hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
毒液 分布
一部のイモリは、先端に毒液が付けられた鋭い肋骨を突き出す防衛行動をとる。ブラジルのカエルのうち2種は頭蓋骨の周辺に小さな毒針を持ち、対象に衝撃で毒液を伝達する。
450種ほどのヘビは有毒である。ヘビ毒は目の下の腺 (下顎腺) で生産され、対象に管状の牙 (管牙) または溝を持つ牙 (溝牙) を通して伝達される。ヘビ毒は、ペプチド結合を加水分解するプロテアーゼ、DNAのホスホジエステル結合を加水分解するヌクレアーゼ、神経系の伝達を阻害する神経毒など、様々なペプチド毒素を含む。ヘビ毒は痛み、腫れ、壊死、低血圧、痙攣、出血 (ヘビの種類による) 、呼吸麻痺、腎不全、昏睡、死などを引き起こす。ヘビ毒は、祖先の唾液腺に発現していた遺伝子重複に由来する可能性がある。
その他にも、毒液はメキシコドクトカゲ、アメリカドクトカゲ、コモドオオトカゲなどのオオトカゲの一部などのいくつかの爬虫類にもみられる。質量分析法により、爬虫類の毒液はヘビ毒と同等の複雑さを持つタンパク質の混合物であることが示されている。
一部のトカゲは毒腺を持ち、ヘビ亜目、イグアナ下目、オオトカゲ科、アシナシトカゲ科、ドクトカゲ科などとともに有毒有鱗類のクレードに属する。
毒液 分布
絶滅したテロケファルス亜目のユーシャンベルジアは、犬歯に毒液を付着させていたという仮説がある。
有毒な哺乳類のうち現存しているものには、ソレノドン、トガリネズミ、チスイコウモリ、雄のカモノハシ、スローロリスなどが存在する。トガリネズミは有毒な唾液を持ち、ヘビと同様の進化をたどったと考えられている。獣亜綱に属さない哺乳形類におけるカモノハシに似た足根骨の蹴爪の存在は、毒液は哺乳類の祖先が持つ特徴だったことを示唆している。
カモノハシに関する広範な研究では、毒素は遺伝子重複に由来することが示された一方で、データは毒液の進化はかつて考えられていたほど遺伝子重複に依存していないエビデンスとなっている。変性した汗腺はカモノハシの毒腺が発達したものである。爬虫類やカモノハシの毒液は独自に進化したことが証明されているにもかかわらず、有毒な分子への進化を助けるタンパク質の構造があると考えられている。このことは、なぜ毒液は同形形質を得たのかや大きく異なる種が収束的な進化をたどったのかについての更なるエビデンスとなる。
毒液 人間との関係
毒液による2013年の死者は57,000人で、76,000人の死者が出た1990年と比べて減少した。毒液は173,000を超える種から見つかっている。毒液は広範囲の病気の治療に役立つ可能性があるとされ、5,000を超える科学論文で調査が進められている。
薬として、ヘビ毒のタンパク質は血栓、関節炎、一部の癌などの治療に使われている。アメリカドクトカゲの毒液はエキセナチドを含み、2型糖尿病の治療に使われる。ヒアリの毒液から採取されるソレノプシンは、癌から乾癬まで、生物医学的応用ができると証明されている。科学の分野の一つであるヴェノミクス は、毒液に関連したタンパク質についてや毒液の個々の成分を製薬に利用する方法についての研究を行うことを目的に設立された。
毒液 耐性
毒液は、多くの捕食者に武器として使われてきた。捕食者と被食者の共進化は毒液の抵抗の原動力であり、動物界を通して進化が重ねられてきた。有毒な捕食者と耐性を持つ被食者の間の共進化は、化学の軍拡競争のように捉えられる。この共進化は長期間にわたって続くことが見込まれている。耐性を持たない個体は捕食者に狙われるため、生存できる個体は捕食を回避できるものに限られる。捕食者は次第に耐性を持つ個体を獲ることが出来なくなり、それにつれて時間の経過とともに耐性を持つ個体は増加する。捕食者と被食者の両方にとって、毒液の耐性を得ることには高いコストがかかる。被食者にとって、生理学的な耐性にコストを支払うことの見返りは生存可能性の上昇だが、それにより捕食者は栄養面でのニッチへの進出が可能になる。
カリフォルニアジリスはオレゴンガラガラヘビの毒液に対する耐性を持ち、その程度には個体差がある。耐性は毒素の除去にも関係し、個体数に依存する。ガラガラヘビが高密度で生息している場所では、リスの抵抗力は高くなる。ガラガラヘビは毒液の効果を高めることで局地的に対応した。
毒液 耐性
アメリカのキングヘビは、多くの毒ヘビを捕食する大蛇であり、年齢や曝露方法に影響を受けない毒への抵抗力を発達させた。キングヘビはアメリカマムシやヌママムシ、アメリカ北部のガラガラヘビなどの身近な環境に生息するヘビの毒液に耐性を持つ一方、キングコブラやブラックマンバの毒液には耐性を持たない。
海洋生物では、ウナギは、種によって異なるニューロトキシンやミオトキシン、ネフロトキシンなどの複雑な混合物であるウミヘビの毒液に耐性を持つ。ウナギは特に主な捕食者であるウミヘビの毒液に耐性を持ち、そうでないウミヘビの毒液に対する耐性はほとんどない。このことは共進化が起こったことを示している。
クマノミは常に有毒なイソギンチャクの触手の中で生活し（クマノミにとって必要不可欠な共生である）、その毒に耐性を持つ。イソギンチャクのうちクマノミの宿主となることが知られているのはわずか10種であり、特定のクマノミとイソギンチャクの組み合わせのみが共生可能である。イソギンチャクは全て刺胞と分泌された粘液を介して伝達される毒液を生産する。その毒素はペプチドとタンパク質により構成されている。この毒液は獲物を獲るためのほか、痛みや筋肉の失調、組織の損傷などにより捕食されることを防止するためにも利用されている。クマノミはイソギンチャクの非自己の識別と刺胞の発射を防ぐ化学的カモフラージュまたは高分子擬態として働く保護粘液を持つ。クマノミは粘液を特定のイソギンチャクに順応させている可能性がある。
AI法
AI法 (エーアイほう、別称: AI規則、英: the Artificial Intelligence Act)は、欧州連合（EU）による世界初の人工知能（AI）に関する包括的な規制法である。2025年、AI法の一部が緩和された。
AI法は信頼性の高いAIの導入を促進しつつ、有害リスク度に応じて (1) 許容できないリスク、(2) 高リスク、(3) 限定的なリスク、(4) 最小限のリスクの4レベルに分類して異なる規制や義務を課す。違反時にはレベルごとに異なる制裁金が科される。
またリスク分類とは別に、「汎用AIモデル（英: general-purpose AI models、略称: GPAI）」を対象とした特別規定もAI法では追加で設けている。AI法の立法過程では、汎用AIモデルの代表例としてChatGPTやGemini（旧名: Bard）といった生成AIが欧州議会から名指しされ、差別や偽情報といった有害コンテンツの生成や、個人情報の不適切な取扱などの懸念が呈されている。
AI法
仮に日本や米国などのEU域外で設立された団体や他国民が開発したAIでも、それがEU域内に輸入されて販売・利用されればAI法の規制対象になる (いわゆる域外適用)。ただし、軍事・防衛や科学研究に特化したAIなど、一部条件に合致するAIは同法の規制対象から除外されている。
