maxzt/OpenJA huggingface dataset:
○田中参考人　田中先生、ありがとうございます。
　ほとんど安野参考人からありましたけれども、やはりＡＩ自体でいかに売上げを上げていくかということが、この国が求められていることだというふうに思っています。
　利益というのは、売上げを上げるか、コストを下げるか、このどちらかにおいて生まれるわけですけれども、日本はこの三十年、コストを下げることで利益を増やしてきました。そうなるとどうなるかというと、給与も減っちゃいますし、サプライチェーンに払うお金も減っていく。どちらかというと、全てを上げていけば結果的にＧＤＰは上がるはずだというふうに思っております。ですので、人口が半分になろうとも、一人当たりのＧＤＰが倍になれば、日本のＧＤＰは維持できるわけであります。
　そういった意味で、ＡＩを殊更コストダウンに使うのではなくて、もちろん生産性の向上であるだとか省力化に使うということも非常に重要なわけですけれども、もう一つは、いかにＡＩで産業をつくっていくかということが重要だと思っています。
　例としては、やはり日本は、労働者の中で第二次産業に属している方が非常に多いというのが特徴的です。アメリカはとうとう一〇％程度というふうに言われていて、それだともう製造業が復活できるわけがありません。しかしながら、日本は多くの人が製造業で働いていて、それにＡＩを結びつけることで、生産性が上がる。
　単にコストが下がるのではなくて、今までよりも高く物を売れるようになったとするならば、日本は製造業大国ですから、日本の製造業というのはこれまで安くいいものを作るというものでしたけれども、高いけれどもすごく機能がよくてよいものがＡＩとともに作られていく。
　要は、ＡＩ産業というと、どうしても我々のようなＡＩ基盤だったりだとかＡＩ自体を作っている人たちがもうけるように思われますけれども、既存の産業の方々がＡＩとともにもうけを増やしていく、そういったＡＩによってもうけた話というのを増やさなければなりません。
　足下だとどうしても、生成ＡＩはすごくみんな使っているんだけれども、コストダウンしただけの話が多くて、是非、皆様の周りでも、ＡＩで売上げを伸ばしたんだという話が増えていくならば、日本の国は、ＡＩ産業自体じゃなくて、ＡＩ産業を元にして、全産業がＡＩとともに膨れていくということにつながるのではないかなというふうに考えております。
　以上でございます。ありがとうございます。
○田中（健）委員　国としてもアプリ新法の法整備をしまして、今年中に実行ということでありますので、様々な形でＡＩを、今大変前向きな話をしていただきましたので、進めていければと思っています。
　そして、ＡＩの活用の鍵となりますのが、お話を聞いていますと、プロンプトという言葉が出てきます。プロンプトエンジニアリングということでも言われます。これについては、松尾先生、生貝先生、安野さんに伺いたいんです。
　松尾先生は、人間とＡＩの境界がなくなる、大変ショッキングなことでプロンプトというものを説明されていますが、是非、その心と内容をちょっとお聞かせいただきたいと思います。
　生貝先生には、これを著作権と絡めて書いていらっしゃる論文がありました。著作権とプロンプトというのはどういう関係になるのかということをお聞かせいただきたいと思います。
　安野さんには、プロンプトの指示出しが大事だ、これによって大きくＡＩを活用できるということを書いてございました。
　それについて、それぞれ三人の参考人からお聞かせください。
○松尾参考人　ありがとうございます。
　プロンプトというのは非常に重要です。私の研究室でもプロンプトエンジニアリングの研究をやっていまして、一つ有名になった研究が、レッツ・シンク・ステップ・バイ・ステップという一文をつけるだけで生成ＡＩの能力がなぜか上がるというものです。つまり、一歩ずつゆっくり考えようねと言ってあげると、なぜか数学等の性能が上がるということがあります。それなんかを見ますと、ちょっとこれは、何か子供にゆっくり考えようねと言うと、落ち着いて成績が上がるというのと似ているようなところがあって、不思議だなと。
　ただ、中を見ると、技術的には次の単語を予測するということをやっているだけなはずなんですけれども、そういうことが起こるのは非常に不思議だということです。
　そういったプロンプトエンジニアリングのテクニックはいろいろありまして、例えば、目的をはっきりする、文脈をはっきりする、それから自分の意図をはっきり伝える、そうするとよい答えが返ってくるわけですね。実は、これは部下に対しての言い方も一緒なんじゃないかということで、そうしますと、ＡＩにしゃべっているしゃべり方をよくするということは、人に対してしゃべるしゃべり方をよくするということでもあります。そういった意味で、人とＡＩの境がなくなってきているんじゃないか、そういうふうに申し上げました。
　以上です。
○生貝参考人　ありがとうございます。
　御指摘いただきましたとおり、利用者がどのようなプロンプトをＡＩの中に打ち込み、どのようなコンテンツを生成するかということに関しましては、これは著作権侵害の成否を決する依拠性ですとか類似性といったようなところの判断に様々な形で関わってくるというところであるかというふうに思います。
　そして、ここしばらく、いわゆるジブリ風と呼ばれるような画像の生成等が非常にインターネット上でも話題を集めることになったわけでございますけれども、やはりそういったことが権利侵害に当たり得るリスクというのは、開発事業者の側も様々な形でもちろん認識はしておりますので、例えば特定の作家でありますとかあるいは会社さんのようなところで、あと、名前を含むようなプロンプト自体を機械的にはじくということを御案内のとおりしているわけでございますし、それは恐らく権利者の方々の権利利益の保護というところにも大変重要である。
　しかし、そういったこれまでの著作権法の厳密な解釈とは異なる、あるいはデジタル・ライツ・マネジメントのような方法とも異なる、例えばプロンプトレイヤーにおける適切な権利保護の在り方に関するコード・オブ・コンダクトというのは、少なくともまだ業界共通のものというものはないし、あるいはユーザーに共有されるべき規範というものも存在していない。
　そういったレベルでの、まさにソフトローのレイヤーとなりましたところに関して、いかに規範を見出し、国民と共有していくのかということも、この法案の一つの意義、役割としても期待されるところかというふうに存じます。
　ありがとうございます。
○安野参考人　ありがとうございます。
　プロンプトエンジニアリングについては、松尾先生がおっしゃったとおり、現状、様々なテクニックが存在します。
　最近、私が見て一番驚いたのは、深呼吸をしろというのをＡＩに言うと、ＡＩはもちろん肺はないわけですけれども、なぜか精度が上がる。
