仮名加工情報
仮名加工情報とは、他の情報と照合しない限り特定の個人を識別できないように加工された個人情報です。個人情報保護法で新設され、プライバシー保護に配慮しながらAI開発やデータ分析における安全なデータ利活用を促進する仕組みとして注目されています。
AI倫理のAI用語一覧（2ページ目）
49件AI倫理に関するAI用語を49件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。 現在は2ページ目です。
利用規約
利用規約とは、AIサービスを提供する事業者と利用者の間で交わされるルールを定めた合意文書です。生成AIの普及に伴い、入力データの機械学習への利用可否や、出力された生成物の著作権の帰属、商用利用の可否など、AI特有の重要な権利や免責事項が規定されています。トラブル回避やセキュリティ確保のため、サービス利用前の確認が不可欠です。
利用
AIにおける利用とは、開発されたモデルやシステムを目的や業務にあわせて活用することを指します。単なる導入にとどまらず、適切な運用や倫理的な配慮、セキュリティ対策を伴うことで価値を生み出します。
プライバシーポリシー
プライバシーポリシーとは、個人情報の収集目的や管理方法を組織が定めて公表する基本方針です。AI開発やデータ分析においては、学習データの収集や利用範囲の透明性を確保し、法規制を遵守する上で不可欠な要素となっています。
AI安全性
AI安全性（AI Safety）とは、人工知能システムが人類の利益に合致し、予期せぬ危害や破滅的なリスクをもたらさないように設計・運用するための研究・実践分野です。システムの行動を人間の意図に沿わせるアライメント技術や、高度なAIが暴走するリスクへの対策などを含み、技術の健全な発展に不可欠な概念となっています。
AI法規制
AI法規制とは、人工知能の開発や利用に伴う法的・倫理的リスクを管理し、安全かつ公平な活用を促進するために設けられる法律やルールの総称です。個人情報の保護、著作権侵害の防止、安全性の確保などを目的に各国の公的機関が策定を進めています。イノベーションの推進と不利益の防止という両面のバランスをとることが重要視されています。
人工超知能（ASI）
人工超知能（ASI）とは、科学的創造性や問題解決能力など、あらゆる知的領域において最も優秀な人間の頭脳を大幅に凌駕する仮説上のAIです。汎用人工知能（AGI）の先にある究極の発展段階と位置付けられており、人類社会に莫大な恩恵をもたらす可能性がある一方、安全性や制御に関する議論が続けられています。
利用ガイドライン
利用ガイドラインとは、AIシステムや生成AIサービスを安全かつ適切に活用するために、提供者や組織が定めた行動規範やルールのことです。禁止事項や推奨される使い方が示されており、不適切な利用や権利侵害を防ぐ役割を持ちます。
AI規制法
AI規制法は、人工知能の急速な普及とリスクに対応するため、EUなどで策定が進められている法的枠組みです。人間の安全や基本的人権を守ることを目的に、AIの危険度に応じた段階的な規制を課す世界初の包括的な法律として注目を集めています。
AIアライメント問題
AIアライメント問題とは、人工知能の目的や行動を人間の意図、価値観、倫理的な基準に合致させることの困難さを指す課題です。AIが高度化するにつれて、指示通りに動作しているように見えても開発者の意図とは異なる予期せぬ行動をとる危険性が高まります。安全で社会に有益な生成AIや超知能を実現するために極めて重要な研究分野です。
偽情報
偽情報とは、人々を欺いたり特定の利益・世論誘導を図る目的で意図的に作成・拡散される事実無根または歪曲された情報です。生成AI技術の進展により、精巧なテキストや偽画像、音声の大量作成が容易になり、民主主義や社会秩序を脅かす重大なリスクとして世界的な対策が進められています。
自動化バイアス
自動化バイアスとは、人間がコンピュータシステムやAIの提案・判断を過度に信頼し、自身の批判的思考や検証を怠ってしまう心理的傾向のことです。AIの普及に伴い、誤った出力に対しても盲従してしまうリスクとして注目されています。
