※本記事は、2025年3月12日にChamber of Progressのテクノロジー政策担当副社長Todd O'Boyle氏が、国立科学財団のネットワーキング・情報技術研究開発国家調整室に提出した「人工知能(AI)行動計画の開発に関する情報要請への回答」を基に作成されています。原文の詳細情報はFederal Register Notice 90 FR 9088に掲載されています。本記事では、Chamber of Progressの提出文書の内容を要約・整理しております。なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、原文をご参照いただくことをお勧めいたします。また、Chamber of Progress（@progresschamber）およびTodd O'Boyle氏のソーシャルメディアアカウントもご参照ください。
1. はじめに
1.1 組織概要と提出の背景
私たちChamber of Progressは、技術進歩による恩恵をすべての人々が享受できる、より包括的な国づくりを支援する公共政策を推進するテック産業協会です。この度、米国国立科学財団が発表した人工知能（AI）行動計画の策定に関する情報要請（Request for Information on the Development of an Artificial Intelligence (AI) Action Plan, 90 FR 9088）に対して回答する機会をいただき、感謝申し上げます。
私たちの組織は、技術の進歩がもたらす経済的・社会的進歩からすべてのアメリカ国民が恩恵を受けられるよう、バランスの取れた政策アプローチを支持しています。特に人工知能の分野においては、大企業と中小企業の両方が繁栄でき、市場原理が技術的ブレークスルーを促進し、消費者が多様なAIモデルやアプリケーションにアクセスできる、競争的で活気あるAIエコシステムの育成が不可欠だと考えています。
この提出文書では、ホワイトハウスがAI行動計画を策定するにあたり、AIの革新を促進しながらも責任ある発展を確保するための具体的な提言を行います。私たちはバイデン政権が以前追求していた過度に規範的なアプローチから方向転換したことを評価していますが、米国の競争力を損なう意図せぬ結果を避けるため、AI管理へのアプローチを再調整する際には注意が必要です。
本文書では、ホワイトハウスのAI行動計画に含めるべき4つの主要な推奨事項を提案しています：(1)AIモデルに対する軽規制アプローチの採用、(2)再生可能・非再生可能両方のエネルギー源を活用する「全方位的」エネルギー戦略の実施、(3)主要米国機関での重要研究支援とSTEMパイプラインの強化、(4)基盤モデルにイデオロギー的中立性を強制する規制の回避です。これらの提言は、AI技術の発展と応用における米国のリーダーシップを維持・強化することを目的としています。
1.2 AIにおける米国の優位性強化の機会
AIの行動計画を策定するにあたり、ホワイトハウスは米国の人工知能における優位性を強化し、AI技術革新がもたらす経済的・社会的進歩からすべてのアメリカ国民が恩恵を受けられるよう、規制枠組みを確立する重要な機会を持っています。バランスの取れた成長志向のアプローチをAI規制に採用することは、競争的で活気あるAIエコシステムの育成に不可欠です。このようなエコシステムでは、大企業と中小企業の両方が繁栄でき、市場原理が技術的ブレークスルーを推進し、消費者が多様なAIモデルやアプリケーションにアクセスできるようになります。
これを実現するためには、政権はAIバリューチェーンの主要コンポーネントへの的を絞った戦略的投資を行いながらも、不必要な負担を最小限に抑える規制環境を優先すべきです。私たちはバイデン政権が時に過度に規範的な規制アプローチから方向転換したことを評価しています。このようなアプローチは、AIの進歩のペースを鈍らせるリスクがありました。
しかし、トランプ政権がAIガバナンスへのアプローチを再調整する中で、米国の競争力を損なう意図せぬ結果を避けるために注意を払う必要があります。私たちの提言は、AIの急速な発展を阻害せず、むしろ促進する規制環境を作り出すことを目的としています。これにより、米国は世界のAI開発の最前線に立ち続け、その経済的・社会的利益を最大化することができます。同時に、AI技術に伴うリスクを適切に管理し、すべての国民がその恩恵を享受できるようにすることも重要です。