　細かいテクニックというのは今たくさんあるんですが、ただ、私が申し上げたいのは、こういう細かいテクニックを一般の利用者が全部知らないといけないわけではないんじゃないかと思っていまして、というのも、ＡＩのモデルを作る側の会社は、そういう細かいテクニックがなくても同じように精度が出せるように各社頑張っておられるので、そこは、一般消費者としては、あるいは普通に使うユーザーとしては、そこまで意識しなくてもよくなる未来というのが来そうだなと思っています。
　そうなっていくと、やはり必要な情報を的確に与えるという意味で、まさに人間と接しているような形で、本当に部下のマネジメントと同じような技能というのが求められていくのかなと思っております。
　以上でございます。
○田中（健）委員　ありがとうございます。
　さらに、ＬＬＭが今日述べられておりました。日本での開発はもちろんのこと、海外との連携も大変重要だということで、松尾先生の方から、東南アジアのＬＬＭを今進めているというお話がありましたし、生貝先生は、日本とＥＵのデジタルパートナーシップの中で欧州の言語データスペースの必要性を述べておりまして、インターネットのアーカイブもこれから重要になるということも述べられておりました。
　これについて、二人の参考人からお聞かせいただければと思います。
○松尾参考人　ありがとうございます。
　ＬＬＭの開発、日本語でやることも大事なんですけれども、例えば東南アジアの諸国語、これをつなぐようなＬＬＭができれば、日本語が例えば自然にインドネシア語に変換されたりマレーシア語に変換されたりということで、両国間の交流も活発になりますし、いろいろなビジネスも増えてくるということで、こういった辺りを日本がイニシアチブを取っていくべきじゃないかというのを私は考えとして持っております。
　以上です。
○生貝参考人　ありがとうございます。
　御指摘いただきましたとおり、やはり我が国のＬＬＭ及び生成ＡＩ、大規模基盤モデルを開発していく中で、図書館であるとか、あるいは博物館や美術館が保有している様々な知的蓄積のアーカイブというものをいかに活用していくかということは大変重要だというふうに思います。
　この点に関して、まさにヨーロッパの中ですと、欧州の多様な言語をしっかりと偏りなく、しかも正しい方法でＡＩの学習データに利用してもらうためのデータスペースと呼ばれる取組というのを大規模に進めているところでございます。
　また、フランスにおきましては、国立図書館であるところのＢＮＦ、それから国立視聴覚研究所のＩＮＡが中心となって、フランス国内のスタートアップに対して、彼らが持っているアーカイブのデータというものを厳しい契約の条件に基づいて提供し、スタートアップ支援と、そしてフランスの文化のＡＩにおける普及、活用というところに力を入れたプロジェクトを進めているところ、我が国においても、国立国会図書館が保有するような膨大な書籍を始めとして、あの資産をどのように生かしていくかということは極めて重要でございます。
　スタートアップ支援、そして、それが我が国の広い意味での主権というものを確保していくためにどのような枠組みが考えられるのか、是非積極的な検討をしていただきたいというふうに考えております。
○田中（健）委員　今回、大変様々な御示唆をいただきました。まだこれは始まったばかりでございますので、しっかりと国会でも議論をして、皆さんと一緒に力を合わせて、ＡＩ立国を目指して頑張っていきたいと思います。
　ありがとうございました。
○河西委員　おはようございます。公明党の河西宏一でございます。
　本日は、四人の参考人の皆様より大変貴重な御意見の陳述をいただきまして、大変にありがとうございました。どうぞよろしくお願いをいたします。
　最初に、松尾参考人の方にお伺いをいたします。
　先ほど、ＡＩと人間の境界がだんだん曖昧になってくるんじゃないかということを、私も全く同じ感想を持っておりまして、私も今、日々仕事で、毎日ＡＩと会話するというふうに言ってしまうんですけれども、それぐらい見事に返してくるものですから。以前、私は憲法審査会にも属しておるんですが、憲法審査会でも、ディープフェイクの関係で、国民投票においてどういった対策をしていくのかということで今議論になっているわけでありますけれども。
　これは教育者の立場から松尾参考人から伺いたいんですが、私の大好きな本に、手塚治虫先生の遺作であります「ガラスの地球を救え」という、結構短い冊子なんですが。その中に、今の高度情報化社会を予見をして、要は、膨大な情報量に人間一人一人が包まれるので、何が必要で何が正しいのか、そもそもの正しい情報という定義自体が誠に曖昧になっていく、いろいろ突き詰めていくと、手塚先生らしいなと思うんですが、大人が子供に生命の尊厳は何たるかということを教えることが非常に重要だというような言葉をおっしゃっていまして、非常に大事な視点だなというふうに思っております。
　これから人間中心のＡＩ社会を進めていく、その中で今回の法制度もイノベーションの促進とリスク対応のバランスということでありますが、これから教育の中で、あるいはＡＩとの共生の中で、我々大人が子供に接するときに何を大事にしていくべきか、また何を伝えていくのか、そういった視点を是非、御所見があれば、冒頭御示唆をいただきたいと思っております。
　よろしくお願いいたします。
○松尾参考人　ありがとうございます。
　教育に関してですけれども、一つは、まず、私は割と楽観的でして、余り心配しない方がいいと。
　なぜなら、例えば、電卓ができたときに、電卓によって暗算の能力が失われてしまうんじゃないかということが言われていたり、ＰＣ、スマホができてきて、みんな漢字が書けなくなるんじゃないかと言われてきたり、まあ、実際そうなったのかもしれませんけれども、またそれを使った新しい能力が次々と生まれてきている。
　ですから、今の子供たちは、生成ＡＩを前提とした社会の中で生きていって、それを当たり前のように使って、また違う能力を発現させていくと思いますので、余り心配しなくてもいいんじゃないかと思います。
　ただ、時代を超えて、大人が子供に伝えるべきことというのはいつも変わらないと思っていまして、それは例えば、人と人との関係性であったり信頼であったり、それから、歴史とか文化とか教養とか、そういったものが重要だということ自体は時代を超えても変わらない、そういったことをしっかり伝えていく必要があるんじゃないかというふうに思います。
　以上です。
○河西委員　松尾参考人、ありがとうございました。
　私も、ＡＩはどんどん活用して、いい意味で社会が発展をしていくことが大事だというふうに思っておりますので、ちょうど私も今二児の父でありますので、これからの社会をどういうふうに生きていくのか、ちょっとそんな視点でお伺いをさせていただきました。
　続きまして、生貝参考人の方にお伺いをさせていただきたいと思います。
　ＡＩ制度研究会の一員であるということでありますので今更申し上げるまでもないんですが、今回の法案の考え方は、いわば既存法で対応できるところはきちっとそこでハードローで対応して、それ以外については、指導、助言とか情報提供もやるんですけれども、どちらかというとソフトロー寄りのハードローの枠組みがあり、また、ガイドラインでありますとか指針とか基本方針の中で、ソフトローできちっとそれ以外の部分については対応すべきなんだろうというような考え方を示されております。
