イノベーションのトレードオフ：両刃の剣
外国AI技術に対する全面的な禁止措置の最も重大な犠牲者は、イノベーションの可能性である。その意図は信頼できないAIを排除することかもしれないが、実際の結果は、米国のイノベーションエコシステムを孤立させ、中国による制限をも上回る可能性がある。これらの禁止措置は、多くの場合、大雑把に考えられ、当初の予想よりも広範囲な影響を及ぼし、重要な技術へのアクセスを制限すると同時に、市場のダイナミクスと共同作業を阻害する傾向がある。
少なくとも、このような技術的なサイロ化は、外国との競争による有益な圧力を排除することにより、米国市場の活力を低下させるだろう。国際的な競争の利点は、すでに米国のAI企業にとって明らかである。制限的なAI体制の下では、この強力なインセンティブは消滅し、進歩の減速につながる可能性がある。
市場の力を弱めることに加えて、外国AIの禁止は、技術的進歩の相互交流を停止させることによって、イノベーションをさらに妨げるだろう。多様な技術へのアクセスは、米国のエンジニアが自由に実験し、学び、世界中の貴重なイノベーションを統合することを可能にする。長らく優位な立場を享受してきた米国のAI分野では、このダイナミクスは過小評価されているかもしれない。しかし、もし米国の産業が遅れをとった場合、リードを取り戻すことは、この妨げられない技術的思想交換にかかっている可能性が非常に高い。
イノベーションの最前線にいる人々にとって、外国のAIへのアクセスは非常に重要である。米国がAI市場でのリーダーシップを維持するかどうかにかかわらず、国際的なモデルは、学習、インスピレーション、そして斬新なアイデアの重要な源となる。もし米国がその主導的地位を放棄した場合、最先端のシステムから学び、適応する自由は、我々が地歩を回復するための能力にとって絶対的に不可欠になる可能性がある。禁止措置を弄ぶ政策立案者は、外国企業の競争上の優位性を確固たるものにするリスクを冒している。
サイバーセキュリティへの影響：防御の弱体化
中国製AIへのアクセスを制限することは、サイバーセキュリティを損なうリスクも伴う。AIシステムはますますサイバー能力を備え、攻撃と防御の両方の作戦において二重の役割を果たしている。
これらの進展は、AIが間もなく進化するサイバー脅威の状況において極めて重要な役割を担うことを示している。セキュリティ研究者にとって、これらの新たな脅威を理解し、防御するためには、外国のAIシステムに関する深い理解が必要となる。これらのモデルを継続的に、制限なく実験することができなければ、米国のセキュリティ専門家は、悪意のあるAIアプリケーションに効果的に対抗するために必要な知識と習熟度を欠くことになるだろう。
民間部門の防御的なサイバーセキュリティ体制にとって、外国のモデルへのアクセスは、間もなくさらに不可欠になる可能性がある。
AIを活用したスキャンツールが業界標準になった場合、多様なモデルへのアクセスが最も重要になる。各モデルは、独自の強み、弱み、および知識領域を持っている。必然的に、それぞれが異なる脆弱性を特定する。近い将来の包括的なサイバーセキュリティ戦略は、複数のAIシステムを備えたスキャンソフトウェアを必要とする可能性がある。米国の組織にとって、中国製またはその他の外国製AIの禁止は、そうでなければ検出可能な脆弱性に対する盲点となる。手足を縛られた米国のソフトウェアは、より脆弱になり、外国の競合他社が世界のセキュリティ基準を決定することを許してしまう可能性がある。
リスクのナビゲート：慎重なアプローチ
急速に進化するAI市場において、技術的な同等性を維持し、イノベーションを促進し、堅牢なセキュリティを確保するためには、外国の技術へのアクセスが依然として不可欠である。これは、米国が敵対国からの技術によってもたらされる国家安全保障上のリスクを無視すべきであるということを示唆するものではない。理想的には、高度な技術は、市場志向の自由民主主義国家によってのみ開発され、権威主義体制によるスパイ活動、検閲、または意図的なサイバーセキュリティの脆弱性の伝播に利用されることから解放されるべきである。しかし、これは現在の現実ではなく、全体主義的および敵対的な体制は、技術開発への投資を続けるだろう。例えば、Deepseekは中国政府の監督下で運営されており、政府が企業データを提供するよう要求する法的権限を持ち、消費者向け技術に意図的にセキュリティホールを埋め込んだ歴史があることを考えると、懐疑的な見方が正当化される。