バランスの取れたアプローチは、規制当局による過度の介入を避けながらも、AIの責任ある開発と展開を確保するものでなければなりません。そうすることで、米国のAI優位性を強化し、国家安全保障と経済成長の両方を促進することができます。
2. バイデン政権の失敗を繰り返さない：基盤モデル規制への軽規制アプローチ
2.1 計算量ベースの閾値が不完全なリスク指標である理由
バイデン政権は行政権限を重く行使することで、進歩を遅らせ、AI開発を大手企業数社に集中させる恐れのある過剰なコンプライアンス負担を生み出すリスクがありました。トランプ政権がAI行動計画を策定するにあたっては、リスクを軽減しつつAI技術の変革的可能性を活用する戦略的均衡を見出すことに焦点を当てるべきです。ホワイトハウスはAI規制に「軽規制」アプローチを採用し、透明性、自主的基準、市場主導の解決策を優先すべきです。
具体的には、バイデン政権の大統領令を置き換える際、現政権はリスクの代理指標として計算量ベースの閾値を使用することを避けるべきです。トレーニング用の計算量は、モデルリスクの不完全で大部分において非効果的な代理指標です。研究によれば、計算量とリスクの関係は変化しており、小規模モデルが定期的に大規模モデルを上回るパフォーマンスを示しています。
Sara Hookerの研究（2024年7月のarXiv論文「On the Limitations of Compute Thresholds as a Governance Strategy」）によれば、計算量とリスクの関係は変化しています。中国が最近リリースしたDeepSeekは、時宜を得た例を提供しています。Bain & Company（2025年2月）の報告によると、DeepSeekは最先端モデルの大部分よりも根本的に少ない計算量で高いパフォーマンスを達成できるモデルです。
さらに、異なるモダリティ（言語モデル、コードモデル、生物学モデルなど）はしばしば異なるレベルの計算量を必要とします。Sara Hookerの同研究（p.16）でも指摘されています。計算量レベルのみに基づいて規制閾値を課すことは、特定のAIモダリティに不釣り合いにペナルティを課すリスクがあり、一方で複数の閾値を実装すると、開発者が意味のあるリスク軽減よりもコンプライアンスに戦略的に最適化することを可能にする不適切なインセンティブを導入する可能性があります。
米国がAIで競争力を維持するためには、開発者が計算量のスケーリングからアーキテクチャの最適化、データ効率、アルゴリズムのイノベーションまで、さまざまな戦略を試す柔軟性を持つ必要があります。硬直的な計算量ベースの閾値は、特定のモデル設計を他のモデル設計より優先し、この分野の研究開発への障壁を作り出すリスクがあります。
2.2 国防生産法の使用における警告
さらに、ホワイトハウスは国防生産法（DPA）を発動してAI開発者に機密情報の共有を義務付けることを控えるべきです。国家安全保障と公共の利益が最も重要である一方で、この文脈でDPAを使用することは、開発者、そのパートナー、および一般市民の間の信頼を損なう可能性があります。適切な保護措置なしに情報共有を強制することは、意図しない結果をもたらす可能性があり、AI技術に対する一般市民の信頼の侵食もその一つです。
企業に専有アルゴリズムの開示を強制することで、知的財産の窃盗にさらされ、競合他社や悪意ある行為者による悪用の機会を作り出す可能性があります。これはAI開発への投資意欲を削ぎ、イノベーションを妨げる可能性があります。メルカトゥス・センターのアシュリー・メーラによる2025年1月の報告書「Executive Orders on AI: How to (Lawfully) Apply the Defense Production Act」（p.10）によれば、DPAを通じて開示を義務付けることは、コンプライアンス・インフラストラクチャや専門人材への投資など、AI開発者に相当なコストを課す可能性があります。
規制コンプライアンスの機会コストと併せて、これらの負担は米国の開発者をグローバルAIレースにおいて戦略的に不利な立場に置く可能性があります。このような強制的な情報開示は、企業の競争力を損ない、イノベーションを阻害し、最終的には米国のAI分野における国際的なリーダーシップを弱める結果になりかねません。