　参考人は論文の中で、ＥＵは共同規制である、日本もこういった枠組みを、こういった形で対応していく。その中で、やはり、事業者からの情報提供あるいはモニタリングが非常に大事であるということで、非常に各論ではありますけれども、今後の、このＡＩ推進法が成立をした暁における既存法も含めた運用において非常に大事なオペレーションなのかなと思いますが、ここをしっかり実効的にやっていくためには何が重要となるのか、御所見をいただきたいと思っております。
○生貝参考人　ありがとうございます。
　特に、情報収集、政府としてしっかり把握をしていくということですと、やはり一つは、今回、特に、指導、助言そして情報提供、この中には社名の公表等が含まれるというふうにいったような、比較的ソフトな方法というものが中心には置かれている。
　そして、このことの中で、やはり、特に主要な、国際的にも活動されている実質的に影響力の大きい事業者様というのは、これは実際の罰則でありますとか罰則金というふうにいったようなところ以上に、ある種のレピュテーションでありますとか、そういったことに対する国や国民からの評価ということを非常に重視するところかというふうに思います。
　しっかり情報提供に応じて、情報の共有に応じていただくというところを含めて、例えば情報提供といったようなところにも、やはり様々な段階でありますとか、あるいは周知や共有の方法というものがあるというふうに思います。このソフトローのエンフォースメント、今回の法的措置をどのようにしっかり運用していくのかということについて、まさに様々な手法というふうにいったようなことを是非検討していただくことが重要である。
　それと加えまして、やはり、この問題というのは常に未来に開かれているわけでございます。しっかりとまずは自主的な対応を今回念頭に置いている、そして、これまでの議論の中でも既に出てきておりますとおり、やはり、そのことで十分に問題が解決されないというようであれば、しっかりとした法的規制というものをこれは事後的にでも検討していくという、このことを私たちは規制の影というふうに呼んでおりますけれども。
　やはり、現在作られる法律、そして将来に向けた更なる対応の在り方、こういった時系列全体の中で事業者様との対話というものを続けていくことが一つは重要なのかというふうに考えております。
　まずは以上でございます。
○河西委員　ありがとうございます。
　今回の法案には事業者の責務ということもしっかり規定をされておりますので、こういった制度の趣旨の周知も含めてしっかり取り組んでいきたいというふうに思っております。
　続きまして、田中参考人また安野参考人の方にお伺いをさせていただきます。
　ＡＩの世界は、スタートアップのエコシステムの構築でありますとか、インキュベーションですね。海外は、今回のオープンＡＩのチャットＧＰＴもそうでしたし、また、ディープシークのＲ１もそうだったと思うんですけれども、私が非常に注目をしているのは、要は、二十代、三十代の本当に若い人たちが、本当にこの世界を変え、あるいは震撼をさせた部分もあったわけであります。
　他方で、先日、私は城内大臣との質疑でもちょっと取り上げさせていただいたんですが、これは御案内のとおりで、ＯＥＣＤには様々な、各国の能力の調査というものをやっておりますけれども、決して低いわけではない、我が国は。人材の不足は叫ばれているんですけれども、理数系の基礎的能力というのはむしろ世界トップレベル、しかも上がってきている。だけれども、人材は不足だと言われていたりとか、イノベーションがなかなか起きていない。
　私は、やはり、どっちかというと、この国というのはちょっと管理志向が強いのかなというふうに思っているんですね。欧州なんかは若者に対してはお金は出すけれども口は出さないというような文化があったりとかして、非常にそういった文化というのはいいなというふうに思うのでありますけれども。
　そういった人材の育成とか、人材が飛躍をしていく社会環境、あるいは労働環境においてもスキルが適正に処遇に反映をされるという仕組みも非常に大事なのかなと。そうなりませんと、頑張ってスキルアップ、リスキリングしても、特に賃金が上がらなければということも起きかねませんので。
　こういったことに対する現状認識、課題あるいは今後の方策、あるべき姿があれば、御所見をいただきたいというふうに思っております。
　よろしくお願いいたします。
○田中参考人　河西先生、ありがとうございます。
　私自身が起業家でございまして、高専在学中に十八歳で起業いたしました。
　そういう意味でいいますと、当時のインターネットの起業環境は非常によくて、というのも法律が何もなかったという状況であります。ですので、通信事業者としての登録だけは、登録といいますか届出だけは必要でしたけれども、それ以外の規制はほとんどなくて、起業環境としては非常によかったというふうに思っています。
　そういった意味でいうと、やはり、変化が大きいときこそ規制がなくて、そしてチャンスをつかみやすい。大手さんも動きが遅いので、そこに先んじて入ることができるということが言えます。
　そういった意味でいうと、既にＩＴに関しては復活不可能なぐらいに後れを取っているわけでもありますし、今更ＩＴ起業家が出てきても成功する確率というのは非常に低いわけですけれども、事ＡＩでいいますと始まったばかりの状況にあります。大手さんもそれほど強いわけではございません。
　また、松尾参考人からありましたように、ＧＥＮＩＡＣという経産省さんのＧＰＵ資源、これは非常に有効に動いておりまして、スタートアップさんがしっかりとＧＰＵを確保して、成長できる余地を持っているということがあります。
　私は実はエンジェル投資家でもありまして、七十社ほどエンジェル投資をしているんですけれども、やはり最近の若い二十代の方というのはＡＩスタートアップをかなりつくってきていて、結構伸びているというのがあります。正直ＩＴの起業というのは上場もできないというぐらいにひどい状況にありますけれども、ＡＩのスタートアップであるとか、あと、ディープテックと呼ばれるような大学発のしっかりと技術を持ったようなスタートアップというのは、上場を目指して、実際に高いバリュエーションで上場している事実もございます。
　そういった企業が出てくることで、加えて、そういった企業は比較的高い給与で社員を雇っています。ですので、高い成長をする企業が日本で大きく伸びていき、それらを支援することで結果として従業員にも給与を上げていく。
　実は、当社も、手前みそながら、昨年度は一五％の賃上げをしたわけなんですけれども、実際に、よい人が入ってきますし、大企業さんはどんどんどんどん若い人が転職していくというふうに言われますけれども、逆に当社は若い人たちがたくさん転職してきてくださっていて。
