AGIの統治：米国の規制失敗、チップ戦争、そして未来の課題

歴史的に、米国政府は急速に進化する技術を効果的に規制することに苦慮しており、これはほとんどの国が共有する課題です。この困難は、技術変化の猛烈なペースと、政策立案者と彼らが管理しようとするイノベーションの複雑な仕組みとの間に根本的な断絶があることに起因することが多いです。好例は1990年代で、当時、米国の議員たちは強力な暗号技術が外国の手に渡るのを制限するため、輸出可能なソフトウェアの暗号鍵を40ビットに制限しました。彼らの規制は意図せずしてテクノロジー企業にこの弱い標準を世界的に採用させ、米国を含む世界中のセキュリティを損なう結果となりました。

今日、AIモデルが数時間にわたるタスクを完了できるようになり、そのタスクの複雑さが7ヶ月ごとに倍増するなど、人工知能は前例のない速度で進化しています。汎用人工知能（AGI）の到来が目前に迫っています。再び、米国政府は規制を通じてテクノロジーの未来を形作ろうとしていますが、その初期の取り組みは限られた成功しか収めておらず、迅速な再評価が必要とされています。

AIが公に登場した初期、特にChatGPTのリリース後、米国政府はその開発を遅らせるため、AIモデル自体を規制する協調的な政策を追求しました。このアプローチは未知への恐れに駆り立てられ、これらの技術を構築する非常に強力なグループを、粗雑な閾値と煩雑な行政要件を通じて抑制しようとしました。2022年には、ホワイトハウス科学技術政策局（OSTP）が「AI権利章典」を導入しました。これに続き、2023年にはジョー・バイデン大統領が安全性を進歩よりも優先する「人工知能に関する大統領令」を発令し、国立標準技術研究所（NIST）もAIリスク管理フレームワークを発表しました。

しかし、これらの初期の取り組みの多くは、根本的な欠陥、すなわちコンプライアンスを効果的に測定し、強制する能力の欠如により、すぐに頓挫しました。普遍的に合意された技術的閾値も、開発者に責任を負わせるための堅固な監視委員会も存在しませんでした。モデルサイズの10^26 FLOPsという閾値のような境界は、急速に超えられました。多くの政策は、何世紀にもわたる法的および倫理的先例をソフトウェアに法典化しようとしましたが、これは遅く厄介な作業であり、最終的には執行者となるであろう人々からの支持を得られませんでした。この「安全性優先」のアプローチは、2025年にさらにその終焉を早められました。この年、第2次トランプ政権がバイデン時代のAI指令を迅速に撤回し、革新と競争力を強調する大統領令14179を発令し、これまでの安全策を事実上撤廃したためです。

AIモデルの規制に関する議論と並行して、重要な地政学的懸念が浮上しました。それは、高度なAIモデルが米国の主要な地政学的ライバルである中国の手に渡る可能性です。最先端のAIモデルの開発には、エンジニアリングの才能、エネルギー、そして決定的に重要な半導体チップが必要であることを認識し、米国は2018年以来、高度なAIチップの管理を国家安全保障上の必須事項として扱ってきました。一連の規制と外交的な駆け引きを通じて、ワシントンはこれらのチップが中国の手に渡らないよう努めてきました。

この戦略は2018年の輸出管理改革法（ECRA）から始まりました。これは冷戦以来初の恒久的な法定輸出管理権限です。2022年10月、バイデン政権は高性能GPUと特定のチップ製造ツールの中国への輸出を禁止しました。2023年1月までに、ワシントンはオランダと日本に半導体製造装置の北京への販売を停止するよう説得しました。さらに締め付けを強化し、産業安全保障局は2024年12月に輸出管理を拡大し、高帯域幅メモリチップとより多くの製造装置を含め、サムスンとマイクロンが中国への出荷にライセンスを取得することを義務付けました。2025年1月には、退任間近のバイデン政権のイニシアチブである「AI拡散フレームワーク」が、ハイエンドチップやモデルウェイトの世界的な輸出にライセンスを要求し、事実上中国への出荷を禁止するものでしたが、これもトランプ政権によって撤回されました。元国家安全保障顧問のジェイク・サリバンは、このアプローチを「小さな庭、高いフェンス」と頻繁に表現し、少数の非常に価値の高いハードウェアコンポーネントを厳しく管理することを目指しました。