国家安全保障上の懸念に対処することの重要性は認識していますが、それはAI開発企業に過度の負担を課すことなく達成されるべきです。代わりに、政府と産業界の間の自主的な協力を奨励し、機密性と革新を両立させる枠組みを開発することを提案します。このバランスの取れたアプローチにより、国家安全保障を確保しながらも、米国のAIエコシステムが繁栄し続けることが可能になります。
3. AI開発のエネルギー需要に対応するための「全方位的」戦略
3.1 データセンターの電力消費増加予測
2023年、米国のデータセンターは総電力の4%以上を消費しました。MIT Energy Initiativeのナンシー・W・スタウファーによる2025年1月の報告「The multi-faceted challenge of powering AI」によれば、この割合は2030年までに9%に上昇すると予想されています。これは電力事業者が通常予測する年間0.5%の増加を大幅に上回るペースです。
この急増するエネルギー需要に対応しながら信頼性と手頃な価格を確保するためには、米国は多様なエネルギー源を活用する「全方位的」エネルギー戦略を採用する必要があります。これには風力、太陽光、水力発電などの再生可能エネルギー発電の拡大と同時に、原子力エネルギーと化石燃料の責任ある使用を通じた安定した基幹負荷供給の維持が含まれます。
AIの計算需要が増加するにつれて、エネルギーインフラストラクチャにかかる圧力も増大しています。データセンターは24時間365日稼働する必要があり、信頼性の高い電力供給が不可欠です。電力消費の増加率は従来の予測モデルを大幅に超えており、電力事業者と政策立案者に新たな課題をもたらしています。
この予測される電力需要の増加に対応するには、エネルギー生産と配電の両方に対する戦略的アプローチが必要です。米国がAI開発において競争力を維持するためには、エネルギーインフラストラクチャへの先行投資が不可欠です。データセンターのエネルギー需要の増加に対応できなければ、AIの進歩が制限され、米国の競争力が損なわれる可能性があります。
3.2 多様なエネルギー源活用の必要性
研究によれば、予想される需要に対応できるエネルギー源は単一ではありません。ConservAmericaによる2025年2月の報告「A Wide Array of Resources is Needed to Meet Growing U.S. Energy Demand」（サム・ニューエルら著）によると、太陽光や風力などの再生可能エネルギー源は、他の選択肢よりも迅速に展開できるため、短期的なエネルギー需要に対応するのに最も適しています。
対照的に、原子力や天然ガスのプロジェクトは開発から稼働までに数年を要する、はるかに長いリードタイムを必要とします。再生可能エネルギーを取り入れた多様なエネルギーミックスは、より堅牢で信頼性の高い電力網もサポートします。太平洋北西部国立研究所によれば、再生可能エネルギーは「電力網への電力需要を軽減し、コストを削減し、重要インフラの信頼性とセキュリティを向上させる分散型エネルギーシステムをサポートする」とされています。
この多様なアプローチは、AI開発に必要な大量の電力に対応するために不可欠です。再生可能エネルギーは持続可能で環境に優しいエネルギー源を提供しますが、ベースロード発電のためには従来のエネルギー源も依然として重要です。太陽光や風力発電は本質的に断続的であるため、原子力や天然ガスなどの安定したエネルギー源との組み合わせが、AI開発者が必要とする信頼性の高い電力を確保するために必要です。
エネルギー需要の増加に対応するための「全方位的」戦略を採用することで、米国はAI開発を支援しながらもエネルギーシステムの安定性を維持することができます。このバランスの取れたアプローチは、気候目標を支援しながらも、技術革新に必要なエネルギーを確保することができます。
3.3 再生可能エネルギー許可の凍結解除提言
ホワイトハウスは再生可能エネルギー許可の凍結を解除し、風力プロジェクトの一時停止を解除し、建設資材への関税を撤廃し、将来的に制限を課すことを避けるべきです。現在、太陽光、風力、蓄電プロジェクトの約2,000ギガワットが送電網への連系を待っています。また、ヒートマップの2025年1月の記事「Trump's Wind Order Could Hit 'More Than Half' of New Projects」によれば、ホワイトハウスの風力許可の一時停止は開発中のプロジェクトの半分以上に影響を与える可能性があるとの専門家の推計があります。
