※本記事は、OpenAIが2025年3月13日に米国科学技術政策局(OSTP)に提出した政策提案書の内容を基に作成されています。文書は公開が承認されており、Christopher Lehane氏（OpenAI副社長兼グローバル担当）によって署名されています。本記事では、提案書の内容を要約しております。なお、本記事の内容は原文書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、オリジナルの文書をご参照いただくことをお勧めいたします。また、OpenAIの公式ウェブサイト（https://openai.com ）や関連する経済的青写真（Economic Blueprint）も併せてご参照ください。
OpenAI AI行動計画提案
序文
1. 提案の背景と目的
私たちOpenAIは、科学技術政策局(OSTP)が検討している新しいAIアクションプランに対して、謹んで提案を提出いたします。バンス副大統領がパリAIアクションサミットで述べたように、このアクションプランは「人々をより生産的に、より豊かに、そしてより自由に」しながら、アメリカのAIリーダーシップを維持するものです。アメリカの世界をリードするAI部門が人工知能一般(AGI)に近づきつつある今、2030年までにアメリカを追い抜くことを決意している中国共産党(CCP)との競争において、トランプ政権の新しいAIアクションプランは、民主的原則に基づくアメリカ主導のAIが、CCPが構築する独裁的・権威主義的AIに打ち勝つことを確実にすることができます。
ドナルド・J・トランプ大統領は2025年1月23日の行政命令14179で、「人間の繁栄、経済的競争力、国家安全保障を促進するために、アメリカの世界的優位性を維持し強化することが米国の政策である」と述べました。私たちOpenAIは、AIが戦うに値する繁栄と自由を生み出すというトランプ政権の考えに同意します—特に、この政権がAIにどのように取り組むかによって未来が形作られる若い世代にとって重要です。
2. アメリカのAIリーダーシップの重要性
私たちOpenAIは、アメリカの世界をリードするAI部門が人工知能一般(AGI)に近づきつつある今、トランプ政権の新しいAIアクションプランは、民主的原則に基づくアメリカ主導のAIが、CCPが構築する独裁的・権威主義的AIに打ち勝つことを確実にできると考えています。世界中で4億人以上の人々がChatGPTを使用して、私たち単独では現在達成できないアイデアの創出、発見、ブレークスルーを実現しています。つい2週間前には、エネルギー省の国立研究所と提携して1,500人の科学者が私たちのツールを使用し、科学的発見をさらに遠く、より速く進めることができるようにしました。
AIが進歩するにつれて、進展が加速し、コストが急速に低下していることが私たちOpenAIの研究から明らかになっています。インテリジェンス時代の入り口に立つ私たちは、AIへのアクセスと利益を得る自由、つまり「インテリジェンスの自由」を人々が持つことを確保しなければなりません。この自由は、人々の自由を奪おうとする独裁勢力からも、法律や官僚主義の層によってその実現を妨げられることからも保護される必要があります。
人間の創意工夫を拡大するAIは、より多くの自由がより高い生産性、繁栄、さらなる革新につながるフライホイールを生み出し、再びポジティブサムの成長に焦点を当てることができるようになります。このビジョンを実現するため、私たちはアメリカのAIリーダーシップを維持・強化する戦略的提案をOSTPに提出します。
3. 若い世代とAIの関係性
私たちOpenAIは、若い世代の未来がこの政権のAIへのアプローチによってどのように形作られるかを特に重視しています。世界的に見ると、ChatGPTユーザーの大半は35歳未満です。米国内では、約3分の1が18歳から24歳です。これはログインユーザーから自己申告されたデータに基づいています。
若い人々とその親は、AIがもたらす経済的機会を認識しています。ピュー・リサーチセンターの2025年1月の調査によると、米国の親の10人中7人以上が、今日の子どもたちは自分たちより経済的に恵まれないと考えています。また、サムスンが委託したモーニング・コンサルトの2024年9月の調査によれば、米国の親の10人中9人は、子どもたちが将来の仕事のためにAIの使い方を学ぶことが重要だと考えています。そしてその内8割が、それが今日起こっていないか、起こっているかどうか分からないと回答しています。
さらに、OpenAIが2025年2月に発表した「AI対応の労働力の構築：米国におけるChatGPT採用に関する調査」によれば、大学生年齢のAIユーザーの4分の3が教育やキャリアでAIを使用したいと考えています。多くの若者は、学校が正式なAI教育を提供するのを待たずに、自分自身や友人にAIについて教えています。