AI法は禁止事項や義務を規制当局からトップダウンで示すだけでなく、AIに従事する事業者が行動規範 (Code of Conduct)や実践規範 (Code of Practice)を自律的に定めて運用していくボトムアップのアプローチも併用している。またEU基準に適合したAIには民間非営利団体からCEマークが付与され、安全性が可視化される。EUの行政執行機関である欧州委員会内にAIオフィスが設置されており、こうした官民連携の調整・推進役を担っている。
AI法は2024年8月1日に発効し、条文ごとに段階的に適用を開始する。(1) 許容できないリスクのAIシステムは2025年2月2日に原則禁止となる。
AI法 規制対象の定義と規制内容
以下のとおり、AI法では「何」(システムの種類) および「誰」(AIに携わる者の種類) を規制対象に含めるのかを分類している。
なお、立法過程では当初法案から数千か所に修正が加えられており、AI「法案」を解説した文献は古い条文案に基づいていて正確性を欠く可能性があるため、参照時には留意が必要である。
システム全般
AIシステム
AI法における規制対象内
Weak or Narrow AI (ANI)
Strong or General AI (AGI)
汎用AIモデル (General-purpose AI models、略称: GPAI)
システミックリスク (Systemic risk) を有するGPAI
システミックリスクを有さないGPAI
AI法における規制対象外
AI以外の一般的なソフトウェア
AI法が想定するAIと一般的なソフトウェアの相違点であるが、自律的な動作や予測・推奨コンテンツの生成といった特徴が挙げられ、このようなAIの要件定義は国際機関の経済協力開発機構 (OECD) で用いられているものと類似している。
AIシステム全般に対し、4段階のリスク度に応じた規制・義務をAI法では規定している。AI法ではこれを「リスクベースアプローチ」と呼んでいる。汎用AIモデル (GPAI) は5つ目のリスク分類ではなく、4段階のリスク分類とは別軸で捉えられている。
AI法 規制対象の定義と規制内容
汎用AIモデルとは何かについて、AI法の立法者である欧州議会でさえも「確固とした定義はない」とことわりを入れている。その上で、アルゴリズムやその背景にある理論上の観点から "Weak or Narrow AI" (ANI) と "Strong or General AI" (AGI) にAI全般を二分している。特定目的に特化したAIであるANIとは、たとえば画像認識や音声スピーチ認識といった、特定の目的に沿ってデータを処理するAIシステムである。一方、多用途で影響力の大きいAGIは、たとえば自然言語 (プログラミング言語ではなく人々が日常的に会話や文書で使用する言語) で記述された大量のデータを読み取るだけでなく、ディープラーニング (深層学習) 技術によって文脈なども理解できる大規模言語モデル (LLM) などを備えており、こうした革新的な技術を用いている点でANIとは異なる。換言するとAGIとは、人間の知的なタスク処理を代行しうるシステムを指す。
AI法 規制対象の定義と規制内容
こうした高度なタスク処理が可能なAGIのうち、特にテキスト文書やイメージ画像、動画などのコンテンツを生成できる能力を持つものを、AI法では「汎用AIモデル」と呼んでいる。欧州議会では汎用AIモデルの例として、ChatGPT (Microsoft社と提携関係にある団体OpenAIが開発) やGemini (旧称: Bard、Google傘下による開発) の名前を挙げている。このような汎用AIモデルは、さまざまなシステムやサービスの基礎・基盤としての重要な役割を担う一方で、倫理的・社会的な問題を引き起こすリスクが懸念されている。たとえば、人種差別や暴力、レッテル張りするようなコンテンツの生成、個人情報や機微情報の取扱不備、偽情報や詐欺情報の生成といった問題が具体的に挙げられる。
なお、AI「システム」とAI「モデル」は別個の概念としてAI法では用語を使い分けている。AIモデルはAIシステムに統合され (組み込まれ) た形で用いられる。そのためシステム開発プロセスの概念上はモデルが川上、システムが川下 (Downstream) の位置づけになっている。
以下、AIシステム別の定義や義務、規制行為を解説する。
AI法 規制対象の定義と規制内容
許容できないリスク (英: Unacceptable risk) のあるAIは重大な危害を与えうるため、AI法 第5条第1項に基づいて禁止される。同条項の (a)号から (h)号で禁止される利用方法が具体的に列記されている。うち (e)号から (h)号の4項目は生体データ関連である。
(c)号: ソーシャルスコアリング - ソーシャルスコアリングとは、個人の日常生活の言動が監視され、社会全体にとってどの程度有益か社会信用がスコア (数値) で評価される仕組みである。AI法では、社会的行動や人格的特徴に基づいて人々を不当にランク付けするAIシステムのうち、特に分析データの元の文脈と乖離している、あるいはスコアリングによって不当・不公平な影響をおよぼすものを禁じる。
AI法 規制対象の定義と規制内容
(a)号の欺瞞的なサブリミナル技術と (b)号の脆弱性の悪用については、情報法専門家による欺瞞的な (人を欺くような) システムデザインの観点からの論考がある。AI法成立以前にも欺瞞的なデザインは存在し、「ダークパターン」(Dark patterns) の総称で知られていた。ダークパターンの身近な具体例を挙げると、航空チケット予約サイトで追加オプションサービスがデフォルトで選択されているようなウェブデザインである。オプションを希望しないユーザーの一部はこれに気付かずに購入してしまう。こうした表層的なユーザーインターフェース (UI) のテクニックだけでなく、専門家の知見と技術なしでは見破るのが非常に困難なシステムアーキテクチャー (システムの根本的な設計) におよぶ欺瞞的なデザインが問題視されている。
AI法 規制対象の定義と規制内容
AI法以前は主に2つの側面からこうした欺瞞的デザインへの対応を試みてきた。まず消費者保護や悪徳商法取締の切り口から、2005年制定の不公正取引慣行指令 (略称: UCPD) をはじめとする欧州消費者法の改正である。もう一つの切り口が、2016年制定のEU一般データ保護規則 (略称: GDPR 、Regulation (EU) 2016/679) による個人データ保護や、さらにユーザーの保護範囲を広げた2022年制定のデジタルサービス法 (略称: DSA、Regulation (EU) 2022/2065) である。DSAの第25条(1)項はダークパターン対策が意識されており、ユーザーの自律的な意思決定を歪めるような欺瞞的デザインを禁じている。しかしDSAは条文の文言に曖昧さがあり、GDPRやUCPDといった他法と部分的に重複しうる。また日進月歩の欺瞞的デザインに対し、「オンライン・プラットフォーム」にしか適用されないDSAはどこまで有効なのか、疑問も呈されている。
