AIのガバナンス確立、利用促進、開発力強化に向けた政府の具体的な施策方針と今後の取り組みについて記述。
タグ: AIガバナンス, 生成AI, データ連携, 研究開発, 人材育成, スタートアップ
担当閣僚間で速やかに議論を進め、ガバナンスの在り方について、本年内に報告を行うこととした。我が国は、今後も責任ある立場として議論を主導していく必要がある。 人間中心の信頼できるAIを実現するためには、AIの開発者・サービス提供者・AI利用者がAIのリスク(機密情報漏洩、犯罪への悪用等)を認識・評価するとともに、平時にも有事にも対応できるガバナンスを整えておく必要がある。これを実現するため、何らかの法制度、監査・認証制度、ガイドライン等を確立することが、OECDや欧州評議会など国際的な場面でも議論となっている。 個人情報の不適切な利用、セキュリティに関する不安、偽情報・誤情報による混乱、著作権侵害のおそれ等、AIに関する多様なリスクに関して、国際的な議論や技術の急激な変化も踏まえ、「広島AIプロセス」のスケジュールも念頭に検討し、対応していく。 (2)AIの利用の促進 AI利用を加速するため、医療や介護・行政・教育・金融・製造等のデータ連携基盤の構築、DFFT構想の具体化、人材育成、スタートアップの事業環境整備を進める。 政府機関での生成AIの活用は、機密情報漏洩等のリスクがある一方で、業務効率化や行政サービス向上に有効な可能性もあり8、生成AIの扱いは重要な論点である。このため、政府機関において、試験的な利用等を開始し、知見を集積し、共有する。 教育現場でも、AIの利用により教育効果が上がり、教員の負担が軽減できる可能性がある反面、生成AIが宿題に使われる、AIによる生成物か否かの判別が困難といった喫緊の課題もあることから、教育現場における生成AIの利用に関するガイドラインを本年夏までに策定する。 生成AIの普及を見据え、AIの基礎知識等、AIリテラシー教育も充実させる。 (3)AIの開発力の強化 日本の研究水準の維持・向上、イノベーションや新規産業の創出等のためには、速やかに生成AIに関する基盤的な研究力・開発力を国内に醸成する必要がある。AI開発のインフラとも言うべき、計算資源の整備・拡充を迅速に進める。 さらに、生成AIの開発には、大量かつ良質なデータが必要であることから、著作権等に留意しつつ、公的機関が保有するデータを、企業や大学等に対し開発用にアクセス可能とする仕組みを速やかに構築するとともに、AIに対するニーズが大きい分野のデータを整備する。 また、AIが消費する莫大な電力が課題となっており、データセンターの分散立地とともに、AI向けの計算に適した省エネ型半導体等の開発を促し、早期の社会実装を目指す。 なお、これらの取組に際しては、技術革新のスピードを踏まえ、市場原理を最大限尊重し、迅速、柔軟かつ集約的にプレーヤーの取組を加速する。また、技術の公開による利用促進が新たな技術革新を生み出す可能性に配慮し、計算資源やデータのほか、オープンに利用可能な基盤技術等を提供する環境を整備し、世界からトップ人材が集まり切磋琢磨できる研究・人材育成環境を構築していく。 また、この分野では、世界的にもスタートアップによる挑戦が数多く見られ、A 28