ai 失敗 責任 8

人材不足と言われている昨今、採用活動をしている各社、より良い人材を獲得するために躍起になっています。 これなら従来のシステムのほうがよっぽどマシだ。, これも1点目の失敗例と同じく AIが学習し精度は上がっていくのですが AIスピーカー(スマートスピーカー)や自動運転技術を搭載した車など、以前に比べてAIは確実に身近な存在となってきています。, iPhoneに搭載されたAI「siri」は、利用している方も多いのではないでしょうか。, この「AI(人工知能)」は、人間が指示を出さなくても自分の頭で考え行動することができます。, では、仮にAIが暴走して人を傷つけてしまった場合、一体だれが、どういった内容の法律上の責任を負うのでしょうか?, AIの行動に対して、それを作った企業側が何らかの法律上の責任を負う可能性があることは何となく想像できるかもしれません。, ですが、他に責任を負うべき人はいるのか、具体的にどのような法律上の責任を負うのかなど、AIビジネスを始めたい企業の方からすると、よくわからない点も多く、不安に思う方もいるかと思います。 「機械学習」とひとことで言っても、学びはじめると奥が深く、学ぶべきことが多いことに気がつきます。 最近こんな記事がありました。 この場合には、所有者について「故意」が認められ、所有者は不法行為責任を負わなければいけません。このパターンについてはみなさんもイメージしやすいかと思います。, 「過失」とは、ちょっと注意すれば行為の結果(損害が発生してしまうようなもの)を予想することができたのに、その注意をせず、その結果を回避することを怠った状態をいいます。, そして、過失の中身は「予見可能性」と「結果回避義務」に分けることができます。 人工知能は「過度な期待」を超えて幻滅期の直前にきている、とガートナーが発表したという記事です。 2.AI教育の充実  こちらのページからダウンロードしてください。, メイドインジャパンを盛り上げる!日本のモノづくりを全力で応援しています。IT内製化コンサルタント/PM/ITセミナー講師。理詰めで考えて泥臭く行動するのが性に合ってるみたいです。嫁と娘を溺愛。将棋観戦が好き AI / IoT / DX, メイドインジャパンを盛り上げる!共に事業をもっと盛り上げる地に足の着いたパートナーを. Официальный Интернет-портал администрации Березовского городского округа. これは、不法行為における「過失」の立証は、実際上難しいことから、被害者を救済するために無過失責任としたのです。AIの製造メーカーにとっては、厳しい法律といえます。, 「欠陥」とは、普通であればその製品が備えているはずの安全性を欠いていることをいいます。, 一般的な事例では、テレビが突然爆発して人がけがをしたような場合に、テレビについて「欠陥」が認められます。, 製造物の欠陥については、それぞれの事例ごとに判断するので、「どのような場合にAIに欠陥があるといえるのか」に関して一律の基準というものはありません。, ただし、被害者がAIの欠陥について主張する場合、「普通に使っていただけなのに、予想できないような事故が起きたんです!」という主張だけで足りるとされているため、AIの欠陥については比較的認められやすい状況であるといえます。, AIに欠陥が認められた場合には、原則として、AI製造メーカーは、これによって被害者に生じた損害を賠償しなければなりません。, ここで思い出してほしいのが、「AIは自分で考え学習を繰り返し、成長を続ける」という点です。, そうすると、製造したAIが自分たちの手を離れた後、ディープラーニングにより何を学んでどの程度成長し、どのような振る舞いを見せるようになるのかは、製造者にも分かりません。あらかじめ詳しく予想することは難しいといえます。, 企業やプログラマーとしては、AIの学習範囲や動作範囲にあらかじめ一定のリミットを設けて、AIが学習を繰り返し成長を続けても、想定外の行動をとらないように対策をとることはできるでしょう。 ai自体に責任を負わせることを前提とし、難しい場合は管理監督する責任のある人に対して責任がのるというようなイメージです。 まとめ. それでもやはり、「AIがどのような行動をとる可能性があるか」について具体的な予測をすることは難しい状態です。それなのに、簡単に「欠陥」が認められたとしたら、AI製造メーカーにとって過酷ではないでしょうか。これでは、企業はAIの開発に対し委縮してしまいます。, ですが、この点については、次の項目で説明するとおり、AI製造メーカー側に、法律上の反論手段がきちんと与えられています。