　やはり、人の流動化が激しくなる中で、結果的に、労働力がどんどん不足するわけですから、どんどんどんどん待遇をよくしないと、そして生産性をよくして新しい産業を取り組まないと、人を確保できなくなって、この五年でいろいろなことが変わるんじゃないかと思っています。
　ですので、このＡＩの変化の激しいときに、スタートアップも、またチャレンジする企業も伸びていくような社会になるのではないかなというふうに考えております。
　以上でございます。ありがとうございます。
○安野参考人　御質問ありがとうございます。
　まさにおっしゃるとおりだと思っておりまして、二十代のような若い人材をいかに活用できるかというのが物すごく重要だと思っています。
　私も、オープンＡＩの中の話とか、アルファベット、グーグルの中の話、あるいはｘＡＩの中の話を聞くんですけれども、今の基盤モデルが強い会社の中の話を聞くと、やはり、主力の戦力って別に二十代の前半の方とかもたくさんいらっしゃるんですよね。なので、そういった若い方の力というのをフルに活用するというのを各社やられているなと。
　おっしゃるとおり、十八歳時点では恐らく日本の理数系の学生の能力というのは非常に高いわけですけれども、このポテンシャルというのをうまく産業界、スタートアップ業界で生かし切れていないというのが一つの課題なのかなと思っていますので、まさに二十代の人材をうまく活用する、そのために必要なことをやっていくということだなと思っています。
○河西委員　ありがとうございました。しっかりと政策に生かしてまいりたいというふうに思っております。
　時間もあと一分半ということで、松尾参考人に、最後、一問だけ、改めて問わせていただきたいと思います。
　先ほど田中委員の御質問でもありましたけれども、東南アジアＬＬＭ、これは非常に大事かと思っております。
　今、米国が世界経済のリーダーから自由貿易体制への挑戦者になってしまいましたので、今、ＡＳＥＡＮを始め東南アジアの各国は、ある意味、脱アメリカという形で動いております。そうかといって中国べったりもちょっとどうなのかなというような状況の中で、東南アジアの中で、あるいはＡＳＥＡＮの中で、日本と各国が共通のいろいろなチャンネルを持っていくということは、私は、国益に対しても、また、今後の日本の、輸出大国でありますので、経済のパイを広げていくという意味でも非常に大事な勝ち筋だと思っておりまして、是非、東南アジアでＬＬＭ計画、前に進めていきたいというふうに思っているんですけれども、必要な施策とか、我々政治に対する御注文などあれば是非おっしゃっていただきたいと思います。よろしくお願いいたします。
○松尾参考人　ありがとうございます。
　おっしゃるとおり、東南アジアは非常に重要だと思います。
　実は、私の研究室でＡＩの講義を提供しておりますけれども、昨年末からマレーシアとインドネシアにも提供し始めました。彼らも非常にＡＩを勉強したがっていますし、おっしゃるとおり、自分たち独自でしっかりやっていきたいという思いもありますから、日本との協力関係というのを非常に求めています。
　そういった人材育成も基盤にしながら、ＡＩの活用、それからスタートアップをそれぞれの国で生み出していくこと、それから共通のＬＬＭを一緒に作っていくこと、こういったものをセットにして、外交の一つの重要な方向性として定めていくということをやるべきではないかというふうに私は思います。
　以上です。
○河西委員　時間が参りましたので、終わらせていただきます。
　大変にありがとうございました。
○上村委員　皆さん、御苦労さまでございます。れいわ新選組の上村英明と申します。本日はよろしくお願いします。
　まずは松尾参考人にお尋ねしたいんですけれども、いろいろと御論考とか読むと、検索エンジンの日本での失敗を取り上げられて、デジタル敗戦という言葉も使っておられますし、先ほどもずっと出ていますけれども、やはり、なかなか厳しい状況とか、負けているんだという表現もあるんですけれども、ＡＩの開発の歴史がある意味で戦争と類推できるような状況であるとすればということを前提にお伺いしたいんですけれども。
　日本が敗戦したときに、実は、何で敗戦したのかという、これは御存じの方もいらっしゃると思いますが、失敗の本質という部分が検討されなかったんですね。今も、一般的に言うと、グッドプラクティス、つまり、何で成功したかという分析はよく行われるんですけれども、本来であれば、やはりバッドプラクティス、何で失敗したかという原因を本当は分析されないと、新しい状況で新しく頑張っているから大丈夫と思われながら、本質の部分で間違っていると、また同じことを違う形でやってしまうということもあり得るというふうに思うんですけれども。
　先生へのまず一つは、検索エンジン以来の日本が失敗した原因というのは、どこにその原因があるのかというのをお尋ねしたいと思います。
　もう一点、済みません、十六条に不正な目的とか不適切な方法ということは書かれているんですけれども、もう一つ、ＡＩが広く社会的な課題と多分ぶつかるんだろうなということを私は懸念していて、こういうことがなかなかこの法律には書かれていないということがあります。
　具体的に言えば、生産性の向上ということがよく言われるんですけれども、生産性の向上と生活の向上は別です。
　これは、さっき田中参考人がおっしゃったように、日本のようにこうした技術をコストカットで使おうとすると、生産性は向上したけれども生活は向上しなかった。先ほど安野参考人からも言われたと思うんですけれども、例えば少子化で役立つと言われていますけれども、少子化のこの時代に実は非正規雇用の方が伸びているんです。何で正規雇用しないのかというと、やはり、社会全体の合意事項として、こうした意味でのコストカット優先で経済を回そうということをやってしまうと、ＡＩも同じように使われてしまうということを若干懸念しているんですけれども。
　こういうことに関して、松尾参考人の御意見とかいただければありがたいと思います。
○松尾参考人　ありがとうございます。
　最初の、これまで負けた理由ですね、大変重要な御質問かと思います。
　私は、いろいろな経営者の方にお話を聞いておりますと、例えば一九九〇年代後半に今のＧＡＦＡＭに相当するようなビジネスというのはいろいろな企業に芽吹いていました。それをやろうとしてきた方も何人もいる。ところが、それが本流のビジネスとかち合うから、バッティングするから等の理由で、中で余り支援してもらえなかったという中で、そういった芽が伸びてこなかったということがあるかと思います。
　結果的に、検索エンジン、Ｅコマース等の世界的なサービスが出てこなかった。これはウィナー・テイク・オールの傾向が非常に強いですから、それがきちんと国の中で育っているのは、今、米中の二国になっている。そうしますと、ＡＩへの投資もこの米中の二か国が圧倒している。そこら辺の構造、兵たんの部分で今負けてしまっているので苦しいということかなというふうに思っています。
