責任ある AI の構築に向けた
BSA の政策提言
人工知能（AI）対応のソフトウェアは、あらゆる経済セクターの事業がデータの価値を活用してデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進するのを支えています。より革新的な製品を設計するために AI を利用しているメーカーから、グローバルな顧客基盤を拡大するために自動翻訳機能に依存している中小企業まで、AI がもたらしているのは、複雑な課題を解決する新たな機会です。BSA 会員企業は、責任ある AI 開発の最前線におり、信頼できるソフトウェアソリューションを提供することで、企業やその顧客が AI の力を活用して製品の改善や、医療、防衛、インフラ、教育などの重要分野における競争力の強化を図ることを可能にしています。AI の急速な進歩は、この技術がどのように世界を作り変え得るのかについての期待を変えつつあります。しかし、AI の可能性を最大限に引き出すには、説明責任と透明性の強化を通じて、AI の責任あるイノベーションと利用を促進する動的で柔軟な政策枠組みが必要です。
BSA が支持する取り組み：

国際的調和

AI ガバナンスを通じたリスクの軽減

イノベーションと創造性の促進プライバシーの保護

AI の調達と政府利用の促進

透明性の促進サイバーセキュリティの実現

国家安全保障の確保

複数の開発モデルの推進

健全なデータイノベーション
政策の支持

研究開発への投資

人材育成への投資

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経営陣による確実な監督、リスクの高い AI に対する国際的調和
世 界 中 の 政 策 立 案 者 は、AI に 対 す る 規 制
アプローチに取り組んでいます。今日のテクノロジーをとりまくエコシステムは、そのグローバルな性質により、イノベーションを促進するための協調的な政策対応を必要としています。

課題を評価し、これに対応するための独立した内部審査制度（部門間のガバナンス委員会や倫理委員会など）の設置などが含まれます。組織は、これらをより広範な企業リスク管理プログラムの一部に組み込むか、個別の AI プログラムとして実施することができます。

» AI の高リスクな利用に影響評価の実施を求める

BSA が支持する取り組み» 相互運用性の追求

影響評価の実施、また、高いリスクをもたらす AI の各国が協力してマルチステークホルダー間の対話を促進し、リスクベースの政策アプローチに関する共通のビジョンを策定する必要があります。この対話において、共通の AI 課題への対処と責任ある AI ガバナンスに関する規範を推進していくべきです（例えば、規制に対するリスクベースのアプローチや、AI バリューチェーンにおける公平な責任分担）。また、グローバルパートナーが、共通の AI 用語と分類体系について合意することも必要です。EU-US
Trade and Technology Council（EU 米国貿易技術評議会 /TTC）で進行中の作業に基づいて対話を進めることもできるでしょう。

影響評価とは、一般市民にもたらす潜在的リスクを考慮した上で、システムが設計・導入されていることを示すことで信頼を促進する説明責任の仕組みです。影響評
価で、主要な設計と導入における選択とその理論的根拠を文書化するプロセスを確立することにより、組織はシステムのライフサイクル全体を通じて発生し得るリスクの特定と軽減が可能となります。BSA は、高リスク AI を開発または導入する組織に対し、影響評価の実施、また、これに遵守したことの公表を求めることを支持しています。AI システムが、個人の適格性を判断して住宅、雇用、信用、教育、公共施設への物理的なアクセス、医療、あるいは保険の提供または拒否につながる重大な決定を下す場合、高リスクであると考えられます。

AI ガバナンスを通じたリスクの軽減
BSA 会員企業は、AI に対する信頼の醸成、AI 倫理の向上、および研究開発への投資を進め、社会が直面する最も差し迫った課題のいくつかに対応しています。組織は、リスクに積極的に対処し、社会が AI の恩恵を享受できるようにすべきです。さまざまなコーポレートガバナンスによる安全対策は、そうしたリスクの特定と軽減を支え、AI バリューチェーンにおける役割と責任を適切に明確化し、説明責任を促進することを可能としてい» AI エコシステムにおける異なる主体の区別

組織がそれぞれの責任の範囲内にあるリスクに適切に対処できるように、AI エコシステムにおける役割に基づいて組織に義務を課す必要があります。例えば、AI 開発者、AI 導入者、その他のバリューチェーンにおける主体間
では、AI システムの開発や運用のされ方について知り得る情報が異なり、これらの違いは法において認識される必要があります。

