正解：イ
各選択肢の解説
ア出力に学習時点より古い情報が混じり、利用者が最新の内容と取り違えるため。
誤り。これは古い出力情報のリスクです。多くのAIに共通する性質で、利用者が 一次情報で確かめれば防げます。国が開発段階の安全性まで見ようとするのは、 利用者の確認ではどうにもならない規模の被害を想定しているからです。
イ能力の伸びが速く何ができるかを見通しにくく、悪用されれば被害が社会全体に及ぶため。
正解。能力が高く汎用的なほど、開発した側にも「何ができてしまうか」を事前に 言い切れません。サイバー攻撃や生物分野への悪用が現実になれば、被害は一企業や 一国では抑えられません。だから開発の段階から評価しようとしています。
ウ学習データに含まれる偏りが出力に表れ、特定の属性の人を不利に扱うため。
誤り。これは差別的表現のリスクです。フロンティアAIでも起こりますが、規模の 大小を問わずAI全般に共通する課題で、学習データの点検や出力の確認で対処します。 フロンティアAI固有の理由にはなりません。
エ入力した機密情報が事業者のサーバに残り、社外へ漏れるおそれがあるため。
誤り。これはセキュリティ・プライバシーへの懸念です。どのAIサービスを使っても 生じる入力側のリスクで、入力してよい情報を社内規程で決めれば管理できます。 国際的な枠組みが議論されている理由とは別の話です。
理解を深めるために
最先端だからこそ、できることが読み切れない
フロンティアAIは、その時点で最も高い能力をもつ層の汎用AIを指す呼び名です。 能力が高く、しかも用途を限っていないため、開発した側にも、そのAIに何が できてしまうかを事前に列挙できません。危険な使い方ができることが、公開して 多くの人が使い始めてから分かる、という順序になりがちです。
なぜ一企業・一国の問題で終わらないのか
指摘されている脅威は、たとえば次のようなものです。
- サイバー攻撃の手口を自動で探させる、マルウェアを作らせる
- 生物・化学分野の危険な知識を引き出す
- 説得力のある偽情報を大量に作り、社会の判断を揺さぶる
いずれも被害が国境を越えて広がり、起きてから対処したのでは間に合いません。 そのため、公開する前に能力とリスクを評価し、その結果を国どうしで共有する 仕組みが議論されています。日本では2024年に**AIセーフティ・インスティテュート （AISI）**が設けられ、安全性の評価手法の検討を担っています。
混同しやすいものとの違い
| リスク | 主にどこで対処するか |
|---|---|
| フロンティアAIによるリスクと脅威 | 開発段階の安全性評価と国際的な連携 |
| 古い出力情報 | 利用者が最新の一次情報で確かめる |
| 差別的表現 | 学習データの点検と出力の確認 |
| セキュリティ・プライバシーへの懸念 | 入力してよい情報を社内規程で定める |
試験では、「利用者や企業の運用ルールで防げる話」か「その範囲を超える話」かで 見分けると選びやすくなります。