このような状況の中、AIは今後10年間で生産性を大幅に向上させる可能性があります。私たちは共に、この高まる繁栄とより大きな自由を実現することができるのです。
人間の創意工夫の拡大
1. イノベーションとその歴史的意義
イノベーションは、私たちの現在の限界を超えて進む能力を創出し、拡大します。歴史を振り返ると、人間の移動手段は歩行から家畜化された馬、車輪、蒸気力、自動車、飛行機へと進化し、移動の自由を拡大してきました。照明に関しては、日光からろうそくや灯油ランプ、そして終日のあらゆる時間に光と電力を提供する電気へと発展し、生産、思考、創造の自由を拡大しました。コミュニケーションは口頭から石筆とタブレット、印刷機、電信、電話、コンピュータ、スマートフォンへと進化し、学習と知識の自由を拡大してきました。
今、AGI（人工知能一般）に近づくにつれて、イノベーションは人間の創意工夫そのもの—学び、知り、考え、創造し、生産する自由の総体—を拡大する準備が整いつつあります。これは単なる技術的進歩ではなく、人間の可能性の拡張を意味します。
過去の各革新的技術が、それぞれの時代に人間の能力を拡張し新たな自由をもたらしたように、AIは人間の知性そのものを拡張し、これまで想像できなかった新たな創造と発見の可能性を開く転換点に私たちは立っています。AIを通じた人間の創意工夫の拡大は、歴史的イノベーションの自然な発展であり、人類の進歩の次なる大きな一歩なのです。
2. インテリジェンス時代への移行
私たちのCEOであるサム・アルトマンが記述しているように、私たちは次の繁栄の飛躍、すなわちインテリジェンス時代の入り口に立っています。しかし、人々が「インテリジェンスの自由」を持つことを確保しなければなりません。これによって私たちが意味するのは、人々の自由を奪おうとする独裁勢力からも、法律や官僚主義の層によってその実現を妨げられることからも保護されながら、AGIにアクセスし恩恵を受ける自由です。
世界中で4億人以上の人々がChatGPTを使用して、私たち単独では現在達成できないアイデアの創出、発見、ブレークスルーを実現しています。つい2週間前には、エネルギー省の国立研究所と提携して1,500人の科学者が私たちのツールを使用し、科学的発見をさらに遠く、より速く進めることができるようにしました。
インテリジェンス時代への移行は、単に技術的な進歩ではなく、人間の能力と可能性の根本的な拡張を意味します。AIが人間の創意工夫を拡大することで、より多くの自由がより高い生産性、繁栄、さらなる革新につながるフライホイールを生み出し、社会全体がポジティブサムの成長に再び焦点を当てることができるようになります。これは新たな繁栄と機会の時代の夜明けであり、私たちがこの移行をどのように導くかが、将来の世代の自由と可能性を決定づけることになるのです。
3. AIの進歩を示す3つのスケーリング原則
私たちOpenAIの研究によると、AIが進歩するにつれて、進展が加速し、ますます手頃な価格になっていることが示されています。この進歩は以下の3つのスケーリング原則に反映されています。
- AIモデルの知能は、それを訓練および実行するために使用されるリソースのログにほぼ等しくなります。 最近まで、スケーリングの進歩は主に訓練のためのコンピュート能力とデータから来ていましたが、私たちは推論コンピュートからも知能をスケールさせる方法を示してきました。これらの利得を予測するスケーリング法則は、多くの桁にわたって非常に正確であるため、AIにより多く投資すれば、より良く、より高性能になり続けることが保証されています。私たちは、線形的に増加する知能の社会経済的価値は、本質的に超指数関数的であると考えています。
- 特定のレベルのAI能力を使用するコストは、12か月ごとに約10倍低下し、価格が下がるとはるかに多くの使用につながります。 私たちはこれを2023年初頭のGPT-4と2024年中頃のGPT-4oの間のトークンコストの変化で目の当たりにしました。この期間中、トークンあたりの価格は約150倍低下しました。ムーアの法則はマイクロチップ上のトランジスタ数が約2年ごとに倍増すると予測しましたが、AIの使用コスト低下はさらに劇的です。
- AIモデルを改善するのにかかるカレンダー時間は減少し続けています。 AIモデルは人間の知能に加速度的に追いついています。コンピュータが特定のベンチマークで人間を打ち負かすのにかかる典型的な時間は、ベンチマークが導入されてから20年から5年へ、そして現在では1〜2年へと短縮されました—そして私たちは、これらの進歩が近い将来に止まる理由を見出せません。
これらの原則によって示されるように、AIは人間の創意工夫をますます速く、より手頃な価格で拡大し、より多くの自由がより高い生産性、繁栄、さらなる革新につながるフライホイールを生み出します。これにより、私たちは再びポジティブサムの成長に焦点を当てることができるようになるのです。
民主的AIの推進
1. 民主的原則に基づくAI
