AIの規制：欧州連合の事例

主要なポイント

EUの先駆的なAI規制： 欧州連合は、包括的なAI法によってグローバルスタンダードを設定し、AIアプリケーションにおける透明性、安全性、説明責任を優先し、倫理的な使用と革新のバランスを確保しています。

リスクベースのAI分類： EUのAI規制は、リスクベースのフレームワークを導入し、AIアプリケーションを許容できないリスク、高リスク、低リスクに分類し、AI技術の展開とガバナンスを導いています。

生体認識技術の精査： EUは同意に基づいてAIアプリケーションを区別し、特に生体認識に焦点を当て、デジタル環境におけるユーザーの自律性とデータプライバシーを促進しています。

デジタルアイデンティティにおけるDiditの役割： AI進歩の中で、Diditはオンラインプライバシーと真正性を向上させる重要なツールとして浮上し、ユーザーに自己主権型アイデンティティを提供し、AIの潜在的な悪用と戦っています。

技術とその進歩は常に規制よりも数歩先を行っています。これらの発展が社会に根付いてはじめて、最初の規制が現れます。人工知能は最新の例の1つです。これは進化というよりも革命であり、ビジネスと個人の両方のあらゆるレベルに影響を与え、セキュリティ、プライバシー、デジタルアイデンティティの分野で、AIがもたらす多くの脅威から個人を守るための法律の緊急な必要性を浮き彫りにしています。

スペインはこの需要に応えるための規制フレームワークを設計する先駆者でした。 スペイン人工知能監督庁（AESIA）を通じて、この技術が社会に危険をもたらすことなく潜在能力を開発できるテストフレームワークを設計することが目標です。

ヨーロッパも規制フレームワークの作業を急いでいます。2024年3月中旬、欧州議会本会議は人工知能法を承認し、セキュリティと基本的権利の保護のためのガイドラインを設定しました。

さまざまな立法フレームワークは、人工知能の数多くの利点を強化し、その使用に伴うすべての倫理的懸念を最小限に抑えることを目指しています。

AI時代における規制の必要性

人工知能を規制する必要はありましたか？この技術は私たちの日常生活に急速に浸透し、デジタル環境での他者や組織、団体との相互作用の方法を変えました。AIはほぼ止められない変化のエンジンとなり、タスクの自動化と複雑なデータ管理を支援しています。

しかし、すべての使用が正しいわけではありません。AIは操作、差別、さらには個人の偽装にも使用される可能性があります。適切な規制がなければ、プライバシー、セキュリティ、市民の自由にリスクをもたらす深刻な問題です。本質的に、個人への脅威となります。

社会に対するAIの利点とリスク

徹底的な分析と同様に、表面を超えて見ることが重要です。社会に対するAIの利点とリスクを精査するには、同様のアプローチが必要です。AIはさまざまな発展のおかげで、多くの日常的な側面に利益をもたらしています。しかし、光があるところには影もあり、有用性があるところには問題も生じる可能性があります。

利点は明確です。その中でも、人工知能はプロセスの自動化を通じて効率性を向上させ、サービスのパーソナライゼーションを可能にし、最終的にユーザー体験とエンゲージメントを改善し、異常検出とサイバー攻撃防止に使用されるプロセスセキュリティを強化します。

この技術にはいくつかの明確な問題も生じています。個人のセキュリティの観点から、AIは個人データを収集・使用することで個人のプライバシー侵害に寄与する可能性があります。ディープフェイクの作成によってアイデンティティの偽装を容易にし、最終的には個人情報の制御を失うことになります。また、社会のマイノリティグループ間の偏見や差別を永続化させる可能性もあります。

規制に関する議論

上記の議論はこの技術の可能性と問題点を垣間見せていますが、人工知能を規制すべきでしょうか？ スペクトルの両端に議論があります。セキュリティ、プライバシー、透明性を議論する人もいれば、規制が開発とイノベーションを制限する可能性があると考える人もいます。

いずれにせよ、両者のバランスを取ることが必要です。AIの脅威はリスクを最小限に抑え、利益を最大化するための規制を必要としますが、技術の完全な発展を可能にする必要があります。この点で、欧州連合は法律に関する最初の堅固な柱の1つを確立しました。

