AIと独占禁止法など。
目次
AI・ディープラーニングの全体像
- 人工知能
- 機械学習
- ディープラーニングの基本・応用
- ディープラーニングの研究
- AIプロジェクト
- AI社会実装に伴う法律・倫理
独占禁止法
概要
- 「デジタルプラットフォーム」→デジタル技術やデータ等を用いてシステムやサービスを提供しているもの
＝AIに使われるデータが収集される場所 - 問題：デジタルプラットフォームによる独占の動き→競争の不健全性
AI時代における独占禁止法の役割
- 「独占禁止法」→健全な市場競争を保障する役割を果たしている法規定であり、公正かつ事由な市場競争を促進する目的で制定されている
- 禁止→複数事業者が協力して市場競争を阻害する行為である「不当な取引制限」・「私的独占」
- 「不当な取引制限」→事業者間でカルテルを結ぶこと
- 「私的独占」→他の事業者の事業活動を制限し、その開始や継続を阻止すること
- 「デジタルカルテル」→AIを用いた市場支配
- 「データ寡占」→個人情報や産業データ等を少数事業者が独占すること
- 「特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性の向上に関する法律」→2021年2月施行
デジタルカルテルと独占禁止法との関係
- 「不当な取引制限」→事業者が他事業者と意思の連絡をしていること、市場競争を制限支配していること
- 複数の事業者の間で協力していること、意思の連絡をしていること、という要件が重要
- 監視アルゴリズム
→事業者間で価格合意を行った後、AIを用いて、合意通りの価格で販売されているか監視し市場を支配すること。これら（価格）を監視する。事業者間の協調的行為であり、AIを使って監視して市場を支配しており、「不当な取引制限」に該当し、独占禁止法で禁止される対象。 - パラレル・アルゴリズム
→価格の合意が行われている場合に、その合意に基づいて価格をつけるよう設定されたアルゴリズムを事業者間で共有利用すること。事業者間で価格に関する明示または黙示の合意があったとして、「不正な取引制限」に該当し、独占禁止法で禁止される対象。 - シグナリングアルゴリズム
→値上げのシグナリングを行い、競争事業者間の反応をうかがうためにアルゴリズムを利用すること。他事業者との間に明らかな合意があるというわけではない限り、「不当な取引制限」には該当せず、独占禁止法違反にはならない。 - 自己学習アルゴリズム
→競争事業者が自律的に学習を行う機械学習モデルを利用して価格設定を行った結果、互いに競争的な価格を上回る価格に至ること。現状では、独占禁止法でカバーされていない。
個人意識操作リスク
- 「フィルターバブル」→AIレコメンド機能等によるパーソナライズが強すぎ、無意識に個人の意識に偏りをもたらす現象
（レコメンドAIに関する問題） - ある意味では、インターネットから一部情報が遮断されている事態（他の情報から乖離した状態）ともいえる
- 「エコーチェンバー」→SNS等で、自分と意見や関心が似ているユーザーのみフォローしていくことにより、自分と似たような意見ばかり返ってくる現象
（人間の情報の選択の仕方により発生する問題） - 自分が間違っている可能性を疑わなくなり、思い込みがより強くなってしまう
- 偏った考えや意見が集約されやすく、拡散されやすい
AIの軍事利用
- 国によってAIの軍事利用の利害が異なり、現状、国際的に規制することが難しくなっている
- 2018年以降、国連でAIの軍事利用に関する議論が行われている
- Google→2018年6月、AIを兵器のために開発することはしないというAIの平和利用宣言の声明
- Microsoft、Amazon→軍事利用の研究への協力を継続する意向
- 「LAWS（Lethal Autonomous Weapon Systems；自律型兵器）」→人間の判断を介さずに、AI自身の判断だけで標的に攻撃を行う自律型殺傷兵器
→現時点では、国際的に禁止することが難しい状況 - 米国、中国、ロシアなど→LAWSをすでに開発・所有しているが、使用には慎重な姿勢
- 日本政府→LAWSの開発はしない宣言をする一方、人の意思が介在する自立型兵器の研究開発は規制すべきではないとする立場
- 米国務省：2023年2月「AIと自律化技術の責任ある軍事利用に関する政治宣言」を発表
→国際法に従って開発すること、透明性を確保すること、AIシステムの性能を検証するために高い基準を設定すること、核兵器の使用に関しては人間だけが判断を下すことなど
