1Web2.0からWeb3.0へ

• 大手プラットフォーマーによってインターネットの双方向性を達成したWeb2.0 に対しては、中央管理者としてのプラットフォーマーの経営方針等に影響を受ける可能性があるため、中央集権的なシステムであると批判されることがあります。
• この批判を踏まえ、インターネットの脱中央集権化、民主化を標榜するのがWeb3.0 です。分散コンピューティング技術を利用した自立分散型のネットワークです。

• Web2.0 において、大手プラットフォーマーが公的性格を帯び、選挙等の公的意思決定にも影響を与えるようになってきたことから、運営や情報処理などにおける説明責任の強化などが課題となっています。
• 他方、Web3.0 では通常の一般的な生活者が情報弱者となる上、個人情報を含む自らの情報を自分で守らなければならなくなります。「Web3.0の技術・サービスをめぐりグローバルで様々な問題事例が生じており、利用者保護が喫緊の課題となっている」ことが指摘されています（デジタル庁「Web3.0研究会報告書」p.37等）。
• 「現状の脅威」の質の変化が続くことが予想されることから、Web2.0/3.0の良いところを享受しつつ、Web3.0に対しどのように備えるか 検討・議論が必要となっています。

（参考）DFFT（Data Free Flow with Trust：信頼性のある自由なデータ流通）

• DFFTとは、「プライバシーやセキュリティ、知的財産権に関する信頼を確保しながら、ビジネスや社会課題の解決に有益なデータが国境を意識することなく自由に行き来する、国際的に　自由なデータ流通の促進を目指す」というコンセプトです。
• GAFAなどの巨大プラットフォーマーがデジタルデータの囲い込みを行ったことに対して、EUは「データはそれを生み出した個人のもの」という立場から、EUの個人データ保護ルール「一般データ保護規則（GDPR）」による規制を強化しました。これに対して日本国政府からはDFFT、即ち、データには「信頼性」に裏打ちされた「自由な流通」が保障されなければならないと提唱しています。

（出典）デジタル庁HP

2AIの進展 ～シンギュラリティの到来

• AI（Artificial Intelligence）は、1956年「ダートマス会議」で、ジョン・マッカーシーにより提唱されました。その後は、AIブームが２回ほど生じてはいますが、過去のプログラムは手入力に頼っていたため、膨大な数の分岐を処理できず、開発には限界がありました。
• 2010年代から始まる第3次生成AIブームは、コンピューター技術の発展に支えられて進化を続けています。2012年に深層学習の概念および畳み込みニューラルネットワークの概念を用いて物体認識に初めて成功したAlexNet、2017年に世界一の棋士（柯潔氏）に３連勝したAlphaGo、2022年に絵画コンクールで一等をとったMidjourney、同じく2022年にリリースされ、オフィスワークを変えたChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）等によって牽引され、AIが現実世界の中で利用可能となってきた姿を広く一般に知らしめました。
• 欧州刑事警察機構（ユーロポール）の報告書（2022年）では、「2026年までにオンライン上のコンテンツの90％が合成的に生成されたものになるかもしれない」との予測が示されています（総務省デジタル空間における情報流通の健全性確保の在り方に関する検討会事務局「デジタル空間における情報流通に関する現状」p.7ご参照）。

3サイバー空間をめぐる脅威の情勢等について

• 2023年におけるサイバー空間をめぐる脅威については、ランサムウェア被害が引き続き高水準で推移するなど「極めて深刻な情勢が続いている」と指摘されています（警察庁「令和5年におけるサイバー空間をめぐる脅威の情勢等について」p.1）。
• サイバー事案（サイバーセキュリティが害されることその他情報技術を用いた不正な行為により生ずる個人の生命、身体及び財産並びに公共の安全と秩序を害し、又は害するおそれのある事案）の検挙件数は増加している（2023年で3,003件）と報告されています。（サイバー犯罪の検挙件数も増加しており、2023年で12,479件でした。）（上記p.6、p.51）
• 2024年6月18日には、犯罪対策閣僚会議により「国民を詐欺から守るための総合対策」が策定され、①SNS型投資・ロマンス詐欺・フィッシング被害・特殊詐欺などの被害に遭わせないための対策、②犯行に加担させないための対策、③犯罪者のツールを奪うための対策、そして④犯罪者を逃がさないための対策の４段階に分けに対応するものとされ、この①の中で犯罪のDX化への対応を強化する旨が打ち出されました。

4情報弱者（例えば中小企業）保護の観点で求められること

• ビジネスにおける情報弱者としては、デジタル対応に課題が多い中小企業がディープフェイクなどの被害を受けやすくなってしまうのではないかと懸念されます。
• AIで偽動画をつくる「ディープフェイク」を使った詐欺としては、既に海外で国際的なエンジニアリング会社が計2億香港ドル（約40億円）を失った事例が生じています。偽の社内リモート会議で役員になりすましたデジタルクローンに資金移動を命じられ対応したとされています（日本経済新聞 2024年6月10日）。
• デジタル対応力に課題の多い中小企業にとっては、これは他山の石であり、ディープフェイクによる被害の予防や救済・対策に関心が高まっています。

検討例：

【被害の予防】発信元を事前に明らかにする技術の推奨など。
【被害発生後】錯誤無効を認定する基準の見直し可能性、資金や商品の取戻権、差止請求権などの必要性など。

5制度的意義

• デジタル空間とリアル空間の一体化が進展し、社会全体のデジタル化が進む中、データの　　自由な流通（DFFT: Data Free Flow with Trust）こそ、これからの日本経済の成長のエンジンと期待されています。そして、その有効性を担保する基盤として「トラストサービス」が必要とされています。
• 社会システムとしての「トラストサービス」を整備するために、個々の行為については「デジタル証明」のツールを整備する必要があります。

※「デジタル証明」の個々の事案の信憑性などに疑義がある場合には、デジタル上で過去にさかのぼって真実を探るために「デジタル・フォレンジック」技術を活用する。

（総務省「トラストサービスの概要」p.2 一部改訂）

6トラストサービスの範囲と課題

• 国連モデル法では、ID管理サービス（本人確認サービス）とトラストサービスは明快に区別されています。
• 即ち、デジタル証明と、本人確認とは別のサービス体系にありますので、本人確認・ID管理については、別途整備する必要があります。

（参考）アイデンティティ・マネージメント・サービス及びトラスト・サービスの利用と国境を越えた承認に関するモデル法 第１条（f）及び(ⅼ)（Model Law on the Use and Cross-border Recognition of Identity Management and Trust Services） 2023年