経済日報：制度の整備による人工知能産業の基盤づくり

データによると、2025年までに我が国の人工知能企業数は6000社を超え、主要産業の規模は1.2兆円を突破すると予測されている。現在、人工知能の応用は鉄鋼、非鉄金属、電力、通信などの重点産業に広がり、製品開発、品質検査、顧客サービスなどの重要な工程に徐々に深く浸透している。新たな技術革新を牽引する人工知能は、経済形態や社会治理の模式を深く変革している。これに対応した法治体系の構築を加速させることは、その安定的な発展を保障するための重要な措置である。

グローバルな視野から見ると、人工知能のガバナンスは多様な思考を示している。欧州連合は「人工知能法案」を通じて、リスク階層に基づく規制モデルを確立し、禁止類、高リスク類、限定リスク類、最小リスク類の四段階の規制体系を構築した。米国はイノベーション志向の規制戦略を採用し、「人工知能行政命令」では、標準化の推進と業界の自主規制を通じてイノベーションを促進している。一方、我が国のガバナンスの特色は、「発展と安全の両立、イノベーションと規範の協調」という理念にあり、データ権益の配分と流通利用の仕組みを革新的に探求し、データの安全性を確保しつつデータ要素市場の循環を円滑にしており、世界の人工知能ガバナンスに有益な示唆を提供している。

しかしながら、我が国の人工知能に関する法治建設は依然として多くの課題に直面している。立法面では、専門的な法律の欠如や、ネットワークセキュリティ法、データセキュリティ法などの法律間の調整不足がある。規制の実施においては、部門間の責任の不明確さや、交差・標準の不統一、アルゴリズムの透明性要求と企業秘密保護のバランスの問題が残る。技術的なガバナンスの面では、データの質のばらつき、アルゴリズム偏見の除去困難、責任の曖昧さなどの課題が解決されていない。さらに、知的財産権の保護や越境データ流通などの分野では、規制の遅れも見られる。第十四五期間に向けて、多角的な施策を展開し、制度の整備と規範の確立を図る必要がある。

立法の進展においては、階層化・分類化された規制制度を中心とし、技術標準体系を支える規範体系を構築することが重要である。規制の革新には、部門横断の協調監督プラットフォームの設立、執行標準の統一、特定分野（自動運転など）における「規制サンドボックス」制度の導入、イノベーション実験区の設置を進め、安全を確保しつつイノベーションを促進する。

データガバナンスにおいては、所有権の定義の難しさを突破し、データの所有権、加工・利用権、データ商品運営権を含む包括的制度を構築する必要がある。データの収集、利用、破棄などの全ライフサイクルをカバーする管理メカニズムを確立し、特に訓練データの品質評価やデータの標注規範において統一標準を設ける。

アルゴリズムの責任追及に関しては、設計、開発、展開の全工程をカバーする責任追及メカニズムを構築し、特に高リスク分野では強制的な評価要求を設定する。アルゴリズム影響評価制度を導入し、開発者に対してシステム展開前に公平性、透明性、安全性の評価を求め、ユーザーには説明請求権や異議申し立て権を付与する。

さらに、企業主体の責任を強化し、倫理審査を研究開発プロセスに内在化させることを推進し、アルゴリズムガバナンス委員会の設立を奨励する。業界団体に対してより高水準の業界規範や技術規範の策定を指導し、人工知能倫理認証制度を確立する。公共参加のメカニズムを充実させ、ヒアリング、専門家評価、世論調査などを通じて社会の合意を形成し、技術発展が公共の利益に沿うようにする。さらに、グローバルなルール策定に積極的に関与し、公平・包摂的・持続可能な世界的人工知能ガバナンス秩序の構築を推進する。

（出典：経済日報）