私たちOpenAIは、最善の未来は民主的AI—つまりアメリカが常に支持してきた民主的原則によって形作られるAI—と共に前進することであると信じています。私たちが最近の経済青写真で概説したように、これらの原則には以下が含まれると考えています：
まず、革新を促進する自由かつ公正な競争を推進する自由市場が必要です。競争環境はAI開発の多様性と質を高め、特定の組織や国に力が集中することを防ぎます。
次に、開発者とユーザーの自由も重要です。彼らが自分たちの考えに従ってツールを操作し指示できる自由を持ちつつ、全ての人のAIを安全に保つ明確で常識的な技術標準に従い、それを守らない場合は責任を負うことが求められます。民主的AIでは、個人の自由と社会的責任のバランスが重視されます。
最後に、政府がAIツールを使って市民に対する権力と支配を蓄積したり、他国を脅したり強制したりすることを防止することが重要です。民主的AIは個人の自由を拡大し、政府の力を制限するものでなければなりません。
これらの原則に基づくAIの発展こそが、すべての人々に利益をもたらす将来への道です。民主的AIは、技術の進歩と人間の自由と尊厳の両方を尊重するバランスの取れたアプローチを提供します。このビジョンの実現は、単に技術的な課題ではなく、私たち全体の社会的価値観と優先事項を反映する選択なのです。
2. 中国共産党(CCP)との競争
民主的AIを推進するにあたり、アメリカは2030年までに世界的リーダーになることを決意した中国共産党(CCP)と競争しています。最近のDeepSeekのR1モデルのリリースは、その能力ではなく（R1の推論能力は印象的ですが、せいぜい複数の米国モデルと同等です）、この競争の状態を測る指標として注目に値します。
Huaweiと同様に、クリティカルインフラストラクチャなど高リスクのユースケースでDeepSeekモデル上に構築することには重大なリスクがあります。DeepSeekがCCPによって操作され、危害を引き起こすためにモデルを操作するよう強制される可能性があるからです。また、DeepSeekは同時に国家補助金を受け、国家によって管理され、自由に利用できるため、ユーザーにとってのコストはプライバシーとセキュリティであり、DeepSeekは中国法の下でユーザーデータの要求に応じる必要があり、そのデータをCCPが使用するためのより高性能なシステムを訓練するために使用します。
彼らのモデルは、IDの不正利用や知的財産権の侵害などの不正行為や有害な活動の方法をより積極的に生成します。これはCCPがアメリカの知的財産権の侵害を欠点ではなく特徴と見なしていることを反映しています。
今日、CCP主導の中国はいくつかの戦略的優位性を持っています：権威主義国家として、データ、エネルギー、技術的人材、そして国内チップ開発能力を構築するために必要な巨額の資金を迅速に動員する能力を持っています。また、既存の一帯一路イニシアチブを活用し、HuaweiとしたのようにAIツールやインフラ資金を必要とする国々を強制することでDeepSeekのようなPRCベースのAIシステムの採用を拡大できます。
アメリカは今日AIでリードを維持していますが、DeepSeekはそのリードが広くなく、狭まりつつあることを示しています。AIアクションプランは、アメリカ主導のAIがCCP主導のAIに打ち勝ち、アメリカのAIリーダーシップと全アメリカ人のためのより明るい未来の両方を確保するべきです。
3. DeepSeekモデルからの教訓
DeepSeekのR1モデルのリリースは、その能力そのものよりも、米中AI競争の状況を測る重要な指標として注目すべきです。R1の推論能力は確かに印象的ですが、せいぜい複数の米国モデルと同等レベルです。しかし、このリリースから学ぶべき教訓は多いです。
Huaweiと同様に、クリティカルインフラストラクチャなど高リスクのユースケースでDeepSeekモデル上に構築することには重大なリスクがあります。DeepSeekがCCPによって操作され、害をもたらすためにモデルを改変するよう強制される可能性があるからです。DeepSeekは同時に国家補助金を受け、国家によって管理され、かつ無料で利用できるという特徴を持っています。つまり、ユーザーにとっての本当のコストはプライバシーとセキュリティなのです。DeepSeekは中国法の下でユーザーデータの要求に応じる必要があり、そのデータをCCPが使用するためのより高性能なシステムを訓練するために使用します。
さらに懸念すべき点として、DeepSeekのモデルはID詐欺や知的財産権の侵害などの不正行為や有害な活動の方法をより積極的に生成します。これはCCPがアメリカの知的財産権の侵害を欠点ではなく特徴と見なしていることを反映しています。このような姿勢は、米中のAI開発における価値観の根本的な違いを示しています。
