知財実務オンライン：AIを題材にガバナンスを考える

4月11日にライブ配信された第186回知財実務オンラインのテーマは「AIを題材にガバナンスを考える」でした。プリンシプルドライブ株式会社の代表取締役兼弁護士、渡邊満久氏がAIガバナンスに関して深掘りしています。
AIの開発は生データの収集・加工から始まり、データセットの作成、アルゴリズムによる学習、そして最終的なモデルの生成と利用という段階を経ますが、これらの各段階でどのような問題が発生するのかを説明した後、AIに関する具体的な問題点を取り上げています。
EU、アメリカ、日本のAIガバナンスに関する取り組みについても詳述しており、勉強になります。
 
（第186回）知財実務オンライン：「AIを題材にガバナンスを考える」（ゲスト：principledrive株式会社 代表取締役 / principledrive法律事務所 弁護士 　渡邊 満久）
https://www.youtube.com/watch?v=SOfJH_1xsW0
 
 
Intellectual Property Practice Online: Governance with AI as a Subject
 
On April 11th, the 186th episode of Intellectual Property Practice Online was live-streamed, featuring the theme "Governance with AI as a Subject." Mitsuhisa Watanabe, the CEO and lawyer of Principle Drive Corporation, delved deeply into AI governance.
He explained that the development of AI begins with the collection and processing of raw data, followed by the creation of datasets, algorithmic learning, and the final stages of model generation and utilization. After explaining the problems that can arise at each of these stages, he addressed specific issues related to AI.
Furthermore, the episode provides a detailed overview of the AI governance initiatives in the EU, the United States, and Japan, making it an informative session for viewers.
 
 
 
 
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第186回.docx
ドキュメント
ステップバイステップで要約してください。
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第186回知財実務オンライン「AIを題材にガバナンスを考える」の内容をステップバイステップで要約します。
イントロダクション

1. 番組開始: 知財実務オンライン第186回目、テーマは「AIを題材にガバナンスを考える」。
2. ナビゲーター紹介: ipxの押谷と日本総合事務所の加島が進行役。

ゲスト紹介

1. ゲストの紹介: プリンシプルドライブ株式会社・法律事務所の渡邊満久氏。
2. 経歴: 京都大学法学部卒業、司法試験合格、村田・若槻法律事務所やPwC弁護士法人を経てプリンシプルドライブを設立。

プレゼンテーション開始

1. プレゼンの目的: AIのガバナンスを考えるための基本的な知識を共有。
2. AIの開発過程: 生データの収集・加工から学習、モデルの生成、そして利用までのプロセス。

AIに関する問題点

1. 問題の意識: AIの開発や利用の各段階での問題点を意識することの重要性。
2. 具体例1: ダイエット関連商品の広告におけるメタボリスクの指摘と問題点。
3. 具体例2: 採用AIにおける偏見問題。

AIのリスク事例

1. ターゲット事件: 妊娠予測広告によりプライバシー侵害が発生した事件。
2. リクナビ事件: 就活生の内定辞退率予測データの販売問題。
3. ケンブリッジ・アナリティカ事件: 選挙への不正介入。

各国の動向

1. EUの動向: AI法案（AI Act）の概要と規制の内容。
2. アメリカの動向: NISTのAIリスクマネジメントフレームワーク。
3. 日本の動向: AI事業者ガイドライン案の公表とその内容。

まとめ

1. 法律の整備状況: 現在の法律がAIの問題をカバーしていない点。
2. ガバナンスの必要性: 今後のAI利用においてガバナンスが重要となる理由。

このように、AIに関連するガバナンスの重要性や各国の取り組み、具体的な問題事例について詳しく解説されています。
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どんな質疑応答がおこなわれましたか？
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質疑応答の内容
質問1: AIの予測可能性がない問題への対応

• 質問: 新型コロナのように予測可能性がなく、正解のない問題が発生した場合、AIはどのように役立つのか？
• 回答: AIは過去のデータを基に学習するため、人間の予測を超える解決策を提示する可能性がある。ただし、どのようなデータを学習するかに依存しているため、有用なAIを広めると同時に、悪用されないようにする必要がある​(第186回)​。

質問2: 法律や規制の対応

• 質問: 日本のAIガバナンスについて、EUと比較した場合の現状や対応について。
• 回答: 日本ではAIのガバナンスに関する法律はまだ整備されておらず、企業自身が自発的にルールを設ける必要がある。EUはAI法案を通じて規制を強化しているが、日本ではこれをそのまま輸入するのではなく、日本独自のアプローチを模索すべきである​(第186回)​。

質問3: AIのプライバシー問題

• 質問: AIの開発と利用におけるプライバシーの保護について。
• 回答: プライバシー保護は非常に複雑であり、明確な答えを持つ人は少ない。プライバシーの概念自体が難問であるため、企業は具体的なケーススタディを通じてルールを作り上げる必要がある​(第186回)​。

質問4: 悪用される可能性のあるAIに対する対策

• 質問: 民主主義が行き届いていない国や悪意のある企業によるAIの悪用について。
• 回答: EUのAI法案は、このような悪用を防ぐために設けられており、EUが大事にする価値観を反映している。日本でも同様の価値観を持ちつつ、自主的なルール設定が必要とされる​(第186回)​。

質問5: ルール作りの具体的手法

• 質問: 企業が独自にルールを作るための具体的な手法について。
• 回答: 機能的手法と原理原則アプローチを用いることが推奨される。機能的手法は具体的な事例の積み重ねから一般的なルールを導き出す方法であり、これを通じて実用的なルールを作成することができる​(第186回)​。

これらの質疑応答は、AIガバナンスの複雑さや実際の企業対応の具体例を通じて、現実的な対策を議論しています。
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