生成AIパスポート｜第4章のひっかけ3選：著作権・個人情報・バイアスのすり替え対策

生成AIパスポートで配点が最も大きい第4章（生成AIのリスク予防・AI倫理・ガバナンス）は、知識そのものより「似た言葉のすり替え」で落とされる章です。ここでは、選択肢でよく入れ替えられる3つの論点を取り上げます。

なお、本記事の問題・解説はオリジナルであり、公式問題ではありません。合格を保証するものではありません。

## 1. 著作権は「学習」と「生成物」で分ける

AIの学習段階と、AIが作った出力物では、著作権の考え方が違います。学習のための複製が一定の条件で認められるとしても、出力物が既存の作品とそっくりになれば、別の問題が生じます。選択肢では「学習だから何でもよい」「出力だから問題ない」のように、段階を混ぜた文が出ます。まず「どの段階の話か」を確認する癖をつけましょう。

練習問題：AIが学習したデータに著作物が含まれていた場合の説明として、最も適切なものはどれか。

A. 学習に使われた時点で、出力物の著作権侵害は必ず成立する

B. 学習と出力は別の段階であり、出力物の類似性などは別に判断される

C. 学習データに著作物が含まれていれば、学習自体が常に違法である

D. AIの出力物には著作権が一切生じない

→ 答えはBです。AとCは「必ず」「常に」という絶対表現がすり替えの合図です。

## 2. 個人情報は「入力する側」のリスクも問われる

個人情報の論点は、AI事業者の管理体制だけでなく、利用者がAIに個人情報を入力してしまうリスクも含まれます。氏名や住所、社内の非公開情報をプロンプトに入れれば、情報が外部に渡る可能性があります。選択肢では「入力した情報はAIが自動で削除する」といった安心させる文が混ざります。削除の保証がない限り、入力しないことが基本です。

## 3. バイアスは「データの偏り」と「出力の偏り」で分ける

バイアス（偏見・偏り）は、学習データの偏りが原因で、出力にも偏りが出るという流れで理解します。選択肢では「バイアスはモデルの性能だけの問題」「データを増やせば必ず消える」といった短絡的な文が出ます。原因はデータにあり、対策はデータの見直しや出力の確認など、複数の手順に分かれることを押さえましょう。

## もう1つのすり替え：ガバナンスは「誰が責任を持つか」

ガバナンスの論点では、AIの利用ルールを誰が決め、誰が責任を持つかが問われます。選択肢では「AIが自動で判断したので、利用者に責任はない」「事業者がすべて責任を負うので、利用者の確認は不要」といった、責任の所在を片方に寄せる文が出ます。現実には、事業者の管理体制と利用者の使い方の両方が問われます。責任を「どちらか一方」に決めつける文が出たら、まず疑ってください。

練習問題：生成AIの利用に関するガバナンスの説明として、最も適切なものはどれか。

A. AIが出した結果は、利用者が確認せずにそのまま使ってよい

B. 事業者のルールがあれば、利用者の使い方に問題は生じない

C. 事業者の管理体制と、利用者の確認・使い方の両方が重要である

D. ガバナンスは技術的な問題だけであり、組織のルールは関係ない

→ 答えはCです。Aは確認の放棄、Bは責任の片寄せ、Dはガバナンスの範囲のすり替えです。

## まとめ：すり替えを見抜く3つのチェック

1. 「必ず」「常に」「一切」などの絶対表現がないか

2. 学習・出力・利用のどの段階の話か

3. 原因と対策が入れ替わっていないか

この3つを問題文の横にメモするだけで、第4章の取りこぼしは減ります。直前の仕上げには、章別のドリルで同じ型の問題を繰り返し解くのが近道です。

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『生成AIパスポート 直前7日ドリル』（ココナラで販売中）では、第4章の練習問題12問と模擬試験を収録しています。本記事は公式問題ではなく、オリジナルの解説です。