DeepSeekの事例は、技術的能力だけでなく、その背後にある意図と価値観も重要であることを教えています。民主的価値観に基づいたAI開発を進めることで、技術の進歩と人間の自由が調和した未来を築くことができるのです。
中国の戦略的優位性
1. 権威主義国家としての資源動員能力
今日、CCP主導の中国は、権威主義国家として複数の戦略的優位性を持っています。その最も顕著な能力は、リソースを迅速に動員できることです。データ、エネルギー、技術的人材、そして国内のチップ開発能力を構築するために必要な巨額の資金を短期間で集中させることができます。
中国の国家主導モデルでは、政府が直接重要な技術開発に資金を投入し、戦略的優先事項に沿って企業を指導することができます。このアプローチにより、AI開発に必要な巨大なデータセンターの構築や、半導体自給自足への移行など、大規模かつ長期的なインフラプロジェクトを迅速に実行することが可能になっています。
さらに、中国では政府がデータ収集を広範囲に行うことができ、プライバシーに関する制約が少ないため、AIモデルのトレーニングに利用できるデータセットが膨大に蓄積されています。これは民主主義国家では同様の規模や範囲では実現困難です。
中国のトップダウン型の意思決定プロセスは、複数の利害関係者間の合意形成が必要な民主主義国家と比較して、戦略的方向性の迅速な変更や資源の再配分を可能にします。これにより、AIのような急速に進化する技術分野において、機動的かつ統一された国家戦略を推進することができるのです。
このような権威主義的なリソース動員能力は、短期的には技術開発を加速させる可能性がありますが、長期的には革新や創造性の制約、国際協力の制限、そして最終的には民主的価値観に基づいたAI開発の阻害という代償を伴います。
2. 一帯一路イニシアチブの活用
中国共産党（CCP）は、既存の一帯一路イニシアチブを戦略的に活用してAI技術の普及を進めています。Huaweiの場合と同様に、中国はDeepSeekのようなAIシステムをAIツールやインフラ開発資金を必要とする国々に強制的に普及させることができます。
一帯一路イニシアチブは、もともとアジア、アフリカ、ヨーロッパを結ぶインフラ開発と投資の枠組みとして開始されましたが、現在はデジタルシルクロードとして知られる技術的拡張を含んでいます。この既存のネットワークを通じて、中国はDeepSeekのようなAIシステムを提供する立場にあり、多くの発展途上国が技術的選択肢を検討する際に経済的依存関係を作り出しています。
中国はAIの普及において、資金提供と技術導入をセットで提案し、受け入れ国はしばしば財政的必要性からその条件を受け入れざるを得ない状況になります。これは表面上は技術支援のように見えますが、実際には長期的な技術的依存関係を作り出し、中国のデジタル影響圏を拡大する戦略です。
さらに、これらのAIシステムが一度導入されると、それらは現地のデータを収集し、中国のAIモデルをさらに強化するために使用される可能性があります。このようにして、中国は地理的影響力を広げながら、同時に自国のAI能力も向上させるという二重の利益を得ています。
この状況は、アメリカと同盟国がより魅力的な代替案を提供し、民主的価値観に基づいたAIシステムの普及を積極的に促進する必要性を浮き彫りにしています。
3. 規制裁定と著作権裁定からの利益
中国は、アメリカの各州が独自の産業全体に適用される法律を可決しようとしていることから生じる規制裁定から利益を得る能力も持っています。これらの法律の一部は欧州連合のAI規制をモデルにしており、国内のAI企業に対してはPRCベースの企業よりも強制力が強くなる可能性があります。こうした法律は、煩雑なコンプライアンス要件を課し、私たちの経済競争力を妨げ、国家安全保障を損なう恐れがあります。さらに、これらはアメリカの起業家が利用できるトレーニングデータの質と量を弱め、下流の消費者やビジネスにとっての有用性を低下させる可能性があります。
また中国は、米国のような法令でAIトレーニングを明確に保護していない、あるいはEUのように著作権保持者のためのオプトアウト制度を通じてトレーニングデータの量を削減する民主国家によって作られる著作権裁定からも利益を得ています。PRCはいずれの国の知的財産制度もAIシステムのトレーニングについて尊重する可能性は低いですが、すでに同じデータへのアクセスを持っている可能性が高いため、アメリカのAIラボは比較的不利な立場に置かれ、オリジナルの知的財産創作者への保護はほとんど得られません。
このように中国は、アメリカやその他の民主主義国家における規制や法的枠組みの差異や不確実性を巧みに利用し、自国のAI開発を有利に進めることができます。これらの裁定はアメリカのAI開発者に不均衡な負担を課す一方で、中国のAI開発には実質的な制約をほとんど与えないという非対称性を生み出しています。
提案の概要
1. 革新の自由を確保する規制戦略