　そういった意味では、新しい芽を摘まない、新規のビジネスというのをたとえ本流とかち合うとしてもしっかりやっていく、そういった文化をつくっていくということが重要かと思います。
　二つ目の点に関して、おっしゃるとおり、生産性の向上と生活の向上は別と。生産性が上がるということは、ある人にとっては自分の仕事が減る、なくなるということを意味する場合もあるというふうに思います。
　ただ、機械化の歴史で考えてみていただくと分かりやすいんですけれども、自動車の生産なんかも多くの場合、機械化されています。機械化すると、最初は、そういった意味で、今まで手作業をしていた方の労働はなくなります。ただ、長期で見ると、生産性が上がり、それが競争力につながって、生活の向上につながってくるということがありますので、長期ではそこは私は連動していると思っています。
　ただ、短期においてはいろいろな不具合が出てきますから、そこはしっかりセーフティーネットをつくっていくということも同時に必要かというふうに思います。
　以上です。
○上村委員　ありがとうございます。
　生産性の向上で、一般にトリクルダウンと言われて、高いところが潤えばどんどんどんどん下へ下がるということがあったんですが、なかなかこの十五、六年、そううまくはいかなかったということもありますので、その辺も含めて、また検討したいと思います。
　次に、生貝参考人にお尋ねしたいんですけれども、これも一般的な話でもあるかもしれませんが、ＡＩをやるときに、ソフトロー的な自主規制か、あるいはハードロー的な法規制にするかという議論が続いていると思うんですけれども。参考人の御意見というのは、どちらかというと、ＥＵ的でいけば、ハードローだけれどもソフト的に使うというところに近いのではないかなというふうにちょっと理解させていただいています。
　私もＥＵの二〇二四年のＡＩ法の部分というのは、少し読ませていただきますと、特に四つの細かい区分に分けて、いわゆるアンアクセプタブル、つまり受け入れられないリスク、それからハイリスク、それからリミテッドリスク、それからミニマルという四つに分けて、結構丁寧にやっているなというふうなことを思っています。
　特に、私はここに立つ前は大学で人権法を教えていたものですから、基本的人権の視点に立って、あるいは、いわゆる普遍的価値の視点に立って、一番厳しいところはやはり構成されているなというのが私の認識なんですよね。
　そういうことでいけば、日本の法制度の中でも、少なくともこの部分に関してはもう少しセンシティブにあっていいかなというふうに思っているんですけれども、その辺の御意見を伺えればと思います。
○生貝参考人　どうもありがとうございました。
　まず、おっしゃっていただきましたとおり、私としては、ハードローとソフトローの適切な組合せによる多様なリスクへの対応ということを非常に重視しておりますところ、よりハードローに寄せる、あるいは、よりソフトローに寄せるという様々な選択肢とトレードオフがある中で、今回の法案というのは、罰則というものはついていないのだが、しかし、指針及び調査、指導、情報提供という手法によって、やはりこれから生じ得る非常に様々な幅広い課題に対して少なくとも国としてアクションを起こすことができる、その点が非常に重要だと思っているわけでございますけれども。
　その運用の在り方という中で、やはりまだ、例えばヨーロッパのあの四類型というもの、非常に広く受け入れられてきているが、しかしまだ日本の制度的議論の中であれをそのまま受け入れようというふうにいったようなコンセンサスというものは今存在していない。
　しかし、非常に重要な参照の枠組みになるのだろう。是非、指針の作成と、そして運用という中で、ああいった、まさに確立される途上にある国際規範というものを強く意識していただきたいし、それだけの枠組みというものに今回なっているというふうに思います。
　それから、もう一つだけ加えさせていただきますと、今回の法案に関して、しばしば論説などですと日本としてはＥＵのＡＩ法とは異なる道を選んだのだという解説がされることが見受けられます。しかし、私は、そのような判断や決定というものがＡＩ制度研究会の中でもなされたというふうには認識しておりません。
　むしろ、果たして、これからの我が国にとって最も望ましい制度の在り方というのが中長期的に何なのかということを、これはもしかすると、しっかり検討してみた結果、徹底的に情報を集めてみた結果、ＥＵのような仕組みというものが望ましいという選択があるかもしれない。あるいは、意外とＡＩというのはどれだけ発展して普及しても余りリスクや事故が起こらないということが明らかになったのであれば、それは自由放任の、今の連邦の、アメリカの方法というところに寄せたらいい。
　やはり、コストをかけた検討の体制とそのためのツールというものが今回つくられること、このことが、やはり今後の我が国の制度選択にとって極めて重要なところだというふうに考えております。
　以上でございます。
○上村委員　どうもありがとうございました。
　私も若干心配していたのは、ハードローかソフトローかどこに落とすかという議論が本当に主体的なのかなというふうに思っていまして、アメリカとかヨーロッパというのは少なくとも基本的人権に関する概念の共有化というものはどこかにあるわけですよね。日本の場合それはないので、ない段階の中でここに落としますと言ったときに本当にそれが意味を持っているのかというのはこれからもきちんと議論していくべきだというふうなことを思っておりました。どうもありがとうございます。
　最後に、時間もあれなので、安野参考人にお尋ねしたいんですけれども、二〇二四年七月に都知事選挙があったというのは記憶に新しいんですけれども、それに立候補されて、十五万票というのはこれはもう本当に、政治をやっているとすごいなというふうに思うような得票をされました。その中で、伝統的な選挙が私たちの頭の中にあるんですけれども、特に有権者との対話に、検索拡張生成、ＲＡＧというＡＩのシステムを利用されたというふうにお伺いしております。
　月並みですが、ＡＩあるいはＳＮＳのデジタル技術というのが、今後、政治活動や選挙活動でますます重要になるということは確実だというふうに思います。
　他方、こうした技術が、ある意味で選挙の不正とか不公正に影響することも考えられるというのも、またこれも確実なところでありまして、これを習得できる人たちとできない人たちの、世代間あるいはいわゆるデジタル格差の問題とか、それから、今本当にアメリカなんかでも今回の大統領選をめぐって、ある意味では勝手にフェイクニュースが飛び交うみたいなことが言われているんですけれども。
　先生の御経験からして、我々も七月には参議院選挙がまたあるんですけれども、政治とこういうＡＩの関係、あるいは選挙とＡＩの関係というのはどういうふうにお考えかというのを、ちょっと意見をいただければと思います。
○安野参考人　御質問いただき、ありがとうございます。
　私の考えですと、こういったＡＩ技術というのはどちらの可能性もある、つまり、声を広く拾うために使うこともできれば、フェイクニュース、ディープフェイクのような、問題を引き起こす可能性も、両方あるものだと思っています。