, 仮にAIに「欠陥」があると認定された場合でも、AI製造メーカーとしては、以下の2つの抗弁(相手の主張を退けるために別の主張をすること)の主張・立証をすることで、製造物責任を回避でできる可能性があります。, 「開発危険の抗弁」とは、製品を開発・販売したときの技術水準ではそのAIに欠陥があることを認識(予測)することができなかったといえる場合には、企業は製造物責任を免れられることをいいます。, 製品が流通した時点の技術水準では発見することができないような欠陥(開発危険)までも企業の責任にしてしまうと、技術開発を企業がためらってしまいます。, そのため、製品の欠陥が「開発危険」にあたることを企業が証明できた場合には、企業を免責する「開発危険の抗弁」が設けられたのです。, これをAI製造メーカーについてみると、AIを搭載したドローンが暴走したケースでは、仮に搭載したAIに「欠陥」が認められた場合でも、開発危険を証明できれば、AI製造メーカーは、賠償する責任を負いません。, 「部品製造者の抗弁」とは、製品のうち、他の製造業者からの指示に従って作った「部品」のところに欠陥が生じたときは、過失のない限り、その部品の製造業者は製造物責任を逃れられることをいいます。 ai(人工知能)を医療現場に導入する動きが加速している。しかしaiは医療ミスの責任を取ることができない。国は医師に責任を取らせようとしているが、それでいいのだろうか。 今回紹介するAIビジネスの事例は「King... こんにちは、荒井(@yutakarai)です。 ・データの質はどうなのか, 一番手間や時間もかかる工程ですが それを使う人々のモチベーションの維持もプロジェクトの成功には不可欠です。, 上の記事でも書きましたが、AI技術をビジネスに活用する意義がはっきりしていても、「AIに対する過度な期待と誤解」によって実際のAI活用までに至らないケースが多いです。, 中には、過去のデータは全て紙で保存されていたり こんにちは、荒井(@yutakarai)です。AI(機械学習)をビジネスに活用する方法を探していますか?AIが話題になる昨今では、多くの企業が、AIや機械学習が未来の重要な方法であることを知っています。主な活用領域だと、例えば以下の... こんにちは、荒井(@yutakarai)です。「我が社もビッグデータを活用するんだ!」といわれてもなにをどうすれば良いかわかりません。データを活用して何がしたいかが明確になっていないからです。まずは課題や目標を明確にすること... こんにちは、荒井(@yutakarai)です。最近、アマゾンがAI採用システムの利用をやめたことがニュースになりました。このニュースは、技術の本当の姿を伝えてくれていると感じました。IT技術は負を加速させることもあるA... こんにちは、荒井(@yutakarai)です。 採用活動にチャットボットを活用することで、どのような影響を与えるでしょうか? AIのプログラムを収めた記録媒体(CD-ROMなど)を「動産」ととらえて、AIのプログラムを「製造物」と認める見解もありますが、WEB経由で提供・アップデートされるような場合には記録媒体自体が存在しないため、必ずしも「動産」を観念することができません。, そのため、「純粋なプログラムとしてのAI」が他人に損害を与えたとしても、その製造者である企業は、製造物責任を負う可能性はとても低くなるといえます。, AIの行動に対する責任については、現状、「AI法」というものはないため、誰がどのような責任を負うのか不明確な部分もたくさんあります。, とはいえ、AIビジネスを始めようと思っているのであれば、これまでに指摘した点については最低限認識しておくことが重要です。, AIロボットが暴走して、「ヒトは消さなばならない」と独自に判断し、ヒトにケガを負わせたケース, AIにより自動生成された Web サイトに、他人の名誉を毀損するような内容のテキストが書かれていたケース, AIがネットに転がっている他人の著作物を無断で収集し、それをもとに別のコンテンツを作成したケース, AIが問題行動を起こしたとき、法律上責任を負う者として考えられるのは「AIの所有者(管理者)」と「AIの製造者」, AIを作った企業やプログラマーは、不法行為責任に加えて製造物責任も負う可能性がある, 「欠陥」が認められてしまったとしても、企業側は、①開発危険の抗弁と②部品製造者の抗弁によって反論することが可能, 「純粋なプログラムとしてのAI」が他人に損害を与えた場合には、企業が製造物責任を負う可能性は低いが、不法行為責任を負う可能性が高くなる場合がある. ・どういった前処理が必要か AI 的核心問題 ... Luger & Stubblefield 2004,chpt. 7–12 ^ Uncertain reasoning: Russell & Norvig 2003,第452–644頁, Poole,Mackworth & Goebel(1998 ),第345–395頁, Luger & Stubblefield 2004,第333–381頁, Nilsson 1998,chpt. まずは、ai導入プロジェクトでありがちな失敗例を3つ紹介します。 