私たちは、連邦政府と民間セクターの間に、アメリカの国家安全保障を保護し強化するための、厳密に範囲を絞った自主的パートナーシップの枠組みを作ることを提案します。この枠組みは、政府が米国の州で今年だけでも781件以上提案されているAI関連法案から民間セクターを救済する代わりに、政府が適切な場合に情報や利用権を受け取るという伝統を拡大するものです。この規制の寄せ集めはイノベーションを妨げ、AIの場合はアメリカのリーダーシップポジションを弱める危険があります。
商務省の監督の下、AI担当大臣と協力し、おそらく米国AI安全研究所を再構想することで、この取り組みは国家安全保障と経済競争力のコミュニティ全体にわたる専門知識を調整する、政府への単一の効率的な「玄関口」を国内のAI企業に提供するでしょう。
この狙いを絞った枠組みは、連邦政府に以下の権限を与えるでしょう：大規模AI企業とスタートアップの両方と、純粋に自主的かつオプショナルベースで連携し、AIリスクや米国の国益を支援する最先端の機能について情報を得る。連邦機関の安全な施設にサンドボックスとテスト機能を設置することを含みます。また、競合他社や敵対者のテクノロジーに対してアメリカのAI技術の状態を評価し、国家安全保障リスクからフロンティアモデルを評価・保護するための技術標準の開発を調整します。さらに、フロンティアモデルによって悪化する国家安全保障リスク（サイバー、CBRN等）や国家主体（中国による経済スパイ活動等）によってもたらされるリスクを軽減するためのツールと機密情報を米国のAI企業に提供します。
このイニシアチブへの企業参加を奨励するために、政府と契約する道筋を作り、これらのパートナーシップ中に共有される企業情報に強力な保護を提供し、国家安全保障分野に関連する企業の内部作業への障壁を減らすことも含まれます。最後に、この枠組みは州ベースの法律がアメリカのAIイノベーションリードを損なわないよう保証し、アメリカのスタートアップのためのサンドボックスを作り、フロンティアモデルセキュリティに焦点を当てた州ベースの規制（例：CA SB 1047）からの先取りを含む責任保護を参加企業に提供します。これにより、あらゆる規模のAI企業が、一部の州ベースの責任制度によって作られる規制の不確実性から解放され、最先端のAI技術を追求することができるよう、米国の公共および民間セクターの競争力を維持するのに役立ちます。
2. 民主的AIを輸出する輸出管理戦略
包括的な輸出管理戦略は、PRCへのAI技術の流れを制限するだけでなく、アメリカが「普及に勝つ」ことを確実にするべきです。つまり、世界のできるだけ多くの部分が民主的価値観に沿い、民主的インフラの上に構築することです。そのために、私たちは米国政府が全アドレス可能市場（TAM）、つまりPRCとその少数の同盟国を除く世界全体と、サービス可能アドレス可能市場（SAM）、つまり民主的なレールの上にAIを構築したい国々を比較検討し、米国政府が設定した民主的原則に沿ってAIを展開することを含め、後者ができるだけ多く関与するよう支援することを提案します。
特に、私たちはAI普及ルールの3層フレームワークを維持して世界のAI市場における国々を区別することを提案しますが、第I層の国の数を拡大するいくつかの重要な修正を加えます：
第I層：市民のための自由を促進する方法でAIシステムを展開することによって民主的AI原則にコミットする国々は、第I層国と見なされる可能性があります。
第II層：輸出管理されたチップや他の米国開発の知的財産が第III層国に転用されるのを防ぐことに失敗してきた歴史を持つ国々のみに限定します。これらの国々は時間をかけて第I層の地位を獲得するよう奨励・支援され、その間はより厳格なセキュリティ要件の対象となります。
第III層：CCP主導の中国と、CCPと連携している少数の国々が、民主的AIシステムへのアクセスが禁止されている独自のカテゴリーを代表します。
この戦略は、民主的AIシステムの使用を促進しながら米国の優位性を保護し、民主的AI原則の世界的採用を奨励するでしょう。これらの国々の開発者がオープンソースモデルに容易にアクセスできるようにすることも、私たちの優位性を強化します。AIがオープンソースであるべきかクローズドソースであるべきかという質問は誤った選択肢です—私たちは両方必要であり、それらはアメリカのレール上でのAI構築を奨励する相補的な方法で機能することができます。
3. 学ぶ自由を促進する著作権戦略
アメリカの著作権法は、長年にわたる「フェアユース」の原則を含め、既存の作品の変革的な使用を保護し、革新者が実験と起業家精神のための均衡のとれた予測可能な枠組みを持つことを保証しています。このアプローチは、テクノロジーの進歩の初期段階を通じたアメリカの成功を支え、PRCの最近の出来事を受けて、AIにおけるアメリカのリーダーシップの継続にさらに重要です。