　私の経験を少しだけ御説明すると、この前の七月の都知事選挙ではブロードリスニングという言葉を使って説明していましたが、これはブロードキャストの逆ですね。通常、選挙ですと、政治家、候補者の考えていることを一方的にブロードキャストするというやり方が取られていますが、今、ＡＩを活用することができれば、いろいろな人がいろいろなことを言っていることをブロードリスニングできるんじゃないかということです。
　おっしゃっていただいたとおり、我々は、ＲＡＧと呼ばれる仕組みを用いて、私のマニフェストを学習させたＡＩを用意して、そこに、二十四時間ずっと誰でも一対一で質問ができるようにしたわけですね。
　こうすることによって二ついいことがございました。一つは、どういった方がどういう質問を抱えているのか、どういう批判があるのかということに対して、一人一人の聞き方、知りたいところに直接答えてくれるようになったということ。二つ目は、その会話のログを見たときに、私が、実はこの政策というのは全然響いていなかったんだなとか、ここは実は物すごい批判が多いところなんだなということを、学びを得られるということですね。
　なので、こういうふうにＡＩを使ってコミュニケーションを増幅していくことでよりいろいろな方の声を聞くことができるのではないか、その活用というのは本当にこれからの政治において重要なのではないかというふうに思っております。
○上村委員　なかなか課題も多いんですけれども可能性もあるということで、大変貴重な御意見、皆さんに。田中先生、済みません、先ほどの御意見は引用させていただきましたので。
　また今後ともよろしくお願いいたします。
○塩川委員　日本共産党の塩川鉄也です。
　四人の参考人の皆様には、貴重な御意見を賜り、ありがとうございます。
　最初に、四人の参考人の方皆さんにお尋ねをします。
　偽情報、誤情報の対策の関係ですけれども、このような偽情報、誤情報の作成にＡＩが使用され、拡散されることによる情報操作等、多様なリスクが顕在化しつつあるとしております。
　このような生成ＡＩによる偽情報、誤情報対策としてどのような技術開発やルール作りが必要なのか、松尾参考人から順に四人の方にお願いをいたします。
○松尾参考人　ありがとうございます。
　偽・誤情報は非常に重要な問題かと思います。
　生成ＡＩで様々な画像等を生成できるようになっています。それに対して、技術的には、それを見破る技術というのがあります。生成ＡＩで作ったかどうかを判定するという技術ですね。こうした技術をしっかりと開発していくということも重要です。
　それから、発信者を明示する、発信者を特定できるような情報を付与するというふうな技術もございます。こういった仕組みを進めていくということも大事かと思います。
　あともう一つは、リテラシーを高めていくということで、一つの情報だけで信じない、必ず出典であったり別情報を当たるということを国民に広く啓蒙していくということも重要かと思います。
　以上です。
○生貝参考人　ありがとうございます。
　既に今日御説明があったところでございますけれども、若干私の観点から注目している技術的要素といたしましては、ＡＩで偽情報が生成される、そして、それが流通するのは、しばしば、まさしくＳＮＳを始めとするデジタルプラットフォームの上であるわけです。
　そうしたときに、ＥＵでは、ＡＩ規則と、そしてデジタルサービス法というプラットフォーム規制の法制度を組み合わせることで、ＡＩ規則の中で、そのＡＩで生成された画像に対して機械可読可能な電子透かしを埋め込むことを義務づける、そして、デジタルサービス法の中では、それを流通させることを止めることはできないにせよ、そうした機械可読なウォーターマークがされたものを読み込んで、ユーザーにインターフェースの上で分かりやすく、これはＡＩ生成コンテンツであるというふうにいったようなことをきちんと表示するような、プラットフォーム規制とＡＩ規制の技術的対策を組み合わせた法制度というものを構築しているわけでございます。
　こうした形で、ＡＩに関わる問題は、やはりＡＩ側だけで解決するものではございません、多様なレイヤーにまたがる技術的対応というものを是非この法案の中でも推進していただきたいなというふうに思います。
○田中参考人　塩川先生、ありがとうございます。
　私はインターネットプロバイダー協会という業界団体の副会長をしておるんですが、その中で、二十年ぐらい前から、プロバイダー責任制限法というものをしっかりと強化をしていって、法の下で発信者の責任を明確にしていくという取組をしてまいりました。
　もちろん、通信の秘密がございますので、中を検閲するということはできないわけですけれども、しかしながら、その情報を誰が作ったのかということを明確にし、フェイクニュース、多くの場合は放置されていることが問題であって、そもそも生成されないことが重要なわけですけれども、どうしても生成されてしまう。ただ、その生成した人が法の下でしっかりと責任を果たすということが明確にできればいいわけですけれども、それが十分にできていないのが今の課題であるというふうに考えております。
　そういう意味でいいますと、生貝参考人がおっしゃったように、既存法とうまく組み合わせていく、また、私自身は、既存法をしっかり利活用していくということも重要だと思っています。
　やはり責任のあるＡＩ発信、そして、機械が作ったとしても、その裏にはそれを作った人間がいるということを明確にするために、少なくとも国内においては、ＡＩにおけるコンテンツを作った人を、ソース、誰なのかということを明確にし、被害を受けた人たちが法的にしっかりと補償される枠組み、これが必要かと思っております。
　以上でございます。ありがとうございます。
○安野参考人　ありがとうございます。
　まだ触れられていないところで、二点だけ私から補足させていただければと思います。
　一点目は、先ほど田中さんがおっしゃったことに近いんですけれども、今、ＳＮＳ上などで、誤情報であるとか名誉毀損であるとか、そういった情報というのは、ＡＩを使ったものに限らず、物すごく多く出てきていると思っています。
　課題の一つは、このＳＮＳ上で生まれている誤情報、名誉毀損みたいな情報が生まれる速度と、それを、司法であるとか、そういった処理をする速度に物すごく大きな差が開いてしまっている。これは、今後、よりＡＩによってこの生まれる速度が加速していくという中で、そもそも司法で処理する速度みたいなものをどういうふうに上げていけるのか、そこが一つの課題になるんだろうなというふうに思っています。
　二つ目が、こういった誤情報の拡散をより止める一つの手段として、プリバンキングと呼ばれているような手段がございます。これは、誤情報が広まる前に、こういった誤情報が現れる可能性があるよということを周知するような手法でございます。