お金と時間ばかりかかって結果が伴わない. Tagged on: 提言, 自動運転. そのため、例えば、AIの問題行動に対する制御プログラムがきちんと組まれておらず、その結果他人に損害を与えてしまったような場合には、企業やプログラマーの「過失」が認定される場合は、通常よりも多くなり、不法行為責任を負う可能性が高くなることには注意が必要です。, 「動産」とは、不動産以外の有体物(一定の形があって、手に取ることができるもの)のことをいいます。, 例えば、本やパソコン、文房具やスマホなど、私たちの身の回りにあるものはほとんどが有体物であり、動産です。, ですが、ただのデータであるプログラムは有体物に含まれません。データは「無体物」にすぎないのです。 最近のクラウドコンピューティングの発達とビッグデータの蓄積と分析のおかげで、AI(人工知能)はビジネスの生産性を向上させるために大きな進歩を遂げています。 首先,張忠謀開宗明義點出,經營者最重要、無人可取代的責任是「把外面的世界帶到公司裡面來」,接著動員公司員工,一起迎接經營者帶進來的挑戰。 外面的世界指的是客戶、市場以及競爭者,顯然經營者必須有足夠的視野與格局,不僅要能看懂外面世界的變化,更要能帶到公司裡,成為大家� 自社事業にAIを活用しようとする前にこれだけは押さえておいてください。, 事業でAIを活用する企業様が多くなってきました。 順番にみていきましょう。, この場合も、所有者の場合と同様、企業の「過失」をどのように認定するのか?自ら学び成長を続けるAIの行動に対し、「予見可能性」をどのように判断するべきかが問題となります。, この点については、AIが繰り返し学習し成長した結果の行動を開発段階で具体的に予想するのは難しいことから、予見可能性が否定され、多くの場合、企業やプログラマーの「過失」は認められません。, そのため、純粋なプログラムとしてのAI製造メーカーは、不法行為責任を負わなくてすむ可能性があります。, ただし、製品を自ら開発・製造する以上は、企業側には何かあった時のための「結果回避措置」が求められます。 スキャンしたPDFドキュメントしかないというケースも多いです。, その場合は、ドキュメントをOCRで読み込んで、名寄せや突合などのデータ調整が必要です。, ・どういったデータが使えるのか 日本国内ではガイドラインが選定されている程度です。 以前、政府から発表されたAI活用7原則について記事を書きましたが、こちらを元に世界と協議している状況です。, 私は弁護士ではなく、法律に精通しているという訳ではないので、本稿の厳密性や、本稿により発生したいかなる損害やトラブルなどにおいても筆者や本サイトは責任を一切負わないので、その点はあらかじめご了承ください。, 日本では、平成28年10月より総務省情報通信政策研究所にて、社会全体におけるAIネットワーク化の推進に向けた社会的・経済的・倫理的・法的課題を総合的に検討することを目的として、産学民の有識者の参加を得て「AIネットワーク社会推進会議」を開催しています。, また、経済産業省では、民間事業者等が、データの利用等に関する契約やAI技術を利用するソフトウェアの開発・利用に関する契約を締結する際の参考として、契約上の主な課題や論点、契約条項例、条項作成時の考慮要素等を整理した「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を作成しています。, OECD(経済協力開発機構)による国際的な「AI専門家会合:「AIGO」(Artificial Intelligence expert group at the OECD)の場にて、総務省「AIネットワーク社会推進会議」のなかでかねてから議論を進めてきた“日本版ガイドライン”を海外にも示しながら、世界との議論を進めています。, AIが起こした事故の原因が、AI開発者にあるのか、AIを組み込んで新たに製品を開発した企業にあるのか、はたまた利用者側に責任があるのか、十分に検討して、結果的に責任の所在を明確にしていきます。