AIの増大する電力需要に対応するためにすべての利用可能なエネルギー資源を最大化することが重要な時期に、この許可の凍結は進展を大幅に停滞させました。一方で、Power Engineering誌の2024年5月の記事によれば、中国は過去10年間で原子力容量をほぼ3倍に増やしています（Sean Wolfe著「China has nearly tripled its nuclear capacity in 10 years」）。米国は特定のエネルギー源を他の源よりも選択的に優先することはできません—競争力を維持するためには、バランスの取れた将来を見据えたエネルギー戦略を受け入れる必要があります。
再生可能エネルギープロジェクトの許可を迅速化することで、米国はエネルギー生産を拡大し、データセンターの急増する需要に対応することができます。風力発電プロジェクトの一時停止を解除することは、特に重要です。なぜなら、これらのプロジェクトはクリーンかつ効率的なエネルギーの主要な供給源となる可能性があるからです。さらに、建設資材への関税は単にプロジェクトコストを増加させ、エネルギーインフラの拡大を遅らせるだけです。
米国がAI開発において競争力を維持したいのであれば、すべての利用可能なエネルギー源を活用できるようにする包括的なアプローチを優先すべきです。再生可能エネルギー許可の凍結解除は、この方向への重要なステップとなります。
3.4 エネルギー許可改革の重要性
ホワイトハウスはエネルギー許可改革を支持し、議会に2024年エネルギー許可改革法（EPRA）のような超党派法案を可決するよう指示すべきです。EPRAの司法審査改革、迅速なリース、再生可能エネルギー拡大、鉱業規制改善を通じて許可の景観を合理化することで、官僚的障壁を取り除き、競争力のあるAI開発を支援するためのより効率的なエネルギー供給を確保することができます。
ホワイトハウスは、許可改革が特定のエネルギー源に対する政策的選好によって不必要な障害が生じるのではなく、すべての源にわたるエネルギー拡大を優先する包括的で実用的な取り組みであり続けることを確保すべきです。従来型と再生可能エネルギープロジェクトの両方の承認を合理化するバランスの取れたアプローチが不可欠です。
さらに、建設資材への関税は建設コストを押し上げ、AIにおけるアメリカのリーダーシップを浪費するだけです。政権はこれらを直ちに撤廃すべきです。関税はエネルギーインフラの拡大コストを増加させるだけであり、AIパワードソリューションの競争力を損なう可能性があります。
許可プロセスを合理化することで、米国はAI開発を支援するエネルギーインフラの拡大を加速することができます。この改革は再生可能および従来型エネルギープロジェクトの両方を含む、さまざまなエネルギー源の迅速な展開を可能にします。これは、AIの計算需要の増加に伴うエネルギーニーズに対応するために不可欠です。
エネルギープロジェクトのための現在の許可プロセスは複雑で時間がかかり、しばしばイノベーションを妨げています。包括的な許可改革により、これらの障壁を削減し、エネルギー生産の迅速な拡大を促進することができます。これは米国のAI開発の長期的な競争力を支援するために不可欠です。
4. 米国主要機関での重要研究支援とSTEMパイプラインの強化
4.1 NSF予算削減の影響と復活の必要性
連邦研究資金は、イノベーションの推進、即時の民間セクター投資を引き付けない可能性のある長期的・ハイリスクプロジェクトの支援、そして助成金や教育プログラムを通じたSTEM人材パイプラインの強化に不可欠です。国立科学財団（NSF）は、AI研究開発に年間7億ドル以上を配分することで、これらの目標を推進しています。基礎的なコンピューティング研究は、NSFの資金に不釣り合いに依存しており、NSFは米国の機関でこの分野の研究の80%を支援しています。NSFが資金提供する基礎的なコンピューティング研究は生成AIの基盤を築き、アルゴリズム、機械学習、ハイパフォーマンスコンピューティング、AIハードウェアにおける重要な進歩を継続的に推進しています。
ホワイトハウスはNSFに課された予算削減（最近の人員削減を含む）を元に戻し、NSFが重要なAI研究を支援するために適切に資金提供され、人員配置されることを確保すべきです。昨年の8%の予算削減、最近の予算凍結、積極的な連邦規模縮小、およびさらなる予算削減の可能性についての不確実性は、すでに助成金の資金提供を混乱させ、主要な研究イニシアチブを支援する機関の能力を妨げています。