　もちろん、これで全て止めることはできないんですが、例えば、政治家の顔がディープフェイクで変えられて、それによって、本当は言っていないんだけれども、こういうことを言っているということが起き得るんだよというのを選挙の事前であるとか重要な政治的なイベントの事前にある程度周知をしておく、そういったようなやり方というのは一定有効だと研究でも示されておるので、そういったものを取り込むというのは一つあるかなと思っております。
○塩川委員　ありがとうございます。
　次に、生貝参考人に、ＥＵのＡＩ法に関して何点かお尋ねをいたします。
　ＥＵのＡＩ法では、ＡＩによるリスクを四段階に分ける。許容できないリスクについては禁止という形で、罰則も極めて重い。このようなハードローとソフトローを組合せをした、そういう仕組みとした理由というのはどこにあったのか、そこについて御説明いただけますか。
○生貝参考人　ありがとうございます。
　このことにつきましては、まず、四段階のリスク類型の分類ということに関しては、やはり絶対に侵害されてはならない人々の基本権、それに対するリスク、そして、まだリスクは限定的ではあるが、できる限りその可能性というものを減らしていく必要がある、そうしたようなまさにリスクベースの考え方に基づいた段階分けの中で、ハードローとソフトローを組み合わせる形で用いていると認識しております。
○塩川委員　ありがとうございます。
　生貝参考人は、ＥＵでは、サイバーフィジカル連携、すなわち、サイバー空間だけでなく現実空間にデジタル技術がしみ出してくる部分に関するルール形成に熱心に取り組んでいるわけですが、その最たるものがＡＩ法だと。今後、様々な製品やサービスにＡＩが使われ、組み込まれるようになると、これまでは想定しなかったようなリスクが生じるおそれがある、サイバー空間とフィジカル領域の両方で利用者の基本権を保護する必要があるという強い問題意識が背景にあると紹介をしておられます。
　このようなＥＵのＡＩ法というのは、サイバー空間とフィジカル領域の両方で利用者の基本権を保護するため、予防原則に基づいて規制をかけようというものなのか、その点について御説明をいただけないでしょうか。
○生貝参考人　ありがとうございます。
　御指摘のとおりかというふうに認識しております。
　今までデジタル技術に関わる法が想定するリスクというふうにいったようなものは、やはりこれまでＥＵ法の中でも、いわゆるＧＡＦＡＭがデジタル空間の中で起こすリスクにどう対応するかといったところに焦点が当てられてきたところ、まさしくＩｏＴ化、そしてＡＩが組み込まれた製品というふうにいったようなこと。
　そのデジタル空間のリスクというのが、まさに我々の日常生活、この空間、家の冷蔵庫、トイレ、あるいはテレビ、そして車というところにやはり直接、不可分に関わってくるようになってくる、そうした法体系というふうにいったようなものを構築する一つのビルディングブロックである。
　その中で、予防原則とおっしゃっていただいたとおり、ＥＵの規制というのは、全体的に予防の観点というところに少し寄った形で、やはり積極的な対応というものを行おうとしている。その形というものがＥＵ法であるというふうに考えております。
○塩川委員　もう一問、ＥＵのＡＩ法について。
　ＥＵのＡＩ法では、高リスクには、製品やサービスが市場に投入される前に第三者による適合性評価を受ける必要があるなど、厳しい手続が義務づけられていると承知をしております。
　この高リスクには、雇用における採用選考、雇用関係の条件や昇進、雇用契約関係の終了も含まれていると承知をしておりますが、ＥＵにおいて、どのような問題意識から雇用の問題を高リスクと位置づけているのか、この点について御説明いただけないでしょうか。
○生貝参考人　ありがとうございます。
　特にＥＵの中では、歴史的にも労働者の権利というものが重視がされてきたという経緯というのも一つあるところはございますけれども、やはり私たちの生活というふうにいったようなこと、そして、ある種の生殺与奪というものをこの労働というものは常に持っているわけでございます。
　例えば、労働環境でのパフォーマンスということがＡＩによる評価でもって決定されて、そして、それに対する説明も反論の余地もないということ、あるいは、より広く、例えばシェアリングエコノミーのような、いわゆるシェアワーカー、ああいった労働の形態の中というのは、現実にそういったような評価と、場合によっては、アカウント停止がそのままいわゆる解雇になるわけでございます、まさにサイバーフィジカル連携。
　そうした中で、まさに人間の最も基本的な権利であるところの労働する権利、そして、それによって生活の糧を受ける権利、得る権利というものをしっかり保護していこう、そうした考え方が、特に労働分野をハイリスクと位置づけている背景にはあるのかなというふうに認識しております。
○塩川委員　もう一問、最後に生貝参考人にお尋ねするのは、今日のお話の中でも、国立国会図書館の話が紹介をされまして、私も国会に身を置いている者として、国会図書館を御紹介いただくのは大変うれしく受け止めたところであります。
　ＷＡＲＰと言われるインターネットの資料収集保存事業に国立国会図書館はずっと取り組んでいる。一か月ぐらいで、行政機関などのきちっと記録を取っていく。私なんかも、活用する際に、やはり役所が途中でホームページを書き換えたりすることがあるものですから、過去に遡ってチェックをするとかという際にも参考にもできるものであるのかなと思っておるわけであります。
　こういった国立国会図書館が取り組んでいるデジタルアーカイブ、インターネット資料収集保存事業をどのように評価をしておられるか。また、今後、こういうふうにやったらいいんじゃないかというアドバイスもあれば、御紹介いただけないでしょうか。
○生貝参考人　どうもありがとうございます。
　国立国会図書館のウェブアーカイブ、ＷＡＲＰは非常に重要な事業だというふうに考えております。
　他方で、あの国立国会図書館のウェブアーカイブ事業は、基本的には、無許諾で網羅的に収集しているのは政府機関及び自治体の公的機関のウェブサイトだけなのであります。
　そうしたときに、例えば、アメリカでは、フェアユースに基づいて、民間の団体がインターネットアーカイブ、ウェーバックマシンというもので網羅的なアーカイブを作っていることに加えて、把握している限り、イギリスやフランスなどでは、国会図書館がドットユーケー、ドットフランスなどのウェブサイトというものを網羅的に収集と保存をしているわけでございます。
　先ほど来、フェイクニュースへの対応というものが大きな課題として触れられてきました。書き換えられる、これは民間のウェブサイトも、例えば、フェイク情報を流すために作られたウェブサイトというのは、作られては消えていく。そういった一つ一つの情報流通の後からの検証というものは、広くやはり日本のウェブサイトというものを誰かが保存していなければできないわけでございます。
　日本では、我が国の記録と記憶と、そして検証に必要なウェブアーカイブというものがまだ現実的に官に限られている。そのことというのを是非積極的に、今後、制度の在り方も検討していただきたいというふうに考えております。