, AI開発ガイドラインのなかに「透明性・制御可能性とアカウンタビリティ(説明責任)」がありますが、AIがブラックボックス的に答えを出すことがあるため、開発者がAIが結果を出力する仮定のすべてを把握と理解をしておくということは、現実的ではない場合があります。, 透明性を担保することの難しいAIに関しては、AI開発者の主な責任の範囲は、読み込ませる情報(インプット)と判断した結果(アウトプット)になります。「AIがある判断を下した機序・筋道を全て明らかにすることが困難であっても、インプットしたデータとその結果のアウトプットの関係は説明できるようにしておいて欲しい」という考え方が基本です。, 身体・生命・財産などに影響力のあるAIシステムに関しては、監査資料の提出義務が生じる可能性があるかもしれません。, これは、エストニアでビジネスをしている友人に聞いたのですが、欧州の方向性としてはAI自体に人権をもたせ、そのAIに責任を取らせようという動きがあるようです。, 例えば、AIをスタッフとして見立てたら、そちらを採用している企業側に責任があるということ。また、AIを子供として招き入れたら、親に責任があるということです。, AI自体に責任を負わせることを前提とし、難しい場合は管理監督する責任のある人に対して責任がのるというようなイメージです。, 人工知能(AI)技術をつかったサービスは増えており、技術自体も発展途上です。 最近の流れだと、技術が先行して、その技術動向を元に法整備が進むという流れになっています。, 弊社でも、弁護士の方々と定期的に議論を行い、今後の法整備に関しても情報をキャッチアップするとともに未来予測しております。, 開発する側の責任はもちろんですが、使用する側の責任も十分に考慮してAI導入を行っていきましょう。. ※なお、現時点での技術水準では、AIは知識を増やすことができても、自己学習を通じて賢くなっていくというところまでは到達しておりませんが、その点は本記事では考慮しないものとします。, 「AI」とは、「Artificial Intelligence」の略で、人工的に作られた人間のような知能(人工知能)をいいます。, AIが搭載されている具体例として、有名なものだとソフトバンクが開発しているロボットの「ペッパー」があります。ソフトバンクショップに限らずいろいろな所に置いてあるので、ご存知の方も多いのではないでしょうか。, ペッパーには「感情エンジン」という人工知能が搭載されていて、人の感情を読み取ることができます。そのため、人間と一緒に喜んだり悲しんだり、怒ったりすることができます。, また、IBMが開発する人工知能「ワトソン」は、コールセンターでの実用化が進んでいます。人工知能がお客さんとの会話を文字で記録したり、会話の内容を分析して必要な情報をオペレーターに提案することまでできます。, このように、私たちの生活にとって確実に身近な存在となった「AI」ですが、みなさんは「AIとロボットの違い」をご存知でしょうか?, 例えば、工場で稼働しているロボットの場合、ある一定のプログラムを入力されたらそれに従って稼働を続けます。言い換えると、ロボットは、プログラムの中では仕事をこなすことができても、それ以外の仕事はできません。, ディープラーニングがあるため、一度AIを作ってしまえば、人間がいちいち指示を出さなくても自ら発展していき、いろいろなことができるようになります。, さて、AIがもつ「人間に指示を出されなくても自分で考え発展することができる能力(ディープラーニング)」は、とても革新的である一方、人間の手を離れたところで想定外の行動を起こす可能性もあります。, このとき、AIが他人に損害を与えてしまったとしたら、人間はどのように対応すればいいのでしょうか?, その損害に対して、誰が責任をとればいいのでしょうか?次の項目から、順番に確認していきましょう。, このときに問題となるのが、「AIの行動に対して誰が法律上責任をとるのか」という点です。, AI自身は「機械」であるため、「人」の行為を規制するために作られた現在の法律では取り締まることができません。そうすると、「人」に責任をとってもらうしかありません。, AI自身が責任を負えないのであれば、まずはAIを所有している人(管理している人)が法律上の責任を負うことが考えられます。, 例えば、AIが搭載されたドローンがあったとすると、それをメーカーから購入し、使用している人が「所有者(管理者)」となります。, 所有者(管理者)は、被害者に対し、「不法行為に基づく損害賠償責任」を負わなければならない可能性があります。