技術的なアクセスの開放性による本質的な利益を維持しつつ、これらのリスクを軽減するためには、当局は全面的な禁止措置を課すことを避けるべきである。その代わりに、政策立案者は、情報に基づいた利用、アプリストアのセキュリティキュレーション、そして、絶対に必要な場合には、特定のセキュリティクリティカルなコンテキストに焦点を当てた、的を絞った規制を組み合わせた、より制限の少ないアプローチを追求しなければならない。
平均的なユーザーにとって、中国製AIに関連する現在のセキュリティリスクは、おそらくわずかであり、最も効果的な一般的なリスク軽減戦略は、情報に基づいた利用である。AI市場で利用可能な豊富な選択肢と製品情報を考えると、ユーザーは、自分自身を教育し、個々のセキュリティとプライバシーのニーズに合った特定のモデルを選択するかなりの自由を持っている。ほとんどの場合、ユーザーは米国のモデルをデフォルトにすることができ、そうするだろう。しかし、外国の代替手段を試したい場合は、そうすることを許可されるべきである。自己教育と選択だけでは不十分な状況では、アプリストアのキュレーションが基本的なセキュリティバックストップとして機能する。主要なアプリストアは、すでに提供されているアプリに明らかなセキュリティ上の問題がないか積極的にスキャンしており、必要に応じて安全でないソフトウェアを削除している。
中国製または外国製のAIシステムが真に容認できないリスクをもたらす場合、政策立案者は、それらの特定のコンテキストに合わせて規制を細心の注意を払って調整する必要がある。例えば、機密性の高い連邦政府のデータは、中国製AIによって処理されるべきではない。この適切に範囲を定めた例として、No Deepseek on Government Devices Actがあり、これは連邦政府のシステムにおけるDeepseekの使用を制限するものである。この規制モデルは、同様の取り組みの指針となるべきである。規制は例外であるべきであり、規則であるべきではないが、必要な場合は、一般的な使用と実験の自由を不必要に制限しないように、コンテキスト固有であるべきである。
今後の道筋：セキュリティと開放性のバランス
Deepseekやその他の中国製AI技術は、地政学的な緊張と価値観の対立を考えると、精査と懐疑の対象となることは間違いない。それにもかかわらず、包括的な禁止措置は、一般的な使用の自由だけでなく、重要な市場のダイナミズム、イノベーションの機会、およびサイバーセキュリティの利点をも犠牲にするだろう。情報に基づいた利用、アプリストアのキュレーション、そして、絶対に必要な場合には、的を絞った規制を優先する慎重なアプローチを追求することによって、米国は、セキュリティとグローバルリーダーシップの両方にとって不可欠な技術的開放性を維持することができる。
さらに具体的な点を補足する：
1. 市場のダイナミズムのニュアンス：
「市場のダイナミズム」という概念は、単なる競争以上のものを包含する。それは、以下を含むイノベーションのエコシステム全体を包含する：
- イノベーションのスピード： 外国との競争は触媒として機能し、国内企業は競争力を維持するために、より速いペースでイノベーションを行うことを余儀なくされる。
- アプローチの多様性： 国内外のさまざまな企業や研究グループが、AIの問題を解決するためのさまざまなアプローチを模索する。この多様性は、より豊富なアイデアと潜在的なブレークスルーのプールにつながる。
- 人材の誘致： 活気に満ちたオープンなAIエコシステムは、世界中から優秀な人材を惹きつけ、さらにイノベーションを促進する。
- 投資の流れ： 健全な競争環境は投資を呼び込み、研究開発に必要なリソースを提供する。
外国AIへのアクセスを制限することは、これらの市場のダイナミズムの側面を阻害し、潜在的に、より革新的でなく、競争力の低い米国のAIセクターにつながる可能性がある。
2. 技術的相互交流の具体性：
「技術的相互交流」は、単にアイデアをコピーすることではない。それは以下を含む：
- 異なるアーキテクチャの理解： 外国のAIモデルがどのように設計されているかを調べることで、米国の研究者が検討していなかったかもしれない代替アーキテクチャとアプローチに関する洞察を得ることができる。
- 新しい技術の特定： 外国のAIモデルは、米国の研究者が適応させ、改善することができる独自のアルゴリズムやトレーニング技術を採用している可能性がある。
