AIの社会的受容性
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用語解説
AIの社会的受容性は、AIの導入・利用が、便益だけでなく安全性、公平性、プライバシー、透明性、責任、雇用・生活への影響を含め、利用者や社会から理解・信頼され受け入れられる程度です。
■ 試験で押さえるポイント
技術的精度が高くても、目的が不適切、説明がない、差別がある、被害時の責任者や救済が不明なら受容されません。技術性能と社会的妥当性は別に評価します。
影響を受ける利用者、当事者、専門家、行政などを早期から参加させ、目的、データ、便益、リスク、代替手段について対話することが信頼形成に役立ちます。
説明可能性、選択・拒否、人による再審査、苦情・救済、監査結果の公開など、本人が一方的にAI判断へ従わされない仕組みを整えます。
■ 選択肢での判断ポイント
社会がAIを信頼し受け入れる条件を扱い、処理速度や精度だけの技術評価と区別します。ステークホルダーとの対話と説明・救済が重要です。
例: 顔認証を公共施設へ導入する前に必要性と代替手段を説明し、誤認率を属性別に評価し、利用拒否と人による確認、削除・異議申立て窓口を用意します。