この「チップ戦争」は部分的な成功を収めています。ファーウェイのAscend 910B/Cのような中国製チップは、Nvidiaの主要な設計から約4年遅れていると報じられています。しかし、この差は急速に縮まっている可能性があります。中国のAI企業01.AIの創設者である李開復氏は、2025年3月に中国のAIモデルが米国製モデルにわずか3ヶ月遅れていると指摘しました。より重要なのは、中国が積極的に回避策を開発しており、労働力のスキルアップ、国内製造の促進、そして「DeepSeek騒動」の噂で示唆されたように、制限されたNvidiaチップが仲介業者を介して中国に到達するという工作活動にも関与していると報じられていることです。AIの普及が進むにつれて、チップ戦争の性質も変化するでしょう。推論（モデルの実行）に使用されるチップの数は、間もなくトレーニングに使用される数を上回るでしょう。推論は、古いチップや専門性の低いチップに依存することが多く、この市場では中国の国内生産がコストと到達範囲において大きな優位性を提供し、競争環境を変化させる可能性があります。

米国はAGI競争でリードを保っていますが、中国が追いついてきています。OpenAIやAnthropicの最上位モデルを除けば、Qwen、DeepSeek、Kimi、GLMといった中国のモデルは非常に匹敵するレベルであり、新しいオープンソース版がほぼ毎日登場しています。米国のリードが縮まるにつれて、その利害関係は劇的にエスカレートしています。かつて誇張に聞こえた「AIが仕事を奪う」という考えは、現実味を帯び始めています。AGIが近づくにつれて、私たちはエンジニアが数十億ドル規模の報酬を得る様子、設備投資が1000億ドルに達する投資、そしてテクノロジー企業が兆ドル規模の評価を達成するのを目撃しています。これらの数字は、AIが米国経済と世界の勢力図に与える深遠かつ避けられない影響を浮き彫りにしています。

開発のペースを制御することを意図したソフトウェアベースのAI規制は、施行が不可能であることが判明し、安全策が撤廃されました。AIへのアクセスを一部の選ばれた者に制限するために設計されたハードウェアベースの規制は、部分的に成功しましたが、その効果は現在低下しています。これにより、米国は否定できない現実に直面しています。それは、世界がこれまで見た中で最も強力な技術、つまり年間100兆ドルが労働力に費やされているそのかなりの部分を代替しうる技術が、まもなく米国や他の強力な国々にも利用可能になるということです。

米国は、暗号技術からソーシャルメディアに至るまで、変革的な技術を規制する際にしばしばつまずいてきましたが、AIは仕事、富、そして世界の_影響力_を再定義できる前例のない課題を提示しています。AIガバナンスの核心的な問いは、この新たに高度に集中した力をいかに管理するかという点に集約されます。アメリカの歴史家であり哲学者であるハンナ・アーレントが主張したように、新しい技術は人間の_事柄_を根本的に変え、政府の役割は多様性を保持し、それらが可能にする支配を抑制することです。これは本質的に困難な課題です。単純なソフトウェア規制は効果がないことが証明されています。ハードウェアによる制約は、ある程度成功しているものの、望ましくないほど厳格なレベルの管理を必要とし、地政学的な支配にしか役立たない可能性があります。さらに、AI開発から完全に撤退することは、グローバルな競争力を維持するための_実行可能な選択肢_ではありません。

この複雑さは、重要な問いへの答えを求めています。主権AIに適切な類推は何でしょうか。クラウドインフラ、データストレージ、ネットワーク機器、それとも発電所のようなものでしょうか？モデルの作成者は、その行動に対してどの程度免責されるべきでしょうか、特にオープンソースモデルの場合には？米国は連邦AI法を制定すべきでしょうか。もしそうであれば、それらは何を意味し、どのように施行されるべきでしょうか？自由市場が開発を決定することを許すことの利点は何でしょうか、そして介入すべき適切な時期はいつでしょうか？米国にとって究極の課題は、社会を保護し、競争力を維持し、同時にイノベーションを促進しながら、この力を適切に統治することです。