さらに、Inside Higher Edの2024年5月の記事「Researchers 'Shocked and Disappointed' After NSF Budget Cuts」（キャスリン・パーマー著）によれば、NSFが資金提供する研究に参加する機会は、学生を大学院プログラムに引き付ける上で、頻繁かつ重要な役割を果たしているため、予算削減はSTEMパイプラインも弱体化させています。
これは、中国がすでに世界のトップ1%の引用された科学論文のシェアで米国を上回り、2030年までに研究開発資金で米国に追いつく軌道にある時期に起こっています。ネイチャー誌の2024年10月の記事「The US is the world's science superpower — but for how long?」（ジェフ・トレフソンとリチャード・ヴァン・ノールデン著）によれば、中国は急速に米国の科学的優位性に追いついています。オーストラリア戦略政策研究所が維持するデータベースによると、中国はすでに6つの主要なAI関連カテゴリーのうち5つで、米国を上回るハイインパクト研究成果を生み出しています。NSFの資金提供を回復し保存できなければ、このギャップがさらに広がるリスクがあります。
予算削減はNSFの能力を直接的に損ない、米国の科学的競争力を弱めています。研究助成金の削減は、将来のAI科学者や工学者のトレーニングに必要な大学院プログラムやインターンシップの利用可能性を制限する可能性があります。NSFの資金提供を元に戻すことは、米国のAI研究の将来を確保するために不可欠です。
4.2 国家AI研究リソース（NAIRR）の拡大・法制化提言
ホワイトハウスのAI行動計画は、NSFの国家AI研究リソース（NAIRR）を拡大し法制化するよう議会に求めるべきであり、2024年の期限を超えてその長期的影響を確保すべきです。NAIRRはAI開発を民主化するために重要であり、主要テック企業以外の研究者に最先端のコンピューティングインフラストラクチャ、高品質データセット、および通常は手の届かない先進ツールへのアクセスを提供します。
アクセスを拡大することで、NAIRRは競争を促進し、多様なセクターにわたるAIイノベーションを加速します。そのパイロットプロジェクトはすでにリソースの価値を示しており、がん研究のための合成臨床データ、米国の水文循環のデジタルモデリング、AIを活用した教育ツールにおける画期的な進展を促進しています。これらのプロジェクトは、NAIRRPilot.orgで詳細に紹介されています。議会の行動がなければ、米国はこの重要なインフラを失うリスクがあります。
NAIRRは大学、研究機関、スタートアップ企業に最先端AIインフラへのアクセスを提供することで、イノベーションの障壁を低くし、大手テクノロジー企業以外の場所でAI研究を可能にします。NAIRRを拡大・法制化することで、米国は民主化されたAI開発への継続的な取り組みを確保し、より広範な研究コミュニティが最先端の技術とリソースにアクセスできるようにすることができます。
さらに、NAIRRはAI研究における協力を促進し、研究者がアイデアを共有し、共同で取り組み、互いの進歩に基づいて発展させることを可能にします。このようなオープンなアプローチは、イノベーションを加速し、米国のAI開発における競争力を向上させることができます。長期的な資金提供と法的枠組みを確保することで、NAIRRの利益を最大化し、地理的・制度的な境界を越えてより広範なAIエコシステム全体に拡大することができます。
4.3 コミュニティカレッジとK-12レベルでのAI教育投資の優先化
政権の目標であるAI政策の中心にアメリカの労働者を置き、AIの進歩から確実に恩恵を得られるようにするためには、ホワイトハウスのAI行動計画はコミュニティカレッジおよびK-12レベルでのAI関連教育への投資を優先すべきです。コミュニティカレッジはAI主導の産業に労働者を準備するための再教育・スキルアップグレードプログラムの資金が必要である一方、K-12イニシアチブはAIリテラシーとスキル開発に焦点を当てるべきです。