AI法 規制対象の定義と規制内容
一方AI法の第5条は、不公正取引慣行指令やDSAの第25条だけではカバーしきれないタイプの欺瞞的なデザインにも対応しうると考えられている。その一つが、アルゴリズムに深く根差した欺瞞的デザイン (Algorithmic manipulation) である。このタイプはたとえば、過去履歴に基づいてユーザーごとにカスタマイズしたコンテンツ表示されるアルゴリズムによって、無意識のうちに偏った情報にばかりユーザーが触れてしまう「エコーチェンバー現象」が問題視されている。もう一つのタイプが、システム依存を起こす欺瞞的デザイン (System dependency and control) である。その特徴として「ネットワーク効果」がある。ネットワーク効果とは、SNSのようなデジタル・プラットフォームがひとたび多くのユーザーを獲得すると、既存ユーザーが新規潜在ユーザーを呼び込む、あるいはオンラインショッピングのように新規出店者を呼び込む現象である。その結果、魅力的な代替サービスが新たに登場しても乗り換えづらくなってさらにユーザー数が増える連鎖現象が確認されている。
AI法 規制対象の定義と規制内容
(c)号のソーシャルスコアリングもAIとの親和性が高い。これはAIが人の顔認証や言動分析に長けていることから、スコアリングに必要な監視データの解析に利用できるためである。低スコアの評価が下された個人は、利用できる教育機会や医療サービス、公共財に制限がかかるといった使い方が想定される。ただし倫理面で問題を抱えていることから、ソーシャルスコアリングの制度を導入しているのは世界的にも中国政府のみの状況である。
ところが社会全体ではなく、よりミクロなレベルで見るとたとえば配車サービスの米系企業Uberはトラブルのあった利用客をブラックリスト入りさせる仕組みを運用している。また米国ニューヨークでは、ソーシャルメディア上の言動を元に保険会社が保険加入者の保険料を個別設定する商慣行が認められている。こうしたミクロなレベルでは欧米諸国でもソーシャルスコアリングは行われているのが実態である。ソーシャルスコアリングにAIを活用するには、高い精度の監視データと解析能力が前提となるが、実際にはバイアスのかかったデータが混じったり、不当なスコアリング結果を出してしまう技術的な問題が指摘されている。これに対応すべくAI法第5条で不当なソーシャルスコアリングを行うAIが禁止された。
高リスク (英: High risk) なAIシステムは以下の2カテゴリーに分類される。
AI法 規制対象の定義と規制内容
第1カテゴリー【既存】: 身体などの安全性にかかわるリスク - AI法成立以前のEU諸法で安全面の観点から既に規制を受けていた製品。ここで言う「諸法」はAI法の附則 1 (Annex I) のSection AおよびBで計20本列記されており、玩具や船舶、エレベーターや医療機器などが規制製品対象に含まれる。これら諸法で「第三者による適合性評価義務の対象」と指定されている場合に限る。
AI法 規制対象の定義と規制内容
第2カテゴリー【新規】: 基本的人権などにかかわるリスク - AI法成立で新たに規制を受ける領域。AI法の附則 3 (Annex III) で8領域が列記されているが、EU行政機関である欧州委員会による委任法令で別途、この8領域に追加・修正・削除が可能となっている。
生体認証
重要インフラの安全部品 (通信、交通、水道、ガス、電力など)
教育・職業訓練 (教育機関などへの入学割当、学習評価、テスト中の監視など)
労務 (人材選考採用、昇進・解雇・給与などの労務管理、職務分掌・役割分担の決定など)
公共性の高いサービスの利用判断 (公的給付金の個人審査、クレジットカードの個人信用調査、生命保険や健康保険の保険料率個別計算、警察・消防・救急車などの対応優先度決定など)
警察などの法執行 (犯罪被害者になるリスク評価、犯罪被疑者・再犯者の予測など)
移民・亡命・国境管理 (不法移民のリスク評価、ポリグラフ (心拍や呼吸測定機) による移民・亡命審査など)
司法手続および民主的手続 (司法当局による事実調査・法律解釈、選挙・住民投票に影響を与える行為など)
AI法 規制対象の定義と規制内容
これらの領域にAIシステムが用いることは禁じられていない。しかしAIシステムの開発者や提供者にはリスク管理の手法文書化、リスク管理の組織体制構築、AIシステムの技術文書作成、AI学習データの品質管理、自動まかせにしない人的監視、異常検知と重大インシデントの当局報告、利用者がAIによる生成だと判別がつく透明性の担保といった義務が課される。具体的な義務は、AI法 第8条-第15条 (高リスクAIシステムが満たすべき要件)、第16条-第25条、第40条-第44条 (高リスクAIシステムの適合性評価手続)、第48条-第51条、第62条、第72条 (市販後モニタリング)、第73条 (インシデント報告義務)も参照のこと。EU域外の者が提供する場合はEU域内代理人を指定し、これらの義務遂行を委任する必要がある。
なお#立法の沿革で後述のとおり、AI法は当初法案から数千か所の修正が加えられており、特に高リスクAIシステム関連の条項は2023年12月9日合意の三者対話 (英: trilogue、トリローグ) で加筆修正が多数加えられている。
AI法 規制対象の定義と規制内容
限定的なリスク (英: Limited risk) のAIシステムの例として生成AI (ディープフェイク含む)、対話型AI (チャットボット)、感情認識システムなどが挙げられる。上述の (2) 高リスクではさまざまな義務が課されている一方、(3) 限定的なリスクでは利用者への透明化義務が課されているのみである。ここでの「透明化義務」は第50条にて規定されており、チャットボットであればユーザーがAIとやりとりしていることが分かるようにする。コンテンツ生成型のAIであれば、生成された画像や動画に電子透かしを入れる、ニュース記事内で明記するなどの方法で、AIの使用有無がコンテンツ閲覧者に判別がつくようにする。
第50条の透明化義務以外では、第95条で自主的な「行動規範」(Code of Conduct) に基づく開発・運用を求めている(#行動規範で詳述)。
最小限のリスク (英: Minimal risk) しかないAIは、具体例としてスパムフィルタが挙げられる。EUの行政機関である欧州委員会によると、大半のAIは (4) 最小限リスクに分類される。このリスクレベルに該当するAIシステムは、原則として自由に利用が可能である。しかし (3) 限定的なリスクと同様、第95条の「行動規範」に基づく自主性が推奨されている(#行動規範で詳述)。
AI法 規制対象の定義と規制内容