リスク管理
AIにおけるリスク管理とは、AIシステムの開発や運用に伴って生じるハルシネーション、公平性を損なうバイアス、セキュリティ侵害などの潜在的脅威を特定・評価し、適切な対策を講じて被害を最小化する一連のプロセスのことです。技術の普及とともに、倫理面や法令遵守を含めた継続的な対策が不可欠となっています。
リスクベースアプローチ
リスクベースアプローチとは、AIシステムがもたらす危険性の度合いや規模に応じて、対策の厳しさを調整する考え方です。EU AI法などで採用されており、一律の規制ではなく高リスクな領域に重点的な管理を求める手法として注目されています。
モデル抽出攻撃
モデル抽出攻撃とは、攻撃者が学習済みAIモデルに対して多数の入力データを送信し、その出力結果（予測値や確率分布）を分析することで、オリジナルのモデルとほぼ同等の機能を持つ複製モデルを不正に再現・抽出するセキュリティ上の脅威です。モデルの知的財産保護や機密情報の流出対策において重要な問題となっています。
個人情報保護法
個人情報保護法は、個人の権利と利益を保護しつつ個人情報の有用性に配慮した取り扱いを定める日本の法律です。AIや機械学習の急速な発展に伴い、学習データの収集方法や生成AIへの入力データに関するルール整備が急務となっています。企業のAI開発や活用においては、本法への適切な準拠（コンプライアンス）が厳しく求められます。
ホワイトボックスモデル
ホワイトボックスモデルとは、内部の構造や計算過程が人間にとって完全に理解・追跡可能なAIモデルのことです。予測結果の根拠を明確に説明できるため、高い信頼性が求められる医療や金融などの分野で重要視されています。
動的アクセス制御
動的アクセス制御とは、ユーザーの状況やデータの機密性に応じてアクセス権限をリアルタイムに変動させるセキュリティ手法です。生成AIの普及に伴い、機密情報の漏洩を防ぐための重要な技術として活用が進んでいます。
オプトアウト
オプトアウトとは、自身のデータや著作物がAIの学習データとして収集・利用されることを拒否・除外する意思表示や手続きのことです。生成AIの普及に伴い、個人のプライバシーや著作権を保護する手段として注目されています。あらかじめ拒否しない限り利用を許諾したとみなされる設定に対し、明示的に拒否を伝える仕組みです。
ニューロエシックス
ニューロエシックス（神経倫理学）とは、脳神経科学とAIなどの先端技術の融合によって生じる、倫理的・法律的・社会的課題を研究する学問分野です。脳データの保護や意思決定への影響など、人間の尊厳やプライバシーを守るためのルール形成において重要な役割を果たします。
プライバシー侵害
AI分野におけるプライバシー侵害とは、個人データや機密情報が本人の同意なく収集・学習され、モデルの出力や外部流出を通じて個人の権利や利益が不当に侵害される現象を指します。生成AIやビッグデータ解析の普及に伴い、意図しない個人情報の復元や予測による偏見の発生など、新たなリスクとして対策が急務となっています。
オープンソース・イニシアティブ
オープンソース・イニシアティブ（OSI）は、オープンソースの定義を管理・提唱する国際的な非営利組織です。AI時代においては「オープンソースAI」の正式な定義策定を主導しており、AIモデルの透明性や再利用性をめぐる議論の中心的な役割を果たしています。
過信
AIの出力や能力を過剰に信頼し、誤りや限界を見落としてしまう現象です。ハルシネーションなどの不正確な結果をそのまま受け入れてしまうリスクがあり、AI倫理や実運用における重要な課題となっています。
サーキットブレーカー制度
AIのサーキットブレーカー制度とは、生成AIなどのシステムが暴走したり予期せぬ重大な危害をもたらしたりする恐れがある際、自動的あるいは手動でその動作を緊急停止させる安全機構のことです。AIの急速な普及に伴い、安全な社会実装とリスク管理を担保するための重要なAIガバナンス施策として議論が進められています。