AIリスクを世界的に軽減するためのバランスをとる

近年、現代のテクノロジーは、従来の法的枠組みの範囲を超えて倫理的な境界を押し広げており、法的および規制上の問題が生じています。これに対処するために、規制当局はさまざまな国や地域で異なる方法で進めていますが、合意が見つからない場合には、世界的な緊張が高まります。

これらの規制上の違いは、パリで開催された最近のAIアクションサミットで強調されました。 最終声明は、AI開発における包括性とオープン性に関する問題に焦点を当てました。興味深いのは、安全性と信頼性に関する具体的なAI関連リスク、たとえばセキュリティリスクについては、広く言及されませんでした。60カ国の草案によって作成されたイギリスと米国は、署名から目立つように欠けていました。これは、主要国間で現在どれほどの合意が見つかっているかを示しています。

世界的にAIリスクに取り組む

AIの開発と展開は、各国で規制されます。ただし、ほとんどの国は、米国と欧州連合（EU）の姿勢の2つの極端な間にあるどこかで位置しています。

米国の方法：まず革新し、次に規制する

米国には、AIを特に規制する連邦レベルの法律はありません。代わりに、市場ベースの解決策と自主的なガイドラインに頼っています。ただし、AIに関する重要な法律として、国家AIイニシアチブ法があります。これは、連邦AI研究の調整を目的としています。さらに、連邦航空局の再承認法と国家標準技術研究所（NIST）の自主的なリスク管理フレームワークがあります。

米国の規制環境は流動的であり、大きな政治的変化に影響されやすいです。たとえば、2023年10月、バイデン大統領は、安全でセキュアで信頼できるAIの開発と使用に関する大統領令を発令し、重要なインフラストラクチャーの基準を定め、AI駆動のサイバーセキュリティを強化し、連邦政府が資金提供するAIプロジェクトを規制しました。ただし、2025年1月、トランプ大統領はこの大統領令を撤回しました。規制から離れ、革新を優先する方向に舵を切りました。

米国のアプローチには批判もあります。批判者は、その「断片的な性質」により、規則の複雑なウェブが形成され、「強制できる規格が不足」と指摘しています。また、「プライバシー保護のギャップ」もあると批判しています。ただし、全体的な姿勢は流動的です。2024年、州の立法者は、約700件の新しいAI関連法案を提出しました。また、AIに関する複数の公聴会が開催されています。さらに、AIと知的財産に関する公聴会もあります。明らかに、米国政府は規制を恐れていないようですが、革新を妥協することなく規制を実施する方法を模索しているようです。

EUの方法：予防を優先する

EUは異なるアプローチを選択しました。2024年8月、欧州議会と理事会は、人工知能法（AI法）を導入しました。これは、現在までで最も包括的なAI規制と見なされています。リスクベースのアプローチを採用し、高感度のAIシステム、たとえばヘルスケアや重要なインフラストラクチャで使用されるシステムに対して厳格な規則を課します。低リスクのアプリケーションには最小限の監督が行われ、政府が運営する社会的評価システムのような一部のアプリケーションは完全に禁止されています。

EUでは、EUの国境内でのみならず、EU市場にAIシステムを提供するすべての提供者、配布者、またはユーザーに対して、コンプライアンスは義務付けられています。つまり、システムがEUの外で開発された場合でも、EUの規制に従わなければなりません。これは、統合製品を提供する米国やその他の非EU提供者にとって、課題となる可能性があります。

EUのアプローチに対する批判には、人権の金字塔を設定できなかったことが含まれます。また、過度の複雑さや、技術的な要件の厳格さも指摘されています。批判者は、EUが競争力を高めようとしている時期にこれらの要件が課せられていることを懸念しています。

規制の中間地帯を見つける

一方、イギリスは、安全性、公平性、透明性などの核心的な価値観に基づく「軽量」フレームワークを採用しました。このアプローチは、EUと米国の間にあるどこかで位置しています。既存の規制機関、たとえば情報委員会は、各自の分野でこれらの原則を実施する権限を持っています。

イギリス政府は、AIの基盤に投資し、経済全体でAIの採用を実施し、「ホームグロウン」AIシステムを育成するための措置を概説したAI機会行動計画を発表しました。2023年11月、イギリスは、AIセーフティ研究所（AISI）を設立しました。これは、フロンティアAIタスクフォースから発展したものです。AISIは、主要な開発者と協力して、安全性テストを通じて高度なAIモデルの安全性を評価することを目的としています。

ただし、イギリスのAI規制アプローチに対する批判には、執行能力の限界や規制間の調整不足が含まれます。批判者は、中央規制機関の欠如も指摘しています。

イギリスと同様に、他の主要国も米国とEUの間のどこかで独自の位置を見出しています。たとえば、カナダは、革新、安全性、倫理的配慮のバランスをとることを目的とした、リスクベースのアプローチを提案したAIおよびデータ法（AIDA）を導入しました。日本は、信頼できる開発を促進するガイドラインを発表し、「人間中心」のAIアプローチを採用しました。中国では、AI規制は国家によって厳格に管理されており、最近の法律では、生成的なAIモデルがセキュリティ評価を受け、社会主義的価値観に沿ったものであることを要求しています。オーストラリアも、AI倫理フレームワークを発表し、AI革新によって生じる新たな課題に対処するためにプライバシー法を更新することを検討しています。

国際協力の確立方法

AIテクノロジーが進化を続けるにつれて、規制アプローチの違いはますます明らかになっています。データプライバシー、著作権保護、その他の側面に関する個々のアプローチは、AI関連リスクに関する包括的な世界的なコンセンサスを達成することをより困難にします。このような状況では、革新を妨げることなく主要なリスクに対処するための基準を確立するために、国際協力が不可欠です。

国際協力の答えは、経済協力開発機構（OECD）、国連およびその他のグローバル組織にあるかもしれません。これらの組織は、現在、AIのための国際基準と倫理ガイドラインを確立するために働いています。前進する道は容易ではありません。業界全体が共通の基盤を見つける必要があるからです。革新が光速で進んでいることを考えると、話し合いと合意する時間は今です。