AI法の草案作成当初は「汎用AIモデル」(general-purpose AI models、略称: GPAI) のリスクが十分に認識されていなかったことから、特別規定は盛り込まれていなかったが、法案提出から1年あまりが経過した後に欧州連合理事会が追加修正案を提出し、その後も修正を重ねて特別規定を設けることとなった。さらに汎用AIモデルのなかでも、「システミックリスク」(Systemic risk) を有するものについては追加の特別規定がある。汎用AI「モデル」はAI「システム」とは異なるため、上述の4つのリスクレベルで分類されない。ただし汎用AI「モデル」が他のAI「システム」に組み込まれ、(2) 高リスクと判定された場合は、上述のリスクレベル別の義務も併せて負うことになる。
汎用AIモデル全般
汎用AIモデル全般に課される義務は第53条・第54条で規定されており、以下のとおりである。
システミックリスク
システミックリスクを有する汎用AIモデルとは、学習に使用される計算能力が相当に高いことから、公衆衛生・安全・治安・基本的人権といった重要な領域に対してEU広域に影響をおよぼしうるもの (high-impact capabilities) を指す。第53条第1項に基づき、以下の措置を「追加」で講じる義務を負う。
何をシステミックリスクを有する汎用AIモデルに指定すべきかについては、第51条で「高い影響力」の基準が示されている。
第1項については、EUの行政機関である欧州委員会が有識者などからの助言を受け、かつAI法の附則13 (Annex XIII) で定められた基準に基づいて、対象となる汎用AIモデルを指定できる。附則13にはモデルのパラメータ数、学習コストや学習時間の推定値といった技術的な定量指標のほか、登録ユーザー数といった社会的な影響度を測る指標などが挙げられている。また、AI提供者側 (事業者側) が上述の基準に該当すると自己認識した際には、2週間以内に欧州委員会に通知する義務を負う。
第2条ではAI法の適用対象から除外される要件を定めているが、そのうちAI法全般の義務・規制から除外されるものは以下のとおりである。
つづいてAIシステムやAIモデルに従事する者のうち、「誰」がAI法の規制を受けるのかを述べる。第2条で対象者が列記され、各用語は第3条で定義されている。
AI従事者全般 (Operator、オペレーター)
AI提供者 (Provider、プロバイダー) - 法人・個人を問わずAIシステムやAIモデルの「開発」者。あるいは自らの名前・商標で市場に「投入」する、あるいは「稼働」させる者。有償・無償も不問。
AI提供者の代理人 (Authorised Representative) - AI提供者から書面で委任を受け、義務を代行する者。EU域外の者が高いリスクAIシステムないし汎用AIモデルを提供する場合、EU域内代理人の指定が必須。
AI導入者 (Deployer、ディプロイヤー) - 自らの権限の下でのAIシステムの「利用」者。法人・個人は問わないが、あくまで個人的な目的であり職務以外の目的で利用する者は除く。
AI輸入者 (Importer) - EU域外のAIシステムをEU域内の市場に投入・提供する者で、EU域内に拠点を置く法人・個人。
AI販売者 (Distributor、頒布者、ディストリビューター) - AIシステムの特性に影響を与えず、EU域内利用を可能にする者のうち、上述の提供者や輸入者以外の法人・個人。
AIシステムを組み込んだ製品製造者 (Product manufacturers) - その製品が製造者の名前・商標で上市しており、その製品の中にAIシステムが組み込まれている場合。
「提供者」と「導入者」には十分な「AIリテラシー」が求められる (第4条)。ここでのAIリテラシーとは技術的知識や経験を有しており、適切な教育・訓練を受けており、AIシステムが使用される文脈に即した操作や使用ができる能力を指す。提供者や導入者はAIリテラシーを有する人員を確保しなければならない。ただし違反時の制裁金などは定められていない。
(3) 高リスクAIシステムを取り扱う場合、「提供者」は第16条から第25条などで、「導入者」は第26条・第27条でそれぞれ異なる義務が個別詳細に規定されている。高リスクAIシステムの提供者はたとえば、技術文書の作成やデータ管理の手順整備、ログの記録と重大インシデント発生時の報告体制の整備といった義務が課される。上市前にはEU適合性評価手続を受け、CEマークを取得する必要がある(#適合性評価で詳細後述)。(3) 高リスクAIシステムの「提供者」に課される義務のうち、第23条と第24条は「輸入者」と「販売者」にも関係する。CEマーク、EU適合性宣言および使用説明書関連が第23条と第24条である。一方、高リスクAIシステムの導入者は、たとえば自動まかせにしない人的監視体制の構築や、使用説明書に沿った利用などが義務として規定されている。
汎用AI「モデル」については、AI「システム」ではないことから、主に提供者の義務が定められている。
以下の者がAIシステムを利用する場合は、AI法で定められた規制や義務が適用されない。
AI法 適合性評価
(2) 高リスクAIシステムおよび汎用目的AIモデルの一部は、AI法が定める「適合性評価手続」(Conformity assessment procedure) を踏まなければならない。ここでの「適合性」とは欧州基準のサイバーセキュリティ対策などが適切にとられていることを表す (AI法前文 (78) 参照)。
EUの行政機関である欧州委員会は、欧州標準化委員会 (略称: CEN) や欧州電気標準化委員会 (略称: CENELEC) といった非営利の欧州標準化団体に適合性の基準 (つまりAI業界規格) を定めるよう要請する権限を有する。CENやCENELECが定めた規格に適合した場合、CEマーク (CE適合性マーク) がAIシステムに付与される。CEマークはAI以外にも幅広く用いられている認証マークの仕組みであり、玩具や医療機器の安全性担保やエコデザインなどの環境負荷軽減対策など、さまざまなEUの法令に対応している。AIシステムの特性に応じ、自己評価で適合性評価を行ってもよいケースと、適合性評価機関による第三者認証を求めるケースがある。
AI法 実践規範と行動規範
AI法では2つの「規範」が規定されている。
1つ目が汎用AIモデルを対象とした実践規範 (Code of Practice) である (第56条)。AI法では実践規範の内容は規定されておらず、欧州委員会内に設置されたAIオフィスの指揮の下、汎用AIモデルの提供者とEU加盟各国の所轄機関を招待して実践規範を策定することが奨励されているのみである。また市民社会組織、産業界、学界並びに川下提供者や独立専門家などから実践規範策定の支援を仰ぐことができる。欧州委員会はAI法の発効から3か月後の2024年11月、30ページ以上にわたる実践規範の草案初版を公開した。
AI法 実践規範と行動規範