欧州連合の人工知能規制

欧州議会本会議は2024年3月13日に人工知能法を承認しました。この規制は、加盟国内でのAI使用に関する立法フレームワークを開発し、安全性、透明性、説明責任を優先しています。このように、先に述べた点を強調すると、イノベーションを犠牲にすることなく、倫理的に技術の潜在能力を完全に活用できると考えられています。

この法律は、社会的利益に対するリスクに基づいて人工知能を分類し、抑圧的または差別的なアプリケーションのリスクのない、より公正で効果的な開発環境を作り出しています。

個人の基本的権利を擁護する堅固で強力な規制フレームワークであり、他の法律のモデルとなり得ます。

規制におけるリスクレベル

さまざまなAIアプリケーションの分類は、この規制の主な特徴の1つです。欧州連合は3つのリスクレベル（許容できない、高、存在しない）を認識し、それに応じて分類しています：

1. 許容できないリスク： 公共の安全に直接的な脅威をもたらすシステムを指します。その使用は禁止されています。
2. 高リスク： 個人の基本的権利に重大な影響を与える可能性のあるAIアプリケーションを指します。その使用は管理された環境と常時監視の下で許可されています。
3. 低リスクまたは存在しないリスク： 他の2つのカテゴリーに該当しないAIアプリケーションを指します。チャットボットや生成AIシステムなど、使用の決定が個人に委ねられているものです。

EU規制では生体認識はどのように分類されていますか？

生体認識もこのEU規制で重要な役割を果たしています。それが該当するカテゴリーを定義する鍵となる質問は、ユーザーの同意と意思決定に関連しています。したがって、生体認識アプリケーションが個人の同意を必要とする場合、それらは低リスクとみなされます。

自発的な意思決定に加えて、生体認識ベクトルのプライバシー、情報の暗号化、取り消しの可能性などの要因が、これらの生体認識識別システムに対するEUの承認に寄与しています。

逆に、リモート生体認識識別システムは大量監視と社会的統制に密接に関連しているため、許容できないリスク（最高で最も危険なカテゴリー）とみなされ、その使用は厳しく禁止されています。

AIに対する他の立法アプローチ

欧州連合のAI規制は、加盟国（AESIAのおかげで最初に遵守したスペインなど）だけでなく、他の国際的なプレーヤーにも影響を与えることを目指しています。さまざまな地域でも、イノベーションと倫理のバランスを取りながら、人工知能のための立法フレームワークを開発しています：

• イギリス： セクター固有の規制に焦点を当て、各産業が特定のニーズに合わせてAIルールを調整できるようにし、倫理的な境界内でイノベーションを促進しています。
• アメリカ： 非強制的なガイドラインを好み、イノベーションを促進しながら公衆を保護しようとしています。彼らのアプローチは、新しい技術に対する柔軟性と適応性を強調しています。
• ブラジル： AIに特化した法律に集中し、透明性と説明責任を強く強調し、開発がすべての人にアクセス可能で理解可能であることを確保しています。
• カナダ： AIにおける人権と倫理を強調する国家戦略を開発し、技術の進歩と個人の保護のバランスを取ろうとしています。

AIの規制がデジタルアイデンティティに与える影響

AI規制は、個人データの保護から認証と不正検出メカニズムの強化まで、デジタルアイデンティティのセキュリティと管理に深く影響を与えています。例えば、アメリカのデータプライバシー保護法（ADPPA）は、個人情報の収集、使用、共有に制限を設けることを目指しており、これはAIに関連する技術アプリケーションの管理とリスクの軽減に不可欠です。これらの規制はデータプライバシーに対処し、差別と戦い、AIシステムの使用における透明性と説明責任を促進するための措置を導入しています。

成長するAIの課題に対するDiditの対応

規制と技術の進歩の文脈において、個人のプライバシーを保護する効果的なツールの重要性は明らかです。Diditのようなソリューションは、インターネットをより人間的にする上で重要な役割を果たし、AIの悪用やボット、ディープフェイクなどの現象と戦っています。

Diditは、インターネットを人間化し、オンラインでの相互作用を再定義し、より安全なオンライン環境を提供することを目指しています。分散型技術を通じて、Diditはユーザーが自分のデータを完全に制御できるようにし、あらゆるデジタル相互作用において、すべての行動の背後に実在の、本物の人間がいて、その人間が宣言したアイデンティティと一致していることを確認できるようにしています。

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