G検定 2020年第2回振り返り（その2）

福島邦彦が開発したネオコグニトロンは、CNNのもととなったモデルであり、「特徴抽出を行うS細胞層」と「位置ズレを許容するC細胞層」を交互に多層に接続した構造をとる。

2019年5月の道路交通法の改正によって、”自動運転中にスマートフォンを含む携帯電話を注視すること”が一定の前提のもと認められるようになった。

ディープラーニングのように日々進歩する技術をキャッチアップすることは難しいが、現在では技術者に対し、これらを支援する無償のプラットフォームが存在する。主だったものに以下のサービスがある。

改正道路運送車両法において、自動運転車の保安基準として”作動状態記録装置”の搭載が義務付けられている。

AI技術の利活用はユーザに多くの利益をもたらす一方で、個人情報の流出や濫用といったリスクの原因ともなる。プライバシー侵害の可能性を事前に予測し、仕様策定の段階から防止策を組み込もうとする”プライバシー・バイ・デザイン”（Privacy by Design: PbD）という考え方がある。

収集・生成したデータや学習済みモデルを知的財産として保護しようとする場合には、下記の点を念頭に置いておくべきである。

収集した生データそれ自体については創作性が認められないためが、体系的に構成したデータセットも~~通常は著作権法上の著作物とは見なされない~~著作権法上、「データベースの著作物」とみなされる可能性がある。
提供先を特定の条件を満たすものに限定しているデータについては、不正競争防止法上の限定提供データとして保護の対象になりうる。
学習済みモデルを営業秘密として保護しようとする際には、秘密管理性や非公知性を満たすために暗号化や難読化などの処理を施すことが望ましい。
実務においては、知的財産権を守るため、経済産業省の契約ガイドラインなどを参考に関係者間で権利帰属や利用範囲について契約を結ぶことが推奨される。

学習のためのデータ利用条件については下記の点に留意すべきである。

著作物にあたるデータを利用しようとする場合は著作権者から許諾を得ることが原則であるが、学習用データの作成については一定の要件のもと自由に行えるという著作権上の例外規定がある。
人種、病歴、健康診断の結果、犯罪により害を被った事実など、それを知られることによって本人の利益が損なわれる恐れのある情報は要配慮個人情報に分類され、データの取得に当たっては原則本人の同意が必要である。
実装段階でデータの利用目的が変更され、個人情報の取り扱いが変化する場合、すでに一度本人からの利用の同意を得ているデータについては、その変更点を公表することで本人の同意に変えることができる。
EU一般データ保護規則（GDPR）はモニタリング行為やプロファイリング行為に関する規律を独自に定めており、EU向けにサービスを提供する日本企業も法的規制を受ける場合がある。

内閣府は2019年3月、AIを有効かつ安全に利用できる社会を構築することを目標に、「人間の尊重」「多様性・包摂性」「持続可能性」の3つの価値の尊重を基本理念とする「人間中心のAI社会原則」を公表した。

特定の個人を識別できないように個人情報を加工した情報を匿名加工情報という。この匿名加工情報を取り扱う事業者には以下のような義務が課せられる。

自律型致死兵器システムの研究・開発について2020年4月現在の状況として、

日本政府は、自律型兵器について~~特別な見解を表明しておらず、国連などの会議人も政府職員や専門家を派遣していない~~開発を行わない方針で、国連の会議へも政府職員・専門家を派遣し議論を進めている。
Google社などいくつかの民間企業は、AI技術を兵器開発に使わないとする声明を発表し、軍用ドローンもこの対象としている。
2019年、国連の特定通常兵器使用禁止制限条約（CCW）の締約国は、兵器による攻撃の判断には人間が関与しなければならないとする国際指針を採択した。
NPO団体であるFuture of Life Instituteは、アシロマAI原則のなかで、AI技術による軍拡競争を避けるべきだるとする方針を明確にしている。