» 高リスク AI システムの検証

BSA は、安全とセキュリティの強化を図る対策を奨励します。高リスク AIます。

システムの安全性、セキュリティ、正確性、公平性にBSA が支持する取り組み支援する NIST の AI リスクマネジメントフレームワー» リスク管理プログラムの実施関する厳格な検証と評価は極めて重要であり、BSA がBSA は、リスク管理プログラムの実施を支持しています。これにより、組織は AI リスクを管理するのに必要な人員、方針、プロセスを特定することが可能となります。リスク管理プログラムの構成要素としては、役割と責任の明確な割 り 当 て、 正 式 な 方 針 の 策 定、 評 価 制 度 の 活 用、

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クでも重点が置かれています。規格開発は、長年、市場主導型の自発的な合意に基づいていますが、AI 検証に関する既存の技術標準がまだ発展初期段階にあることから、同様のアプローチに沿って開発されるべきです。

» 基盤モデルに関する適切な政策と情報共有の確保べきではありません。創作過程で AI が利用されたと基盤モデルを規制する公共政策は、そのモデルのリスいう単純な理由で著作権保護の対象外になるのであれクと能力に見合ったものであるべきです。基盤モデル
開発者は、AI バリューチェーンにおいて、各モデルに伴うリスクのレベルに基づいて、モデルの能力、限界、検証、およびセキュリティに関する情報を提供する必要があります。

されることになります。このことから、作品のうち人間の創造性に影響された部分は、著作権法によって保護されるべきです。また、著作権保護がなければ、法律や政策による知的財産の保護が充実した国や地域へのイノベーターの流出を招くおそれもあります。

» 権利者が AI 学習を自発的にオプトアウトするためのイノベーションと創造性の促進

手段の導入

AI は、 あ ら ゆ る 経 済 セ ク タ ー で イ ノ ベ ーションと創造性を発展させています。この技術が進化し続ける中、イノベーションの促進とクリエイターの権利保護の両面から著作権法の役割を考えることが重要です。この革新的技術に適応できる十分な柔軟性が著作権法にはありますが、BSA は政策立案者に対し、AI によって生成されたアーティストの名前、画像、肖像、または声の不正な複製物の拡散防止に向けた、追加保護策の必要性を検討することを奨励します。

学習のためには、十分なデータへアクセスすることが不可欠です。これにより、可能な限り正確で洞察力に優れた AI 製品を開発したり、組織や社会に提供できる恩恵を最適化することが可能となります。一般に、AI 学習では確率、相関関係、傾向を特定するためにコンピューターによるデータ解析が必要です。このプロセスでは通常、そのデータの表現内容を利用しないため、元のデータの著作権を侵害することはありません。しかし、BSA はアーティストや権利者を支援するために、検索エンジンに適用される現在の「クロール禁止」ツールと同様に、ウェブサイトが学習に使用されることを権利者が望んでいないことをBSA が支持する取り組み» AI を利用して制作された作品の著作物性の認識

ば、AI の責任ある利用、また、著作権法の目的が制限示すための自動化ツールの開発を業界が主導すること
AI

は、他のソフトウェアアプリケーションが長年、アーティストや作家の重要なツールとなっているのと同様に、創造性を高めることができます（例えば、ビジュアルアーティストの写真補正、メディアやエンターテインメントにおける視覚効果、録音のための音楽編曲）。著作権は、ソフトウェアコードなどのクリエイティブ素材の保護を可能にするために重要な役割を果たします。AI の利用を理由として、人間の創造性と共に作り上げられた作品が著作権保護対象から外されるを奨励します。

» 既存の著作権法が侵害の救済措置として十分であることの認識

AI を利用して制作された作品が著作物を侵害している場合、既存の著作権法で十分に対処が可能であることを認識することが重要です。

» コンテンツ制作者を保護する法的整備 BSA は、公人、音楽家、歌手、俳優、その他のクリエイターが、自身の名前、画像、肖像、声の不正な拡散または使用や不正ななりすましを阻止することを可能とする法整備を支持します。

BSA は、高リスク AI を開発または導入する組織に対し、影響評価の実施、これに遵守したことの公表を求めることを支持しています。

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プライバシーの保護

AI の調達と政府利用の促進

AI はデータを集約する性質をもつことから、政府は、重要な機能を果たすために AI を活

消費者のプライバシーを効果的に保護するこ用しています。その際、政府は最先端の ITとが重要となってきます。消費者には、自分の個人データソリューションへのアクセスと、また、AI の責任ある開がどのように利用され、保護されているかを知る権利があ

発と利用を管理するプロセスを確保する必要があります。

り、個人情報を収集または処理する企業に対する厳格な法的義務によって消費者の期待を支えるべきです。

» NIST AI リスクマネジメントフレームワーク（RMF）

BSA が支持する取り組み»

