衆議院 地域活性化・こども政策・デジタル社会形成に関する特別委員会での発言

○犬飼委員　先般の参考人質疑の中でも、やはり分野によって保護と利活用のバランスが変わるというお話もありました。したがいまして、医療分野については、やはり保護という観点を、特段に対応が必要である分野になると思いますので、そうしたこともしっかりと対応していただきたいと思います。 　次に、ＡＩ学習に伴う再識別リスクについて伺います。 　生成ＡＩの急速な普及に伴い、学習データに含まれていた個人情報や機密情報がＡＩの出力を通じて漏えいするリスクが国際的にも問題視をされております。海外では、対話型ＡＩが学習データの中の氏名、住所、電話番号等を出力した事例や、企業内部情報が生成ＡＩ経由で外部流出した事例も報告をされております。また、位置情報や購買履歴など、一見匿名化されたデータであっても、他の公開情報と突合することで個人が再識別されたケースも海外で問題となりました。 　さらに、ＡＩは膨大なデータを横断的に分析するため、現在は安全と考えられている匿名化技術であっても、将来的な技術進歩によって再識別される可能性は否定ができません。先般の参考人質疑の中においても、ＡＩモデルから個人情報が復元される可能性や、学習済みＡＩから情報漏えいが起こり得ることなどへの懸念も示されました。 　一方で、ＡＩ開発競争が激化する中で、個人情報保護とイノベーションを両立させていく観点も大変重要であると思っております。同じく参考人質疑の中で、わざとノイズを加える差分プライバシーや秘密計算、連合学習など、いわゆるＰＥＴｓ等のプライバシーを強化する技術が示されました。単なる規制強化だけでなくて、こうした技術の社会実装を進め、安全性と利活用を両立させていくことが必要ではないかと考えます。 　そこで、このＡＩ学習に伴う再識別リスクや情報漏えいリスクに対し、匿名化、仮名化、差分プライバシー等を含め、どのような安全管理措置を求めていくのか。また、ＰＥＴｓなどプライバシー強化技術については、政府として、技術開発や社会実装を進めていくことが必要であると思いますが、大臣にお伺いをいたします。