OpenAIのモデルは、一般の人々による消費のために作品を複製しないようにトレーニングされています。その代わり、モデルは作品から学習し、パターン、言語構造、文脈的洞察を抽出します。これは、私たちのAIモデルトレーニングが著作権とフェアユース原則の核心的目的に沿っていることを意味します。既存の作品を使って全く新しい異なるものを作り出し、既存の作品の商業的価値を損なうことなく行います。
アメリカにはこれほど多くのAIスタートアップがあり、これほど多くの投資を引き付け、これほど多くの研究ブレークスルーを達成しているのは、フェアユース原則がAI開発を促進しているからです。他の市場では、厳格な著作権ルールがイノベーションと投資を抑制しています。
例えば、欧州連合は、あらゆる権利保有者に広く適用できる「オプトアウト」を伴う「テキストとデータマイニングの例外」を作り出しました。これは重要なAI入力へのアクセスがより予測しにくく、EUの規制が形を取るにつれておそらくより困難になることを意味します。入力の予測不可能な可用性は、特に限られた予算を持つ小さな新規参入者にとって、AIイノベーションを妨げます。
AIへのフェアユース原則の適用は、アメリカの競争力の問題だけでなく、国家安全保障の問題でもあります。PRCのDeepSeekでの急速な進歩は、フロンティアAIにおけるアメリカのリードが決して保証されていないことを示しています。重要な産業とインフラプロジェクトへの集中的な国家支援を考えると、PRCのAI開発者が著作権データを含むデータへの制限のないアクセスを享受することにほとんど疑いの余地はありません。PRCの開発者がデータへの制限のないアクセスを持ち、アメリカの企業がフェアユースアクセスなしで取り残されるなら、AIレースは事実上終わりです。アメリカは負け、民主的AIの成功も同様です。
私たちは、米国政府が著作権システムがアメリカのAIリーダーシップとアメリカの経済的・国家安全保障的利益を引き続き支援するよう、著作権とAIをめぐる国際政策議論を形成し、より革新的でない国々が彼らの法的制度をアメリカのAI企業に押し付け、進歩の速度を遅らせることを防ぐことを提案します。また、アメリカのAI企業が利用できるデータの全体的なレベルを積極的に評価し、他の国々がアメリカ企業のデータへのアクセスやその他の重要な入力を制限しているかどうかを判断することも推奨します。
4. 成長を促進するインフラ機会の活用
今日、世界中で何千億ドルもの資金がAIインフラへの投資を待っています。米国がこれらのリソースを世界中の民主的AIエコシステムを支援するプロジェクトに迅速に向けなければ、これらの資金はCCPが支援し形作るプロジェクトに流れていくでしょう。
私たちは、すべてのアメリカ人に利益をもたらす経済成長を促進し、AIへのアクセスを最大化し、機密性の高いアメリカのデータをアメリカの土壌に保持することで国家安全保障上の利益を保護するための基礎的な戦略を提案します。これには、開発者を抑制するのではなく奨励する政策やイニシアチブ、AIに対応した労働力とラボ、スタートアップ、大規模企業のエコシステムの支援、そして将来にわたるアメリカのAIリーダーシップの確保が含まれます。
何よりもまず、データセンターの構築は資本集約的であり、特に膨大なリソースを持つ既存のハイパースケーラーと競争しようとする新規参入者にとってはそうです。私たちは、米国におけるAIインフラの構築に十分な資本が流れることを確保するために、この政権によってすでに提案されているソリューションを支持します。これには「主権型ウェルスファンド」のような投資手段、政府が必要な計算資源を確保し同時にアメリカ開発のAIへの需要がある市場にシグナルを送る政府の買い取りと保証、そして米国政府が信用補完を提供するために利用できる税額控除、ローン、その他の手段などが含まれます。
さらに、私たちは以下を提案します： 1956年の全国州間・国防高速道路法と同じくらい野心的な「国家送電高速道路法」によって、送電、光ファイバー接続、天然ガスパイプラインの建設を拡大します。連邦、州、地方、そして部族当局からの承認を得るための「3つのP」—計画、許可、支払い—のプロセスは、米国のAI産業にとって不利です。送電線の完成には10年以上かかることもあります。ラインが建設されると、建設コストを負担するために誰がより高い電気料金を支払うかについて当事者間で合意する必要があります。このプロセスでは、送電線の整備にしばしば遅延が影響します。これらのプロセスを効率化し、冗長性を排除することは、インフラプロジェクトを大幅にスピードアップし、米国のAI部門の世界的な競争力を維持し、信頼性が高く手頃な価格のエネルギーの将来を確保するでしょう。
現在アナログ形式の政府データのデジタル化も有効です。多くの政府データはパブリックドメインにあります。これをよりアクセスしやすくまたは機械読み取り可能にすることで、特に重要なデータが政府保有であることが多い分野で働くすべての規模のアメリカのAI開発者を支援できます。その代わりに、このデータを使用する開発者は政府と協力して、より良い公共政策の開発に役立つ新しい洞察を解き放つことができます。例えば、政府機関は米国国立公文書記録管理局のテキスト検索可能性のための光学式文字認識（OCR）やAI駆動のメタデータタグ付けの使用における取り組みを基盤にすることができます。