包括的な消費者プライバシー法

BSA が支持する取り組み

BSA は、個人データの実装

NIST AI RMF は、AI リスクのガバナンス、マッピング、測定、管理を支援する柔軟なフレームワーに対する消費者の強い権利を確立し、その消費者デー

クです。政府機関は、調達目的を含め、NIST AI RMF

タを取り扱う企業に明確な義務を課し、強力なセキュが定める実践に倣うべきです。

リティを実現し、正当なビジネス目的でのデータ利用を促進し、政府の強力な法執行によって裏打ちされた包括的な消費者プライバシー法を支持します。

» プロファイリングにおける対象を絞ったオプトアウトの提供» マルチクラウド調達の推進

政府機関は、複数のクラウドプロバイダーと連携して、クラウド業界全体で発生する幅広いイノベーションを活用すべきです。一つのクラウドインフラにデータを置くのではなく、複数消費者は、人間の介入なしに AI のみによっのクラウドサービスプロバイダーのコンピューて自動的に下され、個人に法的または同様の大きな影

テ ィ ン グ、AI、 そ の 他 の 技 術 を 活 用 す る べ き で す。

響を及ぼす重大な決定をオプトアウトする権利を有す

BSA は、政府機関のクラウド調達におけるマルチクラるべきです。

ウドの利用を支持します。

» プライバシーを強化する技術の開発 BSA は、AI 安全対策の強化に向けてプライバシーを強化する技術の開発を奨励します。また、データプライバシーを支え» 今日のソリューションで今日の課題に対応するためのAI の導入政府は、AI を活用したサイバーセキュリ

ティ・ソリューションに投資し、防御を強化し、すでるサイバーセキュリティツールを実現する上で、自動に AI を利用して悪用方法を向上させている悪意のあ化も重要な役割を果たすことを認識しています。例える行為者に遅れを取らないようにしなければなりまば、企業をデータ漏洩から保護し、また、企業がデータ、せん。

デバイス、ネットワークを保護し、データへの不正アクセスを防止し、データ漏洩が起こった後も、組織の復旧時間を短縮するのに AI は活用されています。

» 商用 AI アプリケーションの利用実現 AI アプリケーションは、政府が調達するものを含め、商用ソフトウェアに組み込まれており、今後もそうあり続けるでしょう。政府は、引き続き商用ソフトウェアの導入を優先し、 そ の 内 部 に 搭 載 さ れ た 信 頼 で き る AI ソ リ ュ ーションを市民サービスの強化や業務の改善に取り入れるべきです。このため、政府は AI 政策が低リスクの商用 AI アプリケーションの導入を不用意に妨げないようにする必要があります。

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透明性の促進サイバーセキュリティの実現

AI は、とてつもないイノベーションをもたセキュリティの脅威に対抗する上では、強力らしていますが、その一方で偽情報のリスクなサイバーセキュリティリスク管理が不可欠を悪化させる可能性もあります。AI 生成コンテンツに関です。悪意ある行為者が AI を悪用してセキュリティリスする透明性は、責任ある AI を確保する鍵です。

クをもたらすことができるのに対し、AI を利用してサイバーセキュリティを劇的に強化することも可能です。

BSA が支持する取り組み» AI 生成コンテンツに電子透かしやその他の開示手段を利用することの奨励

こうした開示は、コンテンツがBSA が支持する取り組み» AI の活用による安全なソフトウェア開発の改善

ソフ

人間によって生成されたのか、AI によって生成された

トウェアメーカーは、脆弱性の特定と修正を含め、安のかを消費者が判断する助けになり、偽情報の防止に全なソフトウェア開発プロセスの改善に AI を活用す役立ちます。AI 生成コンテンツに電子透かしやその他るべきです。の開示手段の利用を奨励することは、このような懸念への対処に寄与します。

» C2PA 標準の推進 BSA は、Coalition for Content» AI の活用によるサイバーセキュリティリスク管理の改善

政策立案者は、サイバー防衛担当者が AI を柔軟に利用して組織の攻撃対象領域を正確に把握し、脅Provenance and Authenticity（コンテンツの来歴威の検出とセキュリティの成果を改善できるようにすと真正性のための連合 /C2PA）によるオープン標準る必要があります。

