個人情報の保護に関する法律の改正案が参議院で可決され、成立した。柱の一つが「統計特例」だ。AI開発や統計作成のように、結果だけを使い個人を特定しない用途に限れば、病歴や犯罪歴といった特にデリケートな情報でも、本人の同意なしに事業者どうしが持ち寄れるようになる。なぜこんな緩和が求められたのか。そして何が心配されているのか。教養の視点で見ると、これは一つの綱引きとして読める。
これまで個人データの保護は、「本人が同意した範囲でしか使わない」という原則を土台にしてきた。改正はその原則に、用途を限った例外を差し込む。狙いはAI開発に使える良質なデータの確保にある。大量で偏りの少ないデータほど、AIの精度は上がる。同意を一件ずつ取るコストが、開発の足かせになっていた——推進側はそう主張する。一方で審議では、公開されているとはいえ機微な情報が本人の知らぬ間に集められることへの不安が相次いだ。便益(開発が進む)と権利(自分の情報を自分で制御する)は、しばしば正面からぶつかる。
ここで効いてくるのが、AIのルールをどう設計するかという視点だ。今回の改正は、緩和と同時に、違反企業から利益相当額を取り立てる課徴金を新設している。間口を広げるほど悪用の余地も広がるから、「破ったほうが得」という誘因を罰則で打ち消す——アクセルとブレーキを一緒に設計しているわけだ。データ利活用をめぐるニュースは今後もくり返し現れる。そのたびに「誰の、どんな便益のために、誰のどんな権利が動くのか」を並べて眺めると、賛成か反対かの前に、トレードオフの構造そのものが見えてくる。