2つ目は限定的リスクおよび最小限リスクのAIシステムを対象とした行動規範 (Code of Conduct) である (第95条)。これはAI法 第3章第2節 (第8条から第15条) で具体的に定められた高リスクAIシステムに求められる義務を、それ未満のリスクシステムにも事業者が自主的に守るよう促す目的で策定されるものである。AIオフィスと欧州AI委員会 (European Artificial Intelligence Board、略称: EAIB) の指揮の下、行動規範の策定参加者は提供者だけでなく導入者も加わり、外部専門家や利害関係者からも助言支援を仰ぐことができる。欧州AI委員会はEU加盟各国から1名代表を出して構成される会議体であり、欧州データ保護監察官 (European Data Protection Supervisor、略称: EDPS) もオブザーバー参加する。
AIを積極活用するデジタル・プラットフォームは複数のプレイヤーが複雑に連携しあって構築・運営されていることから、政府がルールを設定し、事業者がそれを遵守し、ユーザー個人はその恩恵を受け身の姿勢で待つという従来型のトップダウン的なガバナンス構造では、対応スピード面で限界に達しているとの識者見解もある:3–4。AI法の実践規範や行動規範のように事業者が自主的に策定に関与して、安全なAIの普及をボトムアップ的に促進するアプローチの必要性は、先進7か国首脳会議 (G7) でも2023年の広島サミットで議論されており、後に具体化されて「広島AIプロセス国際行動規範」の名称で文書化がなされている。
AI法 罰則
AI法の第12章 (第99条から第101条) が罰則規定になっている。違反の場合はレベルごとに異なる罰則を設けており、最大で3,500万ユーロ (2024年時点で約56億円相当)、あるいは年間世界売上高の7％相当のいずれか高い方の金額が制裁金として科される (大企業の場合)。ただしAI法が定めるのは制裁金の上限であり、実際の金額はEU加盟各国が決定する。
#段階適用で後述のとおり、AI法は条文ごとに段階的に適用開始となる。汎用AIモデルに関しては、義務の適用が開始されてもしばらくは罰則規定が未適用となる。
AI法 条文の全体構成
EU官報の原文に基づき、日本語の仮訳と英語の条名を以下に併記する。
附則 (Annex) - 附則1 (Annex I) から 附則13 (Annex XIII) まで。禁止されるAIのうち、リアルタイム・リモート生体識別の例外を附則2で規定。高リスクAIシステムに対し、AI法以外で多重に規制をかけるEU諸法令を附則1にて、AI法で新たに規制がかかる8領域を附則3にてそれぞれ列記。AI提供者の技術文書化義務関連が附則4。適合性評価関連が附則5から附則7。透明化義務関連が附則11・附則12。汎用AIモデルのシステミックリスクに関して附則13で基準列記。
AI法 立法の沿革
AI法の立法は、欧州委員会委員長のジャン＝クロード・ユンケル主導の下、2015年に提唱されたデジタル単一市場戦略 (DSM戦略) の一環である。時に強固な「フェデラリスト」(欧州中央集権派) と批判的に評されたユンケルは、その任期中 (-2019年) にDSM関連法案を28本成立させ、AI法を含む2法案はユンケルから委員長職を受け継いだウルズラ・フォン・デア・ライエン体制下で実現している。DSM戦略とは、デジタル・プラットフォーム全般に消費者や事業者が安全、公正かつ効率的にアクセスできるよう、EU各国の法制度や技術規格が統一化されたデジタル経済圏を指すデジタル政策である:1。
AI法の審議過程は、欧州連合の通常立法手続を踏んでいる。すなわち、行政機関の欧州委員会 (Commission) が法案を提出し、立法機関の欧州議会 (Parliament) と欧州連合理事会 (Council) がそれぞれで共同採択されて初めて成立する。以下のとおり審議中に複数回、原案への修正意見が提出されているため、メディア報道や学術文献によっては執筆当時の古い条文を基に論評・解説している可能性があり、注意が必要である。
AI法 立法の沿革
2021年4月22日 - EUの行政機関である欧州委員会が法案を提出
2021年11月29日 - ソーシャルスコアリング、生体認証、および高リスクAI全般に関する大幅修正案を欧州連合理事会が提出
2022年2月3日 - 高リスクAIシステムに対する義務、および透明性の義務に関する修正
2022年3月2日 - 欧州議会の法務委員会 (JURI) による149頁にわたる修正意見書の提出
2022年3月3日 - 欧州議会の産業・研究・エネルギー委員会 (ITRE) による67頁にわたる修正意見書の提出
2022年4月20日 - 欧州議会の域内市場・消費者保護委員会 (IMCO) と市民の自由・司法・内務委員会 (LIBE) による161頁にわたる共同修正意見書提出
2022年5月13日 - 汎用AIモデル (GPAI) に関する追加規定案を欧州連合理事会が提出
2022年6月1日 - 欧州議会の各委員会などが数千箇所におよぶ修正案を提出
2022年6月15日 - 欧州連合理事会が136頁にわたる最終修正案を提出
第113条の規定に基づき、AI法は以下のとおり段階的に適用が開始されるが、発効から2年後の2026年8月2日が「本格適用」と位置づけられている。
AI法 評価・分析
上述のとおり、仮に日本や米国などのEU域外で設立された団体や他国民であっても、EU域内にAIを導入したり、AIを稼働・提供したりする場合はAI法の規制対象となる (いわゆるEU域外適用)。特に生成AI (つまり汎用AIモデル) にとってはAI法が厳しすぎるとの声も挙がっている:11。
AI法 評価・分析
AI法発効以前でも既に、個人データ保護を規定するEU一般データ保護規則 (GDPR) などが求める保護水準を遵守するのが困難との理由から、一部AIがEU市場へのサービス提供を断念する、あるいは機能を制限する対応をとっている:11。たとえば米国Meta社 (旧Facebook社) は開発中のマルチモーダルAI (Multimodal AI) をEU市場向けに提供しない方針を2024年7月 (AI法の発効前月) に明かしている。マルチモーダル (Modalは様式・手法の意) とはテキスト、音声、画像、動画といったデータの種類を複数統合して処理するため、単一モーダルと比較してより複雑な処理が可能とされる。Meta社には既に単一モーダルAIの「Llama 3」があるが、マルチモーダルAIにはより多くの学習データ収集が必要とされるため、GDPRなどの規制下では十分なデータ取得が困難と判断したためである。Appleも同様に、プライバシー保護やデータセキュリティ上の懸念から、同社AIの一部機能をEU市場向けに提供しない旨がAI法発効2か月前に発表されている。
AI法はGDPRなどの既存法の遵守も同時に求めていることから:10、EU域外の事業者にとってはEUへの展開の障壁となりうるとの指摘もある:11。
AI法 違反・訴訟事例