を推進する Content Authenticity Initiatives ( コンテンツ真正性イニシアチブ /CAI）の取り組みを支持

国家安全保障の確保します。この標準は、消費者が信頼できるコンテンツを判断する助けになるほか、AI の利用に関する透明性

AI は国家安全保障にも影響を与える可能性を強化します。CAI アプローチを電子透かしと組み合わせることで、確実で消去できない来歴を示すことができます。

»

消費者が AI と対話している際の開示があります。BSA は、AI 関連の国家安全保
障上の脅威からの保護には、的を絞った対策をとる必要性があることを認識しています。国家レベルで堅固な AI 政使用されている状況や文脈によっては、AI と対話していることを消費者は知る必要があります。例えば、チャットボット策を積極的に策定しないと、国家安全保障に大きな空白が生じる可能性があります。

は消費者が人間ではなく AI と対話していることを明

BSA が支持する取り組み示するべきです。AI ベンダーは、モデルと結果につい» 国家安全保障上のリスク対処においては厳密に調整さて、ある程度の説明可能性を提供できるように準備するべきです。

れた対策をとること

BSA は、企業が日常的な商取引を行うことを不必要に妨げることがない、厳密に調整された国家安全保障保護への取り組みを支持します。

» AI の活用による重要インフラの改善 BSA は、AI が交通などの重要インフラの開発と改善に大きく貢献できることを認識しています。BSA は、重要インフラの強化に向けて AI の利用を促進する政策を支持します。
重要インフラへのリスクを軽減する取り組みは、AI システムが人間の制御を無効にし、個人の健康や安全を危険にさらすリスクがある場合に重点を置くべきです。

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越境データ移転を不必要に制限したり、データローカライゼーションを義務付けたりするルールは、AI システムが提供し得る洞察やその他のメリットを例外なく制限します。

複数の開発モデルの推進
オープンソースは、AI エコシステムの重要な構成要素であり、AI 市場の拡大、製品の多様性の強化、透明性の向上、脆弱性の特定と修正を可能にします。

越境データ移転を不必要に制限したり、データローカライゼーションを義務付けたりするルールは、AI システムが提供し得る洞察やその他のメリットを例外なく制限します。また、各国は自国内で事業を行う条件としてアルゴリズムの開示を義務付けるべきではありません。

» 政府の公共データセットの公開と機械可読デジタル形BSA が支持する取り組み» オープンソース AI の開発の継続 AI 政策では、オープンソースが AI 開発に果たす重要な役割を認識する必要があります。BSA は、オープンソースシステムとプロプライエタリ（専有）システムの両方を支えるルールを奨励します。

式での提供に向けた継続的な努力

政府が生成するデータは、新たな雇用を創出し、経済成長を促進し、AI 関連技術のイノベーションを可能にする強力なエンジンとなり得る重要な資産です。政府は、現代社会の事実上すべての側面について独自の洞察をもたらす膨大な量のデータを収集・生成しています。政府は、AIイノベーションを強化するために、引き続き高価値か健全なデータイノベーション政策の支持

つ非機密の政府データの公開を優先的に行うべきです。

デ ー タ の 飛 躍 的 な 増 加 は、 リ モ ー ト コ ン

研究開発への投資

ピューティング能力の向上や、より洗練されたアルゴリズ

政府の研究開発は、長期的な経済成長を推進

ムの開発と相まって、機械学習と AI の進歩に拍車をかけました。
このような進展を活かし、AI の継続的な進歩を促進するし得る技術革新を促進します。教育、研究、技術開発への戦略的投資は、AI 技術の開発に不可欠です。には、健全なデータイノベーション政策が必要です。

BSA が支持する取り組み

BSA が支持する取り組み» 研究開発への投資の拡大» グローバルなデータ フローの促進

データ移転は、予測モデルの開発から AI システムの統合と導入に至るまで、AI ライフサイクルのあらゆる段階で不可欠です。AI システムで使用されるデータは、地理的に分散した多くの情報源からであることが多いため、データが国境を越えて自由に移転できることが不可欠です。

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研究開発資金の増額は、イノベーションの促進、高賃金の雇用の拡大、経済競争力の確保に不可欠です。

» 研究開発協力の推進 各国は、研究開発課題を特定し、取り組みを支援するために、国境を越えて協力するべきです。

人材育成への投資
AI は、業種を超えた新たな雇用創出に貢献し、現在の労働力を強化しています。その一方で、AI は既存の仕事に影響を与える可能性もあるため、BSA は関連資料
Artificial Intelligence & Copyright Policy（AI と著作権政策）（英文）

労働力への悪影響を最小限に抑えるために、職業訓練および再訓練プログラムを支持します。各国は、AI イノベーションの発展に必要な STEM 人材を確保するだけでなく、事実上すべての仕事で AI やその他の技術との連携が増え