, 被害者との関係において、AIの行動を「所有者自身の行動」とみなして責任を負わせるのです。, もし不法行為よって他人に損害を与えてしまったら、それに対する損害賠償責任が発生します。 魯姆哈特(David E. Rumelhart)等再次提出, 智慧agent範式:智慧agent是一個會感知環境並作出行動以達致目標的系統。最簡單的智慧agent是那些可以解決特定問題的程式。更複雜的agent包括人類和人類組織(如, 「看」:電腦視覺(Computer Vision)、圖像辨識(Image Recognition)、臉部辨識(Face Recognition)、物件偵測(Object Detection)。, 「讀」:自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)、語音轉換文字(Speech-to-Text)。, 「說」:語音生成(Sound Generation)、文字轉換語音(Text-to-Speech)。, 分析辨識能力:例如醫學圖像分析、產品推薦、垃圾郵件辨識、法律案件分析、犯罪偵測、信用風險分析、消費行為分析等。, 預測能力:例如AI執行的預防性維修(Predictive Maintenance)、智慧天然災害預測與防治。, Johnston, John (2008) "The Allure of Machinic Life: Cybernetics, Artificial Life, and the New AI", MIT Press. AIの「失敗」の責任は誰が負うべきか?(MIT TechnologyReview) 関連. 着手に踏み切れない理由 AIと法律上の責任が問題となるケースとしては、以下のようなものが考えられます。 AIロボットが暴走して、「ヒトは消さなばならない」と独自に判断し、ヒトにケガを負わせたケース; AIにより自動生成された Web サイトに、他人の名誉を毀損するような内容のテキストが書かれていたケース; AI やりたいことの定義、ゴールの設定をしっかり決めておくべきです。, そうしなければ、なんとなくでプロジェクトが進んでしまい、いつまでもお金と時間が出ていくだけです。, やっとシステムが完成したけど、全然使いものにならない。 3.個人情報の慎重な管理  ... Facebook で共有するにはクリックしてください (新しいウィンドウで開きます), 開発者は、AIシステムの相互接続性と相互運用性に留意する。(主にリスクの抑制に関する原則), 開発者は、AIシステムがアクチュエータ等を通じて利用者および第三者の生命・身体・財産に危害を及ぼすことがないよう配慮する。, 開発者は、AIシステムにより利用者および第三者のプライバシーが侵害されないよう配慮する。, 開発者は、AIシステムが利用者を支援し、利用者に選択の機会を適切に提供することが可能となるよう配慮する。. この点については、現在、経済産業省の有識者の中で議論されている最中で、結論が出ていない状況にあります。, そこで今回は、一弁護士の視点から、AIの行為によって他人に損害を与えてしまった場合に、誰が、どのような内容の法律上の責任を負う可能性があるのか、また、責任を回避する方法などを分かりやすく具体的に解説していきます。 この場合には、AIが他人を攻撃する可能性について、所有者はそれを予見することが十分にできただろうといえます。, 一方、通常の作業内容は特に攻撃性の無いものであった場合はどうでしょうか?例えば、AIロボットのペッパーは、通常、店頭や会社の入り口でお客さんの案内をしたり、コミュニケーションをとったりしています。, 攻撃的な行動をとるプログラムはされていないペッパーが、自分の頭で考え成長した結果、突然人に危害を加えるような行動をした場合、所有者はそれを予想することができたといえるのでしょうか。, このような場合には、もはや所有者に予見可能性はなかったとして、「過失」が否定される可能性は十分にありえます。過失が否定されれば、AIの所有者には、不法行為が成立せず、責任をとる必要はありません。, また、「過失」があったかどうかは、「損害を発生させた本人が属するグループの平均的な人」の能力を基準に判断されます。 弊社でも主に製造業・医療業を中心にAIシステムの開発や導入支援をおこなってきました。, その中で見えてきた、成功するAIプロジェクトに共通する最重要ポイントをまとめたPDFファイルを無料で配布しています。, AI導入プロジェクトをスタートする際には是非ご参考にいただけたらと思います。

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