日本語ではAI「法」と呼称されることも多いが、EU法における法体系上は「規則」(英: Regulation) に分類される。(AI法に限らず)「EU規則」はEU加盟国の個人や企業・団体などを直接拘束するほか、違反時には欧州司法裁判所 (CJEU) などのEU各裁判所への提訴対象となる:190–191。
クネシュケ対LAION事件
当事件は世界初の本格的なAI訴訟判決と言われ、欧州だけでなく世界的にも注目されている。写真画像が無断でAI学習データとして収集 (スクレイピング) されたことから、著作権侵害が問われた事件である。汎用AIモデルはDSM著作権指令で定められたオプトアウト (著作物の権利者が無断収集を拒否する権利) の尊重が求められ、その遵守にあたってはAI法 第53条第1項(c)号で「最先端の技術を用いるなどの手段」を用いると規定されている。写真掲載サイトの一般的な利用規約で表示されているオプトアウトの意思表明は、AIが「最先端の技術」をもって読み取り、収集対象から除外すべきものだったのか、その文言解釈も問われることとなった。2024年9月に原告敗訴の判決が一審のドイツ・ハンブルク地方裁判所で下されているが、2024年11月時点で控訴中であり、欧州司法裁判所への付託の可能性が専門家から言及されている。
第9偵察戦闘大隊
第9偵察戦闘大隊（だいきゅうていさつせんとうだいたい、JGSDF 9th Reconnaissance Combat Battalion）は、陸上自衛隊岩手駐屯地（岩手県滝沢市）に駐屯する第9師団隷下の機甲科（偵察戦闘）部隊である。
第9偵察戦闘大隊 概要
大隊長は2等陸佐が充てられ、第9師団の情報収集専任部隊として第9師団の行動に必要な情報を偵察警戒車、軽装甲機動車や偵察用オートバイなどの車両や各種偵察用器材を使用して情報収集する任務にあたる偵察中隊と機動戦闘車を装備し戦闘任務にあたる戦闘中隊からなる。
ガリブ・ラス急行
ガリブ・ラス急行（英語: Garib Rath Express）は、インド鉄道が運行する列車種別の1つ。安価で利用可能な冷房付き列車で、2006年から営業運転を開始した。愛称の「ガリブ・ラス」は「貧民の戦車」を意味する。
ガリブ・ラス急行 概要
度重なる運賃の値上げへの救済措置として中間所得層や低所得層へ向けて設定された、安価で利用可能な冷房付き列車。インド政府による運賃の補助が行われており、他の急行種別の列車と比べて運賃が約2/3以下に抑えられている。編成は主に3段式ベッドを備えた寝台車や座席車で構成されている一方、列車によっては食堂車や寝台車が設置されていない場合がある他、これらが存在する列車でも食事や寝具は有料となる。また、定員数を増やすため、座席のシートピッチやベッドの幅は他の冷房付き急行列車と比べて狭くなっている。
車両は緑色と黄色の専用塗装を有するICF客車が使用されているが、老朽化の進行に加えて列車の安全性向上の側面からより近代的なLHB客車への置き換えが検討されている。
2006年にサハルサとアムリトサルを結ぶサハルサ-アムリトサル・ガリブ・ラス急行が運行を開始して以降、「ガリブ・ラス急行」という種別を有する列車は以下の系統が設定されている。
マイコプラズマ門
マイコプラズマ門（Mycoplasmatota）は、モリクテス綱を含む細菌の門である。この門はもともとは「テネリクテス門」（tener Cutis : ラテン語で柔らかい皮膚）と名付けられていた。テネリクテス門は、2021年に国際原核生物命名規約によってMycoplasmatota（マイコプラズマ門）と改名された。この門に属する属には、マイコプラズマ、スピロプラズマ、ウレアプラズマ、カンジダトゥスファイトプラズマなどがある。
集合行為問題
集合行為問題（しゅうごうこういもんだい、英: Collective action problem）または社会的ジレンマ（social dilemma）とは、全ての個人が協力することでより良い結果を得られるにもかかわらず、個人間の利害対立により共同行動が阻害され、協力に失敗してしまう状況を指す。
集合行為問題 解説
集合行為の問題は何世紀にもわたって政治哲学で取り上げられてきたが、1965年のマンサー・オルソンによる著書『集合行為論』で最も明確に確立された。多くのグループメンバーが、グループの長期的な最善の利益のために行動するのではなく、個人的な利益と即時的な満足を追求することを選択した場合に問題が発生する。社会的ジレンマは多様な形をとり、心理学、経済学、政治学など様々な分野で研究されている。社会的ジレンマで説明できる現象の例としては、資源の枯渇や低い投票率などがある。集合行為問題は、ゲーム理論の分析や、公共財の提供によって生じるフリーライダー問題を通じて理解することができる。さらに、集合行為問題は、世界各国が現在直面している数多くの公共政策上の課題に適用できる。
集合行為問題 著名な理論家
「集合行為問題」という言葉は使っていないものの、トマス・ホッブズは人間の協力について初期の哲学者の一人であった。ホッブズは、人間は純粋に自己の利益のために行動すると考え、1651年のリヴァイアサンで「二人の人間が同じ物を望んだ場合、どちらも享受することはできず、敵対関係になる」と書いている。ホッブズは、自然状態とは、利害の対立する人々の間の永続的な戦争状態であり、協力が双方にとって有益な状況であっても、人々は争い、個人的な力を求めると考えた。自然状態における人間を利己的で紛争を起こしやすいと解釈するホッブズの哲学は、現在、集合行為問題と呼ばれるものの基礎を築いた。
デイヴィッド・ヒュームは、1738年の著書『人性論』の中で、現在では集合行為問題と呼ばれるものについて、より初期の、より有名な解釈を提供した。ヒュームは、共有地の牧草地を排水することに合意した隣人たちの描写を通じて、集合行為問題を特徴づけている。
集合行為問題 著名な理論家
二人の隣人は、共有している牧草地を排水することに合意するかもしれない。なぜなら、お互いの考えを知るのは容易だからである。そして、自分の役割を果たさなければ、プロジェクト全体が放棄されるという即時の結果が生じることを、それぞれが認識しなければならない。しかし、1000人もの人々がそのような行動に合意するのは非常に難しく、実際には不可能である。複雑な計画を立てるのが難しいからであり、それを実行するのはさらに難しい。一方で、各自が面倒と費用を免れる口実を探し、全ての負担を他人に押し付けようとするからである。
この一節で、ヒュームは集合行為問題の基礎を確立している。1000人もの人々が共通の目標を達成するために協力することを期待されている状況では、個人はチームの他のメンバーのそれぞれが十分な努力を払って目標を達成すると想定するため、フリーライダーになる可能性が高い。小さなグループでは、個人の影響力がはるかに大きいため、個人はフリーライドする傾向が低くなる。
集合行為問題 著名な理論家