Artificial Intelligence & Copyright Policyて、デジタルスキルが必要になる未来に向けて、幅広い人

Advancing Technology and Creativity in the 21st Century Economy

材も確保しなければなりません。

Artificial Intelligence (AI) is advancing innovation and creativity in every sector of our economy.
For example, AI provides creators with new tools to enhance their craft—in special effects in film,in sound mixing, in architectural planning, and in vehicular styling and design. As this technology
continues to evolve, it is important to consider the role of copyright law in encouraging innovationand protecting the rights of creators. US copyright law is sufficiently flexible to adapt to thistransformational technology, but we encourage further work on additional protections for artists toprevent the spread of unauthorized, AI-generated replicas of their name, image, likeness, or voice.

BSA が支持する取り組み

COPYRIGHT LAW AND AI INNOVATION» STEM 教 育 へ の ア ク セ ス と 支 援 の 改 善

熟練したSTEM 人材の需要を満たすには、教育機会の拡大、訓練プログラムの改善、多様な人材育成の確保が必要です。

» 人材教育と代替的キャリアパスの拡大

産業界と政府は、幅広い AI キャリアへの代替的な道筋をつくること

Responsible AI Trainingand Protecting Artists
and Copyright Holders

Remedies if
AI-Generated
Works Infringe

Responsible AI Training
and Protecting Artists andCopyright Holders
Training AI systems involves the computational analysisof large volumes of data. An AI system turns bits ofdata into tokens and maps how a token correlates withothers. Computational analysis allows the AI system topredict what will come next.
Copyright protection applies broadly to almost any
creative expression. Some of the data used to train anAI system may be part of a copyrighted work. But theCopyrightProtection forCreators Using AI

training data is normally not used for its expressivecontent. Rather, the data is disassembled into smallermachine-readable units—or “tokens”—and thenput through a computational analysis that involves
mathematical calculations of probabilities, correlations,trends, and other patterns across millions or billions oftokens in a training data set.
An AI developer training a large language model, forinstance, may use publicly available textual material(ranging from public, but copyright-protected essays
to anonymous commentary on a website) to create atraining data set. The use of the data is only to extractを支援するプログラムに投資するべきです。これには、大学または大学院の学位が無くとも勤務者が高度な技術スキルを取得することを可能とすることも含まれま

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今すぐダウンロードす。徒弟制度、コミュニティカレッジとの提携、デジタルスキル訓練や認定、ブートキャンプ研修、公共サービスの機会などのプログラムは、いずれも需要のある

Impact Assessments: A Key Part of AI Accountability

スキルを新入社員や中途採用者が取得するのを支援す（影響評価：AI の説明責任の重要な要素）（英文）る重要な手段です。

Impact Assessments:
A Key Part of AI Accountability
As companies develop and deploy AI systems, they should take steps to ensure the technology is used
responsibly. Organizations should implement robust processes for performing impact assessments on highrisk AI systems to effectively manage risks. Impact assessments are a key accountability tool used in a rangeof other fields, from environmental protection to data protection.
BSA supports legislative requirements for companies that develop and deploy high-risk AI systems toconduct impact assessments.

Why Conduct an Impact Assessment?
Impact assessments have three purposes:

IDENTIFYING
potential risks that anAI system may pose.

QUANTIFYING
the degree of potential
harms the system
could generate.

Identifying and Evaluating Risks ofAI Systems
AI systems are used in a wide range of scenarios, fromdetecting and lowering background noise on a video callto optimizing manufacturing production. For truly low-risk
systems—like an AI system used to predict the types offonts used in a document—an impact assessment is notnecessary. But for high-risk systems, companies should
perform impact assessments to assess and mitigate risks.
Importantly, there is no “one-size-fits-all” approach toevaluating and mitigating risks of AI; impact assessments
should be tailored to address the nature of the system atissue and the type of harms it may pose.

DOCUMENTING
steps taken tomitigate those risks.

Who Conducts Impact Assessments?
Organizations must conduct impact assessments thatreflect the risks of their specific AI system and their rolein developing or deploying that system. Both developers
and deployers should conduct impact assessments—
but those assessments must reflect their different roles.
Because a developer is the entity that designs, codes,
or produces an AI system, and a deployer is the entitythat uses an AI system, these two organizations will
have different roles in identifying and mitigating thepotential risks of an AI system. Moreover, the two typesof organizations will have access to different types ofinformation—and will be positioned to take different
steps to mitigate potential risks.

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