このフェーズで学んだ「AIの法律・倫理・社会」全10記事の要点を1ページに凝縮します。試験直前の復習用にご活用ください。
雷門 あかり
よっしゃ、倫理と法律のフェーズも終わったね!
六角 いずみ 先生
そう。
法律・倫理パートは『なぜそのルールがあるのか』を理解することが大事。
AIを社会で活かすために必須の知識よ。
白銀 エマ
日本の法律: 著作権法第30条の4(AI学習目的での著作物利用は原則OKだが、享受目的や権利者の利益を不当に害する場合は不可)、個人情報保護法(要配慮個人情報・仮名加工・匿名加工)。
紫藤 ゆら
海外の規制もいっぱいあって大変でしたぁ
六角 いずみ 先生
国際: GDPR(EU一般データ保護規則: 厳格な個人データ保護)、EU AI Act(2024年成立: AIシステムを4段階のリスクベースで規制、最高で全世界売上の7%罰金)。
世界初の包括的AI規制よ。
白銀 エマ
日本の政策: AI事業者ガイドライン(経産省・総務省、2024年策定)、広島AIプロセス(2023 G7)、内閣府AI戦略。
緩やかなソフトロー型と国際協調を重視するスタンス。
雷門 あかり
ガバナンスとXAIも大事だったよね!
六角 いずみ 先生
そう。
AIガバナンス(NIST AI RMF・ISO/IEC 42001)、XAI(説明可能AI: SHAP・LIME・Grad-CAM)、AIの説明責任は組織導入で必須。
白銀 エマ
倫理原則: FATE(Fairness/Accountability/Transparency/Ethics)、OECD AI原則、Asilomar AI原則。
Human-in-the-Loop(HITL: 重要判断は人間が関与) も中核概念ね。
紫藤 ゆら
セキュリティ系のリスクも怖かったですぅ…
六角 いずみ 先生
ディープフェイク・敵対的攻撃(Adversarial Examples)・プロンプトインジェクション・モデル盗用が代表的脅威。
対策としてプライバシー保護機械学習(差分プライバシー・連邦学習・準同型暗号) が研究されているわ。
白銀 エマ
バイアスと公平性も忘れてはいけない。
AIは訓練データのバイアスを学習・増幅してしまう。
採用・融資・刑事司法でAIを使う際は公平性指標(Demographic Parity・Equalized Odds) で監視が必要。
雷門 あかり
主要分野を一通り学んだら、弱点がどこか見えてきた!
紫藤 ゆら
ここまでみんなで一緒に頑張ったから、ゆら、自信あります!
雷門 あかり
これで全部終わったね!
あとは本番、みんなで合格しよう!
確認クイズ
EU AI Act (2024年成立) におけるAIシステムの規制方式として、最も適切なものはどれか。
- すべてのAIシステムを一律に規制する
- リスクベース (4段階: 許容できないリスク/高リスク/限定リスク/最小リスク) で規制レベルを変える
- 金融分野のみを規制する
- AIの研究は規制対象外で、商用利用のみを規制
こたえを見る
正解: 2. リスクベース (4段階: 許容できないリスク/高リスク/限定リスク/最小リスク) で規制レベルを変える
EU AI Act はAIシステムを 4段階のリスクレベル (許容できない/高/限定/最小) に分類し、リスクに応じた規制を課すリスクベース・アプローチを採用しています。最高で全世界売上の7%という強い罰金があるため、グローバル企業に大きな影響を与えています。
