書面答弁 · 2026-05-06 · 議会 15
公衆向け自律型 AI エージェントにおける実質的な人間の説明責任の確保と高リスク分野の義務的ガバナンスへの道筋
労働者党のシルビア・リム（Sylvia Lim）議員は、エージェント型 AI のモデル AI ガバナンス枠組みの公表を受け、デジタル開発情報大臣に書面で質問した。明示的な開示義務がない中で、公衆と対話する自律型 AI エージェントの「実質的な人間の説明責任」をどう確保するのか、またどのような条件が満たされれば同枠組みが自主的な規範から高リスク分野の強制基準に移行するのか。ジョセフィン・テオ（Josephine Teo）大臣は、枠組みはエージェント型 AI の導入において実質的な人間の説明責任を確保するための指針を示していると回答。リスクが高い、または不可逆な行動を人間のレビューなしに実行させてはならず、人間の承認を要するチェックポイントや行動境界を設定すべきだとした。枠組みはまた、ユーザーがエージェントと対話していることや、エージェントの能力・データアクセスを事前に明示する透明性を重視する。大臣は、エージェント型 AI のユースケースと適切な安全策はなお進化中であり、各分野の規制当局とともに導入実態を監視し、国際的なベストプラクティスに学びながら必要に応じて枠組みを調整すると述べた。自主から強制への具体的な移行条件は示されなかった。
重要なポイント
- • リム議員は自律型 AI エージェントの「実質的な人間の説明責任」の確保方法を追及
- • 枠組みは高リスク・不可逆な行動に人間のレビューと承認を要求
- • エージェントとの対話である旨や能力・データアクセスの事前明示を重視
- • 自主枠組みを強制基準へ転換する具体的条件は示されず
エージェント型 AI のガバナンスは現段階では自主的枠組みで導き、高リスクな行動には人間のレビューを課しユーザーへの透明性を保ちつつ、政府は各分野の規制当局と導入実態を監視して必要に応じ調整し、強制基準への移行条件は当面設定しないという立場である。
労働者党のシルビア・リム議員は、開示義務がない中で「実質的な人間の説明責任」の実現は難しいと指摘し、枠組みを自主規範から高リスク分野の強制基準へ格上げする条件を明確にするよう政府に求めた。
シンガポールはエージェント型 AI に対し「ソフトロー先行」路線を継続する。モデル枠組みで人間のレビューと透明性への期待を設定し、各分野の規制当局と国際的実践を通じて反復改善する一方、強制規制への移行条件は意図的に空白のまま残し、政策の柔軟性を確保している。
“リスクが高い、または不可逆な行動を人間のレビューなしに実行させてはならない。”
参加者 (2)
英語原文
SPRS Hansard · Fetched: 2026-06-09
31 Ms Sylvia Lim asked the Minister for Digital Development and Information following the launch of the Model AI Governance Framework for Agentic AI (a) how does the Ministry intend to ensure "meaningful human accountability" for autonomous AI agents that interact with the public in the absence of explicit disclosure requirements; and (b) what triggers would necessitate transitioning the Framework from a voluntary code to enforceable standards for high-risk sectors.
Mrs Josephine Teo : The Model Artificial Intelligence (AI) Governance Framework for Agentic AI (Framework) sets out guidance for organisations to ensure meaningful human accountability in deploying agentic AI. They should not allow high stakes or irreversible actions to take place without human review. Appropriate actions therefore include identifying checkpoints or action boundaries that require human approval. The Framework also emphasises transparency towards users, such as declaring upfront that users are interacting with agents and the agents' capabilities and data access.
Agentic AI use cases and the appropriate safeguards are still evolving. Hence, together with sector regulators, we will continue to monitor how various sectors deploy agentic AI and put the above principles in practice, continue to consult and learn from best practices internationally, to make the adjustments to the framework as necessary.