人工知能法の公布は緊急の課題である。

代表のドン・ゴック・バ氏によると、人工知能（AI）法の公布は、統一された同期した法的根拠の構築に貢献し、AIの研究、開発、使用における開発の促進と効果的なリスク管理の確保に貢献し、デジタル時代の社会経済発展の要件を満たすことになるだろう。

ドン・ゴック・バ副大臣は、現状において人工知能法の公布は非常に必要かつ緊急であると述べた。**写真：省議会代表団**

代表は、起草機関が非常に積極的かつ責任感を持って、審査機関や関係機関からの多くの意見を検討・吸収し、法案を完成させたと述べた。代表は、新法案に反映され修正された多くの内容を高く評価した。

同時に、民法、製品及び商品品質法、知的財産法、ハイテクノロジー法、標準及び技術規制法などの関連法との整合性と同期を確保し、新たな立法思想と立法手法を確保しながら、引き続き検討と調整を行うことが推奨されます。

さらに、ドン・ゴック・バ副首相もいくつかの具体的な提言を行った。

人工知能法案（第7条から第11条）では、AIシステムのリスク管理を低リスク、中リスク、高リスク、許容できないリスクの4つのレベルに分類することを規定しています。

巴副大臣は、AIの性質を考慮すると、AIシステムを一種の製品または商品とみなす場合、法案の規定は不合理かつ矛盾しており、製品および商品の品質に関する法律の規定（製品および商品を低リスク、中リスク、高リスクの3つのグループに分類）と互換性がないと述べた。

したがって、起草機関は、実施を容易にするために、製品および商品の品質に関する法律（3つのリスクレベル）に準拠する方法でAIシステムを慎重に調査および分類することをお勧めします。

「『許容できないリスク』を伴うAIシステムの場合、これは禁止行為として扱われるべきであり、法案草案において禁止事項として具体的に規定されるべきである。網羅性と厳格性を確保するため、AIの研究、開発、利用におけるその他の禁止行為（例えば、AIを用いて国家安全保障を侵害すること、AIを用いて生体認証データに基づく差別を行うことなど）も追加する必要がある」と巴副首相は提案した。

AIシステムによる損害賠償責任については、人工知能法案第30条第3項a項において、「高リスクAIシステムの場合：AIシステムの管理および使用における違反により損害が発生した場合、違反組織または個人は民法の規定に従って損害を賠償しなければならない」と規定されている。

民法第601条第1項によれば、極度の危険源には、自動車、送電システム、稼働中の工業プラント、武器、爆発物、可燃性物質、毒性物質、放射性物質、野生動物、および法律で規定されるその他の極度の危険源が含まれます。

ドン・ゴック・バ議員によると、民法典は、特に賠償責任の決定における過失要素に関して、高危険源に起因する損害賠償とその他の場合を区別している。人工知能法案草案第30条第3項a号の上記規定では、 「高リスクAIシステム」が「高危険源」に該当するかどうかは明確ではない。一方、技術的・科学技術的な性質の観点から見ると、高リスクAIシステムは高危険源としての性質を有している。

そのため、代表者は、民法の規定に従ってAIシステムによって引き起こされた損害賠償責任に関する規制を適用するための根拠を得るために、高リスクのAIシステムを極度の危険源として定義する方向で、人工知能法案第30条第3項aの規定を検討し改正することを提案した。

思考と立法技術の革新に関して、巴副大臣は、人工知能法が政府の権限に属する事項を規制しないようにするための見直しを提案した。具体的には、第6章（検査、審査、違反処理）において、専門的な検査を規制するのではなく、政府の権限に応じた規制に委ねることを検討する。第7章（AIの国家管理）を見直し、省庁の国家管理責任など、政府の権限に属する規制を削除する。…検査、審査、違反処理は、本質的にAIの国家管理の具体的な内容であるため、第6章を第7章に統合することを提案する。

ジャライ省国会代表団のシウ・フオン副代表は、著作物がAIモデルの学習に利用された場合、著者に補償または利益分配を行う仕組みの構築を提案した。**写真：ジャライ省国会代表団**

ジャライ省国会代表団の副代表であるシウ・フオン氏は、第5章のAI活動における倫理と責任に関する規制に関心を示した。

フォン議員によると、現在、多くのAIモデルは、著者の同意を得ずにインターネットからデータ、アートワーク、クリエイティブコンテンツを収集して学習しており、著者に補償する仕組みは存在しない。これは、コンテンツ制作者の知的財産権を侵害する潜在的なリスクをもたらす。

そのため、代表は起草機関に対し、第5章にAIシステム開発者が明確な許可メカニズムを備え、コンテンツ所有者がAI学習目的での著作物の利用に同意するか拒否するかを選択できるようにするという規則を追加することを検討するよう提案した。同時に、研究においては、著作物がAIモデルの学習に利用された場合、著者への報酬または利益分配メカニズムを構築すべきである。