して、何がそのＡＩのリスクなのかということを会社の垣根を越えて模索するということはしています。これは、個社で、自分たちでそのリスクというものを全部網羅することができないので、協力し合うと。
ただ、それをビジネスにする場合、例えば、私、金融におりますけれども、金融のＡＩリスクというものをコンサルテーションするような、そういうリソースをつくった場合には、それは他社には見せたくないというところはございます。なので、まず、その民民のところも、ＡＩをサービスする側というのも、どこからがビジネス点になるのかというのは非常に考えて行動していると思います。
もう一つは、ＡＩを利用する側の民民のところでございますけれども、やはり、私、保険会社なので保険会社の例で申し上げますと、競争領域におけるところでのＡＩで何をやっているかを公表するというのは非常にやりにくいことで、自分たちの手のうちを明かしてしまうことはできないこと。
しかし一方で、例えば、不正請求に対するようなモデルを業界団体でつくりましょうであるとかデータを共有しましょうといったこと、あるいは交通事故を減らすためにデータをお互いに共有しましょうということは、実はもうやっているんですね。事故の多い交差点を探して、その交差点の改善をしていただくように自治体の方に促したりといったことは、私たちのデータを共有することでしています。
そういった非競争領域で社会的に利益が上がるようなことに対するデータの公開というものはしていけるのではないかなというふうに感じております。
以上です。
78
竹詰仁(国民)
ありがとうございました。
大屋参考人にお尋ねいたします。
先ほど国際指針のガバナンスのことも教えていただいたんですけれども、この生成ＡＩのときに出る一つの意見として、学習されたくない権利、自分はそのデータを出したくない、あるいは何でそんなデータが無断で使われちゃったのかということで、その学習されたくない権利、あるいは自分は嫌だと言ったのに使われてしまった後の補償とか救済とか、そのことはこの法案にはどんぴしゃの言葉は書いていないんですけれども、大屋参考人が考える学習されたくない権利、あるいはされてしまった場合の補償とか救済についてどのようにお考えなのか…
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79大大屋雄裕慶應義塾大学法学部法律学科教授
お答えいたします。
まず一つに、学習されない権利を一般的に認めるべきではないと考えます。それは、例えば我々が物を書きます。それは世間の方々からはいろんな御意見があり、御批判を頂戴する、あるいは長大な反論論文を書かれるというようなことはありますが、それを受けて立つことが言論をする者の責任であるというふうに考えております。表現をするということは、それを見られるということは当然含意されているはずだと思うわけですね。したがって、一般的に、それが他者に利用されない権利みたいなものを考えることは困難であると思うわけです。
ただし、一つは、先ほど意見を申し上げた際…
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80竹詰仁(国民)
ありがとうございました。
今、大屋参考人からいただいた中でのちょっと関連することを今度は村上参考人と永沼参考人にお聞きしたいんですけれども、官民の連携というのは、私、お互いの補完的な役割で、そんなにけんかする仲じゃないのかなと思うんですけれども、民民という連携というのが本当にあるのかな、この世界にあるのかなと。
逆に、でも、ないと、生成ＡＩというのは、恐らくたくさんのデータが、基になるデータとか情報がたくさんあった方がきっといいだろうなというのは思うんですけれども、そうすると、ちょっと私も、永沼参考人の会社じゃないんですが、別のＩＴ会社の話、ちょっと…
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- （上の発言）
81村村上明子独立行政法人情報処理推進機構ＡＩセーフティ・インスティテュート所長
ありがとうございます。
私からは、政府の組織の立場とそれから民間の立場と、両方の立場からお答えさせていただければと思います。
まず、民間での、その民間同士といったときに、今ＧＡＦＡの例出されましたけれども、まず一般的に、ＡＩが加速して自分たちの提供しているものが使われるために協力をし合うということが今のＡＩの会社同士でも起こっていることです。
例えば何があるかというと、ラージ・ランゲージ・モデルという言語モデル、ＡＩのモデルを安全にするために協力して、何がそのＡＩのリスクなのかということを会社の垣根を越えて模索するということはしています。これは、個社で、自分たちでそのリスクというものを全部網羅することができないので、協力し合うと。
ただ、それをビジネスにする場合、例えば、私、金融におりますけれども、金融のＡＩリスクというものをコンサルテーションするような、そういうリソースをつくった場合には、それは他社には見せたくないというところはございます。なので、まず、その民民のところも、ＡＩをサービスする側というのも、どこからがビジネス点になるのかというのは非常に考えて行動していると思います。
もう一つは、ＡＩを利用する側の民民のところでございますけれども、やはり、私、保険会社なので保険会社の例で申し上げますと、競争領域におけるところでのＡＩで何をやっているかを公表するというのは非常にやりにくいことで、自分たちの手のうちを明かしてしまうことはできないこと。
しかし一方で、例えば、不正請求に対するようなモデルを業界団体でつくりましょうであるとかデータを共有しましょうといったこと、あるいは交通事故を減らすためにデータをお互いに共有しましょうということは、実はもうやっているんですね。事故の多い交差点を探して、その交差点の改善をしていただくように自治体の方に促したりといったことは、私たちのデータを共有することでしています。
そういった非競争領域で社会的に利益が上がるようなことに対するデータの公開というものはしていけるのではないかなというふうに感じております。
以上です。
82永永沼美保一般社団法人日本経済団体連合会デジタルエコノミー推進委員会国際戦略ＷＧ主査／日本電気株式会社ＣＤＯ Ｏｆｆｉｃｅ主席プロフェッショナル
ありがとうございます。
今、村上参考人からもお話がありましたのでちょっと手短にはなりますが、情報共有というのは非常にやはり線引きというものが必要であるということは事実でありますが、やはり個社では、個社で一生懸命やっても業界全体の底上げにならないですとか、やはりその全体を底上げするためにはどうするか。その中で、例えばフレームワークみたいなものがあるといいとか、それからあと、ばらばらな定義みたいなものをみんなで少し考えましょうと、そういったような業界横断の取組というのは、これは通常どおりありますし、そこの部分のところはあってよろしいかと思います。
また、…
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83竹詰仁(国民)
参考人の皆様、今日はありがとうございました。
以上で終わります。
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井上哲士(共産)
日本共産党の井上哲士です。
今日は、四人の参考人の皆さん、本当にありがとうございます。
まず、全体に関わって、ＡＩへの国民意識の問題で四人の参考人にそれぞれお聞きしたいんですが、先ほど大屋参考人からはヨーロッパの方が警戒心が強いというお話がありました。市川参考人の事前の資料を見ますと、例えば日本の映画やアニメでは、ＡＩ、ロボット、鉄腕アトムのように友情の対象として描かれているということも言われておるんですけど、一方で、先ほど来出ていますように、世論調査、政府が公表したこの意識調査でいいますと、日本の国民は、現在の規制や、規則や法律でＡＩを安全に利用で…
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