マサチューセッツ州やノースカロライナ州のような州ではすでにAI重視の教育を拡大するために企業や大学とパートナーシップを組んでおり、これらのプログラムの可能性を示しています。MITオープンラーニングの2022年4月の記事「MIT Launches Exciting AI Program for Grades 3-12 Nationwide」によると、MITは全国の3年生から12年生を対象としたAIプログラムを開始しました。また、EdNCの2025年1月の記事「Community colleges expand programming to prepare students for careers in AI」（アリ・リンデンバーグ著）によれば、コミュニティカレッジはAIキャリアに学生を準備させるためのプログラミングを拡大しています。
連邦支援によってこれらの取り組みを全国規模に拡大することで、より広範な労働力がAIを活用した経済で成功するための装備を整えることができます。AIリテラシーと技術的熟練度の高い労働力を育成することは、AIの発展と展開において米国の競争力を維持するために不可欠です。AIのスキルを持つ労働者の供給を増やすことで、米国はAI主導の経済変革から最大限の恩恵を得ることができます。
また、地域コミュニティカレッジでのプログラムは、従来の4年制大学の機会にアクセスできない可能性のある人々に、AIキャリアへの道を提供することができます。これにより、AIのスキルと機会へのアクセスを民主化し、より幅広い人口層がこの急成長分野の恩恵を受けることができます。K-12レベルでの早期AIリテラシー教育と組み合わせることで、米国は将来のAI人材のパイプラインを構築することができます。
5. AI基盤モデルへのイデオロギー的中立性を強制する規制回避
5.1 EU AI法のようなコンプライアンス負担の回避
私たちはホワイトハウスに対して、AIモデルにイデオロギー的中立性の基準を強制するような追加規制の推進を控えるよう強く求めます。このような規制は、欧州連合のAI法の下で要求されるものと同様のコンプライアンス負担を課すリスクがあります。EU AI法は開発者に広範な監査の実施、詳細な文書の維持、そして高コストのバイアス軽減措置の実装を指示しています。
欧州委員会のために作成された報告書（CEPS、ICF、およびWavestoneによる執筆）によれば、EU AI法に準拠するための関連コストはAIツール構築の総コストの17.22%に相当すると推定されています。この報告書は「Study to support an impact assessment of regulatory requirements for Artificial Intelligence in Europe」というタイトルで、欧州連合出版局から2021年4月に発行されました。
人口統計学的特性や政治的イデオロギーに基づく差別禁止の基準を強制することを目的としたものであれ、このような規制は同じ結果をもたらす可能性が高いです：イノベーションを抑制し、追加コストを吸収できる大規模で十分なリソースを持つ企業を優遇する面倒な規制上の障害です。
このような規制の負担は、AIモデル開発に対する重大な障壁となる可能性があります。厳格なコンプライアンス要件は、大規模な監査と文書作成のための専門スタッフの雇用や、高度なバイアス検出・軽減システムへの投資など、多大なリソースを必要とします。これらのコストと複雑さは、特にリソースが限られている小規模な企業や新興企業に過度の負担を課します。
その結果、AI開発は大手テクノロジー企業に集中する可能性が高まり、AIエコシステムの多様性と活力が損なわれます。これは、米国がAI開発で世界をリードする能力に悪影響を及ぼします。多様なアプローチやアイデアの欠如は、イノベーションを停滞させ、消費者の選択肢を制限する可能性があります。
5.2 市場の多様性と消費者選択の支持
望ましい結果を義務付けるために規制当局の権限を行使する代わりに、ホワイトハウスはAIモデル開発の幅広いスペクトルを奨励する政策を支持すべきです。基盤モデルの規制に対して軽規制アプローチを取り、重要なAIリソースへのアクセスを民主化することで、ホワイトハウスは市場の多様性を支援し、消費者により多くの選択肢を提供することができます。これにより、中央集権的または過度に管理されたAIエコシステムのリスクを軽減することができます。
多様なモデル開発アプローチを支持することで、米国はより革新的で競争的なAI環境を育成することができます。大企業だけでなく、中小企業や新興企業も含めた幅広い開発者がAIソリューションを作成できるようにすることで、最終的に消費者はより多くの選択肢を得ることができます。これは市場原理を通じて品質とイノベーションを推進し、すべての人にとってよりよい結果をもたらします。
