今月、何度目かになるのだが「AIの定義」が必要だと述べた。AI規制を先行させている欧州委員会では、OECDと同じ定義をしているのだが、
「入力内容から予測や推奨、決定などの出力を生成できる機械ベースのシステム」
なので、やはり広すぎると思う。その定義に基づき、
◆禁止されるAI
ソーシャルスコアリング、職場や教育現場での勘定認識、センシティブな特徴に基づく生体分類、犯罪行動予測や法執行目的の生体認証など
◇ハイリスクAI
入学や採用、生体認証による監視、医療機器などの安全部品、重要な民間・好適サービスの給付、重要インフラでのAI利用など
が規制される。欧州を抜けた英国だからだし、あからさまにAIと言っていないからいいのかもしれないが、英国では顔認証技術を使って万引き犯の摘発（*1）をしている。これは、法執行目的＆生体認証による監視そのものだと思う。
このように規制論がありながら、AI応用分野は広がっている。これは、AI用データセンターが続々新増設されることからも明らかだ。ただ、それも玉石混交である。妥当だし、役に立つのはプログラミングへの適用。
米GitHub、コードの脆弱性を発見して自動的に修正するAIツールを発表 - fabcross for エンジニア
単にコード作成の効率化だけでなく「Cybersecurity by AI」の典型例で、どんどん進めていってもらいたい応用分野だ。一方で、是非の判断が難しい分野もある。例えば野球の審判をAIにしたというケース。
韓国プロ野球で導入「AI審判」で早々に起きた「ボール」判定を巡る笑えないトラブル|au Webポータルスポーツニュース (auone.jp)
AIの審判結果を人間の審判が宣言するという、ちょっと中途半端な使い方だ。あげく人間が間違えて、その協議をする音声まで漏れてしまったというお粗末さ。韓国野球界の積極性は買うのだが、もう少し抜本的な改革（*2）の中にAIを適用するべきだったのではと思う。まあ、試行錯誤の時期ではあるのだが。
*1：英警察の顔認識を用いた「万引き犯」摘発に市民団体が反発 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
*2：人間の審判を全廃、観客に直接判定結果を伝える（AR）などではどうだろうか？