集合行為問題に関する最も著名な現代の解釈は、マンサー・オルソンの1965年の著書『集合行為論』に見出すことができる。この中で、オルソンは、グループはメンバーの利益を促進するために必要であるという当時の社会学者や政治学者の信念に疑問を投げかけた。オルソンは、個人の合理性が必ずしもグループの合理性につながるわけではなく、グループのメンバーには、グループ全体の最善の利益を代表しない相反する利害関係がある可能性があると主張した。
オルソンはさらに、非競合的かつ非排除的な純粋な公共財の場合、他の人が多く貢献すればするほど、ある貢献者は公共財への貢献を減らす傾向があると論じた。また、オルソンは、個人が公共全体の利益にならずに自分に有利な経済的利益を追求する傾向を強調した。これは、個人が自分の利益を追求することで、理論的には市場全体の集団的幸福につながるはずだという、アダム・スミスの「見えざる手」の理論とは対照的である。
オルソンの著書は、社会科学における最も厄介なジレンマの1つとして集合行為問題を確立し、人間の行動とそれに関連する政府の政策に関する現在の議論に大きな影響を与えた。
集合行為問題 理論
社会的ジレンマは、社会科学や行動科学で大きな関心を集めている。経済学者、生物学者、心理学者、社会学者、政治学者は、社会的ジレンマにおける行動を研究している。最も影響力のある理論的アプローチは、経済ゲーム理論（すなわち、合理的選択理論、期待効用理論）である。ゲーム理論は、個人が自分の効用を最大化しようとする合理的な行為者であると仮定する。効用は、しばしば人々の経済的な自己利益という狭い意味で定義される。したがって、ゲーム理論は、社会的ジレンマにおいて非協力的な結果を予測する。これは有用な出発点ではあるが、人々が個人の合理性から逸脱する可能性がある状況は多数ある。
集合行為問題 理論
ゲーム理論は経済理論の主要な構成要素の1つである。それは、個人が希少資源をどのように配分するか、そして希少性がどのように人間の相互作用を促進するかを扱う。ゲーム理論の最も有名な例の1つは、囚人のジレンマである。古典的な囚人のジレンマモデルは、罪に問われている2人のプレイヤーで構成される。プレイヤーAがプレイヤーBを裏切ることを決めた場合、プレイヤーAは刑務所に行かずに済むが、プレイヤーBは実質的な刑期を受けることになり、その逆も同様である。両方のプレイヤーが犯罪について口を閉ざすことを選択した場合、両者とも刑期が短縮される。両方のプレイヤーが相手を裏切った場合、それぞれがより長い刑期を受けることになる。この状況では、両者が口を閉ざすことを選択して、刑期を短縮すべきだと思われる。しかし実際には、コミュニケーションを取ることができないプレイヤーは、刑期を減らすために個人的な動機があるため、両者とも相手を裏切ることを選択する。
囚人のジレンマモデルは、グループの利益と対立する個人の利益の結果を示すため、集合行為問題を理解する上で重要である。このような単純なモデルでは、2人の囚人がコミュニケーションを取ることができれば問題は解決されたはずである。しかし、多数の個人が関与するより複雑な現実の状況では、集合行為問題によって、グループが集団の経済的利益になる決定を下すことがしばしば妨げられる。
集合行為問題 理論
囚人のジレンマは、社会的ジレンマに関する研究の基礎となる単純なゲームである。このゲームの前提は、共犯者2人が別々に投獄され、相手に不利な証拠を提供すれば寛大な扱いを受けるという申し出を受けるというものである。下の表に示すように、個人にとって最適な結果は、相手に不利な証言をされずに相手に不利な証言をすることである。しかし、グループにとって最適な結果は、2人の囚人が互いに協力することである。
繰り返しゲームでは、プレイヤーは互いに信頼し合うことを学習したり、相手が前のラウンドで裏切っていない限り協力するというしっぺ返し戦略を開発したりすることがある。
非対称の囚人のジレンマゲームとは、一方の囚人がもう一方よりも得るものや失うものが多いゲームのことである。協力に対する報酬が不平等な繰り返し実験では、利益を最大化する目標が、利益を平等化する目標に覆される可能性がある。不利な立場のプレイヤーは、有利な立場のプレイヤーが裏切ることが得策でない一定の割合で裏切ることがある。より自然な状況では、交渉問題のより良い解決策が存在するかもしれない。
関連するゲームには、チキンゲーム、スタグハントゲーム、割り勘のジレンマ、ムカデゲームなどがある。
集合行為問題 理論
生物学的・進化論的アプローチは、社会的ジレンマにおける意思決定について有益な補完的洞察を提供する。利己的遺伝子理論によれば、個人は一見非合理的な協力戦略を追求することがあるが、それが自分の遺伝子の生存に役立つ場合である。包括適応度の概念は、家族と協力することが共有された遺伝的利益のために有益である可能性を示している。子孫を助けることは、自分の遺伝子の生存を促進するため、親にとって有利かもしれない。互恵性理論は、協力の進化について異なる説明を提供する。同じ個人間で繰り返される社会的ジレンマゲームでは、参加者が協力しなかったパートナーを罰することができるため、協力が生まれる可能性がある。これは互恵的な協力を促進する。互恵性は、参加者が対で協力する理由を説明するが、より大規模なグループを説明することはできない。間接的互恵性と高価なシグナリングの進化理論は、大規模な協力を説明するのに役立つかもしれない。人々がゲームを一緒にプレイするパートナーを選択的に選ぶことができる場合、協力的な評判を築くことが有利になる。協力は、優しさと寛大さを伝えるものであり、それらが組み合わさって、人を魅力的なグループメンバーにする。
集合行為問題 理論
心理学モデルは、個人が狭い自己利益に閉じ込められているというゲーム理論の前提に疑問を投げかけることで、社会的ジレンマに関する追加の洞察を提供する。相互依存理論は、人々は与えられた利得行列を、自分の社会的ジレンマの好みに合致する実効行列に変換することを示唆している。例えば、近親者との囚人のジレンマでは、利得行列が協力的であることが合理的なものに変化する。帰属モデルは、これらの変換をさらに支持している。個人が社会的ジレンマに利己的にアプローチするか協力的にアプローチするかは、人間が本質的に貪欲なのか協力的なのかという信念に依存する可能性がある。同様に、目標期待理論は、人々が2つの条件下で協力する可能性があることを前提としている。(1)協力的な目標を持ち、(2)他者が協力することを期待しなければならない。もう1つの心理学モデルである適切性モデルは、個人が合理的に利得を計算するというゲーム理論の前提に疑問を投げかける。むしろ多くの人は、周りの人がどうするかに基づいて意思決定を行い、平等ルールのような単純なヒューリスティックを使って、協力するかどうかを決定する。適切性の論理は、人々は自問自答することを示唆している。「この文化（グループ）を考えると、この状況（認識）で、私のような人（アイデンティティ）は何を（ルール/ヒューリスティック）するのか？」(Weber et al., 2004)  (Kopelman 2009)。そしてこれらの要因が協力に影響を与える。
集合行為問題 公共財
