💬トピックに含まれる意見
Web学習での個人情報混入時の課徴金免責基準を設けるべき(2件)
期待1懸念1
事業者 2
- LLM開発でのWeb大量収集時に個人情報が混入し特例違反になるのか線引きが読めず萎縮につながる懸念がある。
- 前処理マスキングや出力フィルタなど多層防御を尽くした場合は課徴金を課さない免責基準がほしいと述べている。
- セーフハーバー規定により、善意で多層防御を講じた事業者の萎縮を防ぐべきだと指摘している。
このトピックに含まれる2件の意見
多層防御を尽くした場合のセーフハーバーを
期待事業者AIエンジニア2026.4.25
“「技術的な現実を踏まえた明確な免責基準(セーフハーバー)を設けてほしい」と伝えます。個人情報の完全な除去やゼロリスクは技術的に不可能です。前処理や出力フィルタ等の妥当な多層防御を尽くした場合は課徴金を課さないなど、現場が萎縮せず安心して開発に挑める具体的な線引きをお願いしたいです。
Web学習での個人情報混入と課徴金リスクが不安
懸念事業者AIエンジニア2026.4.25
“大規模言語モデルの開発でWebテキストを大量収集する場面です。データに意図せず個人情報が混入し、AIが特定個人を推測できる出力をした場合、「個人との対応関係の排斥」という特例要件に反し、課徴金の対象になるのか。この線引きが不明確だと、リスクを恐れて革新的な開発が萎縮してしまいます。