5. 政府によるAI採用の野心的戦略
連邦政府の各部門や機関におけるAIの採用は、依然として許容できないほど低いレベルにあります。連邦職員、特に国家安全保障部門の職員は、この技術の恩恵を活用できていないことがほとんどです。
政府はAIツールの採用に対する既知の障壁を取り除くために、官民パートナーシップを奨励すべきです。これには時代遅れで長期にわたる認証プロセス、制限的なテスト権限、柔軟性に欠ける調達経路などが含まれます。具体的には、以下を推奨します：
クラウドベースアプリケーションのサイバーセキュリティルールを近代化すること。AI提供者が連邦セキュリティ規制（主に連邦リスク承認管理プログラム・FedRAMP）に準拠するための政府の現在のプロセスは12〜18ヶ月かかりますが、商業標準では1〜3ヶ月であり、政府データに対する追加保護の明確な証拠はありません。政府はAIツールの承認のためのより速く、基準に基づいた経路を確立することでFedRAMPを近代化すべきです。基準には、外国所有・管理・影響（FOCI）承認、施設クリアランス（FCL）ステータス、米国での設立、認識されている評価フレームワーク（例：MMLU）のトップ20にランクされるファーストパーティAIモデル、SOC 2認定、そして対処されたすべての発見事項を持つ最近のサードパーティ侵入テストなどが含まれる可能性があります。
AIテストと実験を加速すること。政府は連邦機関が商業標準の実践（SOC 2や国際標準化機構（ISO）監査報告書など）を使用して実際のデータでテストや実験を行うことを許可し、潜在的にFedRAMPの一時的な免除を与えるべきです。AIベンダーは完全な認証を待つ間もFedRAMPの継続的監視要件を満たす必要があります。実際の使用前の標準的なデューデリジェンスと組み合わせると、このアプローチにより機関は連邦セキュリティ要件に準拠しながら、約12ヶ月早く新しいAIサービスにアクセスできるようになります。
迅速な調達メカニズムを有効にすること。新しいセキュリティとテストのアプローチが整えば、各機関はフロンティアAIツールを調達し展開するためのより迅速かつ直接的な経路も持つ必要があります。政府は「その他の取引権限（OTAs）」、「商業サービス提供（CSO）」またはその他の調達経路を引き続き評価し、従来のITプロバイダーだけでなくフロンティアAIラボからの技術へのアクセスを確保すべきです。国防総省の最近のソフトウェア調達の近代化への取り組みは励みになります。
消費者向けモデルを迅速に取得できるようにするだけでは不十分です。政府は商業市場が存在しない可能性のあるカスタムな国家安全保障パイロットプロジェクトも追求・資金提供する必要があります。例えば：
国家安全保障のためのカスタムモデル開発で業界と提携すること。政府は商業市場が存在しない国家安全保障タスク—地理空間情報や機密核タスクなど—に特化した機密データセットでトレーニングされたモデルを必要としています。これには多くの国家安全保障機関のセキュリティ要件を考えると、モデルウェイトのオンプレミス展開と大規模なコンピューティングへのアクセスが必要になる可能性が高いです。
これらのプロジェクトに今すぐ資金を提供し、このコンピューティングを確保すること—業界パートナーがチップ、トランスフォーマー、そして建設を開始できるようにし、このコンピューティングがイノベーションと地政学的競争が要求するペースでオンラインになることを確保します。
最後に、フロンティアAIラボはこれらのパイロットプロジェクトとカスタムモデルで国家安全保障企業と直接協力するために施設クリアランス（FCL）を必要とします。政府は国家安全保障をサポートすることに専念するフロンティアAIラボのFCLを迅速化すべきです。FCLを取得するプロセスは1年以上かかることがあります。AIの急速な発展を考えると、政府はできるだけ早くフロンティアAIラボとのより深い協力を優先すべきです。
1. 先取権：革新の自由の確保
1. 連邦政府と民間セクターの自主的パートナーシップ
私たちは、アメリカの国家安全保障を保護・強化するための、連邦政府と民間セクターの間に厳密に範囲を絞った自主的パートナーシップの枠組みを作ることを提案します。この枠組みは、政府が適切な場合に知見やアクセスを受け取る代わりに、民間セクターが米国の州で今年だけでも781件以上提案されているAI関連法案から救済を受けられるという伝統を拡大するものです。この規制の寄せ集めはイノベーションを妨げ、AIの場合はアメリカのリーダーシップポジションを弱める危険があります。