公共財のジレンマとは、グループの一部のメンバーが共通の利益のために何かを提供すれば、グループ全体が恩恵を受けることができるが、十分な数の人が貢献すれば、個人は「ただ乗り」から利益を得ることができるという状況のことである。公共財は、非排除性と非競合性の2つの特性によって定義される。つまり、誰でもその恩恵を受けることができ、ある人がそれを使用することで他の人の使用が妨げられることはないということである。その一例が、視聴者の寄付に頼っている公共放送である。視聴者一人一人がサービスの提供に不可欠なわけではないため、視聴者はサービスに対して何も支払わずにその恩恵を受けることができる。十分な人数が寄付しなければ、サービスは提供できない。経済学では、公共財のジレンマに関する文献は、この現象をフリーライダー問題と呼んでいる。経済学的アプローチは広く適用可能であり、あらゆる種類の公共財に伴うただ乗りを指すことができる。社会心理学では、この現象を社会的手抜き（social loafing）と呼んでいる。フリーライディングは一般に公共財を指すのに対し、社会的手抜きは特に、グループで働くときに一人で働くときよりも努力を怠る傾向を指す。
集合行為問題 公共財
公共財とは、非競合性と非排除性を持つ財のことである。ある消費者による消費が他の消費者による消費に影響を与えない場合、その財は非競合的であるという。さらに、その財の対価を支払わない人々を、その財の恩恵から排除できない場合、その財は非排除的であるという。公共財の非排除性の側面は、集合行為問題の1つの側面であるフリーライダー問題が発生する場所である。例えば、ある会社が花火大会を開催し、入場料を10ドルに設定したとする。しかし、地域住民全員が自宅から花火を見ることができるとしたら、ほとんどの人は入場料を支払わないことを選ぶだろう。したがって、大多数の人々はただ乗りすることを選択し、会社が将来再び花火大会を開催することを思いとどまらせるだろう。花火大会が確かに個々人にとって有益であったとしても、人々は入場料を払う人々に花火大会の資金提供を頼ったのである。しかし、もし全員がこの立場をとっていたら、花火大会を開催する会社は、多くの人々に楽しみを提供する花火を購入するために必要な資金を調達できなかっただろう。この状況は、ただ乗りするという個人の動機が、全員が楽しめる花火大会の費用を支払うという集団の願望と対立するため、集合行為問題を示している。
集合行為問題 公共財
純粋な公共財には、国家安全保障や公園など、通常、政府が納税者の資金を使って提供するサービスが含まれる。納税者は、税金を払う代わりに、これらの公共財の恩恵を受けている。しかし、公共プロジェクトの資金が不足している発展途上国では、コミュニティが資源を競い合い、集団全体に利益をもたらすプロジェクトに資金を提供することがしばしば求められる。コミュニティが公共の福祉に成功裏に貢献できるかどうかは、グループの規模、グループメンバーの力や影響力、グループ内の個人の嗜好や好み、グループメンバー間の利益の分配に依存する。グループが大きすぎたり、集合行為の利益が個々のメンバーに目に見えない場合、集合行為問題は協力の欠如をもたらし、公共財の提供を困難にする。
集合行為問題 再生可能資源管理
再生可能な資源管理のジレンマとは、グループのメンバーが再生可能な資源を共有しているが、グループのメンバーが過剰に収穫しなければ資源は恩恵を生み出し続けるが、個人は可能な限り多くを収穫することで利益を得ることができるという状況のことである。
コモンズの悲劇は、再生可能な資源管理のジレンマの一種である。このジレンマは、グループのメンバーが共有地を共有しているときに発生する。共有地は競合的で非排除的である。つまり、誰でもその資源を使用できるが、利用可能な資源の量は有限であるため、過剰開発を招きやすい。
コモンズの悲劇のパラダイムは、イギリスの経済学者ウィリアム・フォースター・ロイドによる1833年のパンフレットで初めて登場した。ロイドによれば、「もし人が自分の畑により多くの牛を入れれば、牛が消費する生存資源の量は、元の家畜の命令下にあったものからすべて差し引かれる。そして、以前、牧草地がぎりぎり足りていた量しかなかったとすれば、追加の家畜から利益を得ることはできない。一方の方法で得たものは、他方の方法で失われるからである。しかし、共有地により多くの牛を入れれば、牛が消費する食料は、自分の牛と他人の牛の両方の数に比例して、すべての牛の間で共有される控除となり、自分の牛からは小さな部分しか取られない」。
集合行為問題 再生可能資源管理
コモンズの悲劇のテンプレートは、資源枯渇の様々な形態を含む、無数の問題を理解するために使用できる。例えば、1960年代と1970年代の過剰漁獲により、以前は豊富にあったタイセイヨウダラの供給が枯渇した。1992年までに、漁師が種の再生産に十分な魚を残さなかったため、タラの個体数は完全に崩壊した。もう1つの例は、個人主義的な国（対集団主義的な国）におけるCOVID-19の罹患率と死亡率の高さである。
集合行為問題 社会的罠
社会的罠は、個人やグループが即時的な報酬を追求したが、後に負の結果や致命的な結果をもたらすことが判明した場合に発生する。この種のジレンマは、ある行動が最初は報酬を生むが、同じ行動を続けると収穫逓減が生じる場合に発生する。社会的罠を引き起こす刺激は、スライディング強化因子と呼ばれる。小さな量では行動を強化し、大きな量では罰するからである。
社会的罠の一例は、車両の使用とそれに伴う汚染である。個別に見れば、車両は輸送を革新し、生活の質を大幅に向上させた適応技術である。しかし、現在の広範な使用は、エネルギー源から直接、またはライフサイクルを通じて、高レベルの汚染を生み出している。
集合行為問題 知覚のジレンマ
知覚のジレンマは、紛争中に発生し、外集団バイアスの産物である。このジレンマでは、紛争の当事者は協力を好むが、同時に相手側が譲歩的なジェスチャーを利用するだろうと信じている。
紛争における知覚のジレンマの蔓延は、この問題に関する2つの異なる学派の発展につながった。核抑止理論によれば、紛争において取るべき最良の戦略は、強さと必要に応じて武力を行使する意思を示すことである。このアプローチは、攻撃を未然に防ぐことを目的としている。逆に、紛争のスパイラル・ビューは、抑止戦略は敵意と防衛心を高め、平和的な意図を明確に示すことがエスカレーションを避けるための最も効果的な方法であると主張する。
抑止理論を実践した例として、冷戦時代の（アメリカとソビエト連邦の両方が採用した）相互確証破壊(MAD)戦略がある。両国とも第二撃能力を持っていたため、核兵器を使用すれば自国も破壊されることを双方が知っていた。MADは議論の余地があるが、核戦争を防ぐという本来の目的を達成し、冷戦を冷戦のままに保った。
紛争スパイラル理論に沿って、譲歩的なジェスチャーも大きな効果を発揮してきた。例えば、エジプト大統領のアンワル・サダトが1977年に両国間の長期にわたる敵対関係の最中にイスラエルを訪問したことは好意的に受け止められ、最終的にエジプト・イスラエル平和条約に貢献した。