はじめに

AI（人工知能）の進展により、技術的な側面だけでなく、社会への影響も注目を集めている。特に「AIの社会実装」に伴うリスクは、G検定においても頻出テーマの一つだ。

G検定では、単に技術の知識だけでなく、AIが実社会に与える影響を多面的に捉える力が問われる。今回は、実際に出題された問題を通して、「AIのリスク」に関する理解を深めていこう。

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過去問：AI社会実装のリスクに関する問題

次のような問題が出題された。

AIの社会実装を進めていくにあたって想定されるリスクとして、「AI自身のリスク」、「人間がAIを利用して引き起こすリスク」、「既存の社会秩序への負の影響」、「法律・社会の在り方のリスク」が議論されている。
「AI自身のリスク」として、最も適切な選択肢を選べ。

正解は「2. AIのアルゴリズムがブラックボックス化し、制御不能となる」

AI自身のリスクとは、AIという技術自体に内在する危険性を指す。その中でも特に重大な懸念として挙げられるのが、ブラックボックス化による制御不能という問題だ。

AI、特にディープラーニングのような技術は、その意思決定プロセスを人間が完全に理解するのが難しい場合がある。このような状態では、AIの出した結論に対して根拠を示すことが困難になる。

もし誤った判断を下しても、なぜそのような結果になったのかを追跡できない。このことが、医療や金融、自動運転などの重要な分野において、大きなリスクとなる。

選択肢	内容	誤りの理由
1. 自動車保険の保険料が適切でなくなる	AI導入によって保険料算定が変化することはあるが、これはAIによる副次的な影響であり「AI自身のリスク」とは異なる。
3. AI以外の技術の発展が遅れる	技術的なバランスの問題であり、AIそのもののリスクとは言えない。
4. AIが人々の職を奪う	雇用の変化は社会的影響にあたる。「人間がAIを利用して引き起こすリスク」や「社会秩序への負の影響」に分類される内容だ。

G検定においては、「AIのリスク」に関する分類を正確に把握しておくことが重要だ。

分類名	内容
AI自身のリスク	ブラックボックス化、制御不能、精度の不確かさなど
人間がAIを利用して引き起こすリスク	フェイクニュースの生成、監視社会化、差別の助長など
既存の社会秩序への負の影響	雇用喪失、職業構造の変化、教育格差の拡大など
法律・社会の在り方のリスク	プライバシーの侵害、法整備の遅れ、責任の所在の不明確さなど

選択肢を見極めるには、「そのリスクは誰（または何）に起因するのか？」を軸に分類することが有効だ。

AIが意思決定を行う実社会の例は多く存在する。たとえば、以下のようなケースがある。

与信審査
銀行で融資の可否をAIが判断する場合、なぜその顧客を「リスクが高い」と判断したのかが説明できないと、不当な差別やクレームにつながる可能性がある。
医療診断
AIが病気を診断した結果について、根拠が明確でないと医師や患者の信頼を得にくい。ブラックボックス化したモデルでは、判断根拠の提示が困難になる。

これらはすべて、「AI自身に内在する説明可能性の欠如」がリスクとなっている典型例だ。

G検定においては、「AIの社会実装に伴うリスク」を分類ごとに理解することが問われる。その中でも、「AI自身のリスク」に分類される内容を見極める力が必要だ。

✅ 正解：「AIのアルゴリズムがブラックボックス化し、制御不能となる」
✅ ポイント：「そのリスクはAI自体にあるのか、人間の使い方によるものか」を判断基準にする
✅ 応用力：他の選択肢がどの分類に当たるのかを考えることで、選択肢の正誤が判断しやすくなる

G検定の本質は、「テクノロジーを正しく理解し、社会にどう適用すべきか」を見極める思考力にある。この問題を通して、AIと社会の接点についての理解をさらに深めてほしい。