　以上です。
○緒方委員　最後十五分、よろしくお願いいたします。
　四人の参考人の皆様方、本当に今日はありがとうございます。
　まず、ＡＩの話をするときに、一番こういうのに遠いところにある世界というのはどこだろうなというふうに思ったときに、私がいつも思うのが、この業界が一番遠いんじゃないかと思うんですね、政治の業界が。この中にも、恐らく、今日審議しながら、そうはいっても、余り俺は関係ないもんねと思っておられる方はまあまあいるんじゃないかと実は思うんです。
　この業界は経験知に依拠した言論が結構有力なことが多いんですけれども、これは、松尾参考人と、そして選挙に関わったということで安野参考人に、こういうことについてどう思われますでしょうか。
○松尾参考人　ありがとうございます。
　私のちょっと個人的な意見になりますけれども、政治は、社会の中で何が大事かを決めていく、その価値であったり、複数の人の利益であったり、生活であったり、そういったものを話していく場であって、それはやはり僕はＡＩには最も向かないと思います。
　ですので、そういった意味で、先生がおっしゃるように、ＡＩと最も縁遠いというのはそのとおりかと思います。
　ただ、その過程の中で、恐らく、過去の議論を集約するですとか、それから証拠となる、エビデンスとなるデータを分析するですとか、そういった辺りで道具としてＡＩを使える余地は多いんじゃないかなと思っていますので、そういった活用は是非進めていただきたいなというふうに思います。
　以上です。
○安野参考人　御質問いただき、ありがとうございます。
　私も、これも個人的な感想といたしましては、松尾先生もおっしゃったとおり、道具としての使いどころというのは物すごくたくさんあるなと思っております。まさに、ある意味、勘と経験の意見ではなくて、いろいろ各国の過去の事例であるとか科学的な事例を基に、じゃ、どう考えればよいのかという、それに関しては、ＡＩのサポートできる部分というのはかなりたくさんあるなというふうに思っております。
　そういう観点で、私も、最近、いろいろな政治家の方とお話をさせていただく機会は多いんですけれども、政治家の議員の方のデジタルリテラシーというのはもう少し高まるといいんじゃないかなというふうには思っています。
　ありがとうございます。
○緒方委員　私も全く同感であります。
　続きまして、松尾先生に引き続きお伺いしたいと思うんです。
　最近、二月だったと思いますが、科学誌ネイチャーを読んでおりますと、アメリカと中国のＡＩに対するアプローチが結構異なっているのではないかというような論文が実はございました。
　アメリカは、やはり最も技術を突き詰めた、エッジの利いた技術の方にぐっと伸びていくんだけれども、実は、中国は、インダストリアルであったりとかマニュファクチャリングとか、そして広く途上国とかに展開していくような、そういう方に主眼を置いているということで、中国が目指しているのは、フロンティアＡＩではなくてマスマーケットＡＩだ、大量消費マーケットのＡＩなんだというような感じの論考があって、では、この二つはどちらが上かというと、こういうアプローチの違いがあるので、一概にどちらが上ということではなくて、もちろん競合するところはあるんだけれども、そういう違いがあるんだというのを聞いて、そういうことなのかなと思ったんですが、実際に研究者として見ておられて、この辺りはどう見られますでしょうか、松尾先生。
○松尾参考人　ありがとうございます。
　今の点は、余りこれまで考えたことがないのと、そのネイチャーの論文も読んでいませんので分かりませんけれども、少し印象として感じるのは、米国は、御存じのとおり、オープンＡＩであったりグーグルであったり、非常に派手に、こんなことができますということですし、ホワイトカラーの生産性を大きく上げます、仕事の仕方を変えますというふうな形ですけれども、中国の方がもっとそういった各インダストリーに入り込んでいる。アプリケーションを重視していて、よりいろいろな工夫によって、使い方を見つけ出していって、うまく取り込んでいっている。そういった意味では、かつての日本にちょっと近いかもしれませんけれども、そういったアプローチで進めているような印象があります。
　そういった意味では、おっしゃるとおり、中国のアプローチの方が、より広くマーケットを取っていく可能性があるのかなということも少し感じます。
　以上です。
○緒方委員　ありがとうございました。
　引き続き松尾先生、そして生貝先生にお伺いをさせていただきたいと思うんです。
　去年、私は中国に行って、いろいろなＡＩの企業とか、ファーウェイとかも含めて見させていただきました。そのときにすごく感じたのが、目指す方向は一緒なんだけれども、結構制裁とかを打たれたりして、私は技術のことは全く分からないんですが、技術としては、何か全く違うプラットフォームが別個に発展していっているのかなというふうに見えたんですね、技術の細かいことは分からないですけれども。
　二つ問いがあるんです。
　今後、何かすごく雑に言うと、欧米型みたいなＡＩの発展と、そしてチャイナのプラットフォームで発展していくそういうＡＩというのが世界に両立をしていくんじゃないかというような思いを持っていて、先ほどのインダストリアルの話で。そうすると、例えば、途上国とかに行くと、二つあるんだけれども、どっちを選びますかみたいな話になっていったりするのかなというふうに、私は元々外務省出身ですので、そういうふうに見えたんですね。それをどう思われますか。
　あともう一つ、よく中国に、すごく最先端のものに対して制裁を打つんですけれども、見ていると、一年ぐらいはすごく困っているんですね、困っているんですけれども、一年から一年半ぐらいすると、むちゃくちゃ適合して、そして、それを乗り越えていっているように見えていて、私は制裁を打つのが意味がないというふうに、中国におもねるつもりは全くないんですけれども、実は余り利いていないのかなと思ったりもするんですけれども、その辺り、ＡＩの視点から見てどうお考えになりますでしょうか。
　よろしくお願いいたします。
○松尾参考人　ありがとうございます。非常に重要な御質問かと思います。
　私も、実は先生と全く同じ印象を持っておりまして、経済安全保障で、いろいろな形でトレードをしないようにすると、しばらくは困っていますけれども、かなり早いうちに代替の技術をつくってしまうということが、例えばＧＰＵのような半導体のレベルでも起こりますし、それからソフトウェアのレベルでも起こっているというふうに感じています。
　そうすると、結果的には、それが更に中国国内でのそういった経済圏であったりサプライチェーンを補強するようなことになっている可能性があって、そうだとすると、本来の意図とは違うようなことになる可能性もあるんじゃないか。これはテクノロジーに限った話で、一般論としてどこまで広げるのかというのは非常に微妙なところがありますけれども、そういった印象を私も少し持っております。
　以上です。