市場主導のアプローチは、政府が特定の結果を義務付けるよりも効果的にイノベーションを促進する可能性があります。多様な開発者がさまざまなユースケースやニーズに対応した特定のAIソリューションを作成できるようにすることで、経済全体でAIの利点をより広く実現することができます。
さらに、多様な市場は自然に消費者の需要に応えるようになります。ユーザーは自分のニーズと価値観に最も合ったAIシステムを選択できるようになり、一部の人口統計に不公平な結果を生み出す可能性のあるモデルは市場で不利になる可能性があります。これは、過度に厳格な規制枠組みよりも持続可能で効果的なアプローチかもしれません。
最終的に、頑健な競争と消費者選択を支持することは、単一のアプローチや特定のイデオロギー的見解を義務付けるよりも、より健全で多様なAIエコシステムを育成するでしょう。
6. 結論
6.1 米国のAIリーダーシップ、動的かつ競争的なエコシステム構築の重要性
AI行動計画の策定に貢献する機会をいただき、感謝申し上げます。私たちはホワイトハウスに対し、米国のAIリーダーシップを強化しながら、動的で競争的、そして革新的なエコシステムを育成する戦略を採用するよう強く求めます。AI技術の発展が加速する中、米国が世界的なリーダーとしての地位を維持するためには、バランスの取れた政策アプローチが不可欠です。
競争的で活気あるAIエコシステムでは、大企業だけでなく中小企業も繁栄でき、市場原理が技術的ブレークスルーを促進し、消費者がさまざまなAIモデルやアプリケーションにアクセスできるようになります。これは、過度に規制された環境では実現が難しいものです。バイデン政権の過度に規範的なアプローチから離れ、より軽規制のアプローチに移行することは、米国のAI革新を推進するための重要なステップです。
しかし、AIの発展を促進する一方で、関連するリスクにも対処する必要があります。透明性、自主的な基準設定、市場主導の解決策を優先することで、イノベーションを阻害することなく責任あるAI開発を確保することができます。これにより、米国は国際的な競争の中で優位性を維持しながら、AIの経済的・社会的利益を最大化することができます。
米国のAIリーダーシップを確保するためには、基盤モデルの規制に対する軽規制アプローチ、多様なエネルギー源の活用、研究機関への支援強化、STEMパイプラインの強化、そしてAIモデルのイデオロギー的中立性を強制する規制の回避を含む、包括的な戦略が必要です。これらの要素が組み合わさることで、革新と成長のための環境が整い、米国はAI開発の最前線に立ち続けることができます。
6.2 戦略的投資、規制緩和、バランスのとれたエネルギー政策の提言
AI行動計画の開発に貢献する機会に感謝し、ホワイトハウスには米国のAIリーダーシップを強化しながら、動的で競争的、革新的なエコシステムを育成する戦略を採用するよう求めます。戦略的投資を優先し、規制の過剰を最小化し、バランスの取れたエネルギー政策を擁護するアプローチが、AI開発を経済成長と国家安全保障の原動力として維持することを保証します。
具体的には、「軽規制」アプローチを採用し、計算量に基づく閾値のような不完全な指標を避け、国防生産法の過度な使用を控えることで、イノベーションを促進する環境を整えるべきです。同時に、風力、太陽光、水力発電などの再生可能エネルギーと、原子力や化石燃料などの従来型エネルギーを組み合わせた「全方位的」エネルギー戦略を通じて、AIの計算需要をサポートするためのクリーンで信頼性の高いエネルギー供給を確保する必要があります。
さらに、国立科学財団やNAIRRなどの主要研究機関への戦略的投資を復活・拡大し、コミュニティカレッジやK-12レベルでのAI教育を優先することで、次世代のAI革新者と労働者を育成する必要があります。そして最後に、市場の多様性と消費者選択を支持し、AIモデルにイデオロギー的中立性を強制する過度な規制を避けることで、より健全で活気あるAIエコシステムを育むことができます。
これらの提言を採用することで、米国はAI開発における世界的リーダーシップを強化し、この技術革命がもたらす経済的・社会的利益を最大化することができます。バランスの取れたアプローチは、責任あるAI開発を確保しながらも、イノベーションと経済成長を促進し、すべてのアメリカ国民がAIの進歩から恩恵を受けられるようにします。