- ベンチマークと評価： さまざまなタスクにおける米国と外国のAIモデルのパフォーマンスを比較することで、貴重なベンチマークが得られ、改善すべき領域を特定するのに役立つ。
- インスピレーションと創造性： さまざまなアプローチに触れることで、新しいアイデアが生まれ、困難なAIの問題に対する創造的な解決策が生まれる可能性がある。
外国AIへのアクセスを制限することにより、米国はこれらの貴重な学習機会を自ら奪うことになる。
3. サイバーセキュリティ：防御策を超えて：
AIのサイバーセキュリティへの影響は、防御策に限定されない。AIは以下にも使用できる：
- 攻撃的なサイバー作戦： AIを活用したツールは、脆弱性の発見、エクスプロイトの開発、およびサイバー攻撃の実行を自動化できる。
- 脅威インテリジェンス： AIは、膨大な量のデータを分析して、新たな脅威を特定し、将来の攻撃を予測するために使用できる。
- 欺瞞と偽情報： AIは、偽情報を広めたり、世論を操作したりする目的で、テキスト、画像、ビデオを含む、現実的な偽のコンテンツを生成するために使用できる。
外国の敵対者がこれらの分野でAIをどのように使用しているかを理解することは、効果的な対策を開発するために不可欠である。
4. 情報に基づいた利用の重要性：
「情報に基づいた利用」は、単に製品の説明を読むことではない。それは以下を含む：
- リスクの理解： ユーザーは、その起源に関係なく、AIシステムを使用することに関連する潜在的なセキュリティおよびプライバシーのリスクを認識している必要がある。
- ソースの評価： ユーザーは、AIシステムを開発した企業または組織の評判と信頼性を考慮する必要がある。
- プライバシーポリシーの確認： ユーザーは、AIシステムのプライバシーポリシーを注意深く確認して、自分のデータがどのように収集、使用、共有されるかを理解する必要がある。
- 強力なパスワードとセキュリティ対策の使用： ユーザーは、AIシステムを使用する際に、強力なパスワードを使用し、2要素認証を有効にするなど、基本的なサイバーセキュリティのベストプラクティスに従う必要がある。
- 最新情報の入手： ユーザーは、AIのセキュリティとプライバシーに関する最新のニュースとベストプラクティスを常に把握しておく必要がある。
ユーザーにこの知識を提供することは、防御の最前線として不可欠である。
5. アプリストアのキュレーション：必要なバックストップ：
アプリストアのキュレーションは、以下によって追加の保護層を提供する：
- アプリのセキュリティ脆弱性の審査： アプリストアは、ユーザーに提供される前に、アプリに既知のセキュリティ脆弱性がないかスキャンできる。
- 悪意のあるアプリの削除： アプリストアは、悪意のあることが判明したアプリや、利用規約に違反しているアプリを削除できる。
- ユーザーレビューと評価の提供： ユーザーレビューと評価は、ユーザーがアプリの品質と信頼性について知るのに役立つ。
- セキュリティ基準の実施： アプリストアは、開発者にセキュリティ基準を強制し、アプリに特定のセキュリティ対策を実装することを要求できる。
このキュレーションプロセスは、ユーザーがAI技術を試すためのより安全な環境を作るのに役立つ。
6. 的を絞った規制：例外であり、規則ではない：
規制は、控えめに、そして絶対に必要な場合にのみ使用されるべきである。必要な場合は、以下であるべきである：
- 対象を絞った： 規制は、広範な禁止ではなく、特定のリスクと特定のコンテキストに焦点を当てるべきである。
- 比例した： 規制は、対処しようとするリスクに比例するべきである。
- 証拠に基づいた： 規制は、憶測や恐怖ではなく、確かな危害の証拠に基づくべきである。
- 定期的に見直される： 規制は、依然として必要かつ効果的であることを確認するために、定期的に見直されるべきである。
- 透明性： 規制の開発と実施のプロセスは、透明性があり、一般からの意見を受け入れるべきである。
このアプローチは、規制がイノベーションを不必要に阻害したり、ユーザーや研究者の自由を制限したりしないようにする。No Deepseek on Government Devices Actは良いモデルを提供している。
これらの要素を慎重に検討し、ニュアンスのあるアプローチを採用することにより、米国はAI開発の複雑な状況を乗り切り、国家安全保障を守りながら、リーダーシップの地位を維持することができる。重要なのは、開放性とセキュリティのバランスを取り、リスクを軽減しながらイノベーションを促進することである。