この取り組みは、米国商務省の監督の下、AI担当大臣と協力して実施され、おそらく米国AI安全研究所を再構想することになるでしょう。これにより、国内のAI企業は国家安全保障と経済競争力のコミュニティ全体にわたる専門知識を調整する、政府への単一の効率的な「玄関口」を持つことができます。
この枠組みは完全に自主的かつオプションであり、大規模AI企業とスタートアップの両方が参加できます。政府はこれによりAIリスクや米国の国益を支援する最先端の機能について情報を得ることができます。これには連邦機関の安全な施設にサンドボックスとテスト機能を設置することも含まれます。
また、連邦政府は競合他社や敵対者のテクノロジーと比較してアメリカのAI技術の状態を評価し、国家安全保障リスクからフロンティアモデルを評価・保護するための技術標準の開発を調整できるようになります。さらに、フロンティアモデルによって悪化する国家安全保障リスク（サイバー、CBRN等）や国家主体（中国による経済スパイ活動等）によってもたらされるリスクを軽減するためのツールと機密情報をアメリカのAI企業に提供することも可能になります。
このような自主的なパートナーシップは、国家安全保障と革新の促進を両立させる方法を提供し、アメリカのAI開発における競争力を維持しながら、安全性と責任ある発展を確保します。
2. 連邦政府の役割と権限
この狙いを絞った枠組みは、連邦政府に特定の重要な役割と権限を与えるものです。まず、連邦政府は大規模AI企業とスタートアップの両方と純粋に自主的かつオプショナルなベースで連携できるようになります。これによりAIリスクだけでなく、米国の国益を支援する最先端の機能についても情報を得ることができます。また、連邦機関の安全な施設にサンドボックスやテスト機能を設置することも含まれます。
次に、連邦政府は競合他社や敵対者のテクノロジーと比較してアメリカのAI技術の状態を評価できるようになります。これには外国モデルに対して、バックドアや悪意のある影響の可能性を評価することも含まれます。
さらに、連邦政府はフロンティアモデルを国家安全保障リスクから評価・保護するための技術標準の開発を調整する役割を担います。これらの標準は、急速に進化するAI技術における安全性とセキュリティを確保するための基礎となります。
もう一つの重要な役割は、アメリカのAI企業に国家安全保障リスクを軽減するためのツールと機密の脅威情報を提供することです。特にフロンティアモデルによって悪化する可能性のあるリスク（サイバー、CBRN等）や国家主体（中国による経済スパイ活動等）によってもたらされるリスクに対処するための支援を行います。
加えて、連邦政府は企業がこの自主的なイニシアチブに参加するためのインセンティブを提供します。政府との契約経路を作り、国家安全保障プロジェクトを含む契約を可能にし、これらのパートナーシップ中に共有される企業情報に強力な保護を提供し、国家安全保障分野に関連する企業の内部作業への障壁を減らします。
最後に、連邦政府は州ベースの法律がアメリカのAIイノベーションリードを損なわないことを保証します。アメリカのスタートアップのためのサンドボックスを創設し、フロンティアモデルセキュリティに焦点を当てた州ベースの規制（CA SB 1047など）からの先取りを含む責任保護を参加企業に提供します。
3. 州法からの保護と州法先取りの重要性
州ベースの法律がアメリカのイノベーションリードを損なわないことを保証することは、この枠組みの重要な要素です。現在、米国の州では781件以上ものAI関連法案が提案されています。この規制の寄せ集めは、イノベーションの進展を妨げ、特にAIの分野ではアメリカのリーダーシップを弱める危険性があります。
私たちの提案する枠組みは、アメリカのスタートアップのためのサンドボックス環境を創設し、参加企業に対して州ベースの規制からの先取り（プリエンプション）を含む責任保護を提供します。特にフロンティアモデルセキュリティに焦点を当てた州法（カリフォルニア州SB 1047など）からの保護が重要です。これにより、米国の公共・民間セクターの競争力を維持し、あらゆる規模のAI企業が一部の州ベースの責任制度によって生じる規制の不確実性から解放され、最先端のAI技術を追求できるようになります。
州法の先取りには連邦議会による法律が必要となりますが、これは国家的優先事項として取り組むべき課題です。異なる州の規制要件への対応は、特に小規模企業にとって大きな負担となり、イノベーションの速度を遅らせ、最終的には中国などの競合国に対してアメリカが不利な立場に置かれる可能性があります。
連邦レベルでの一貫した枠組みは、安全性と責任あるAI開発を確保しながら、企業が急速に進化する技術環境に適応するための明確で予測可能な環境を提供します。これによりアメリカのAI企業は、安全性に関する妥協なしに革新を続けることができるのです。
2. 輸出管理：民主的AIの輸出
1. 3層構造のフレームワーク
包括的な輸出管理戦略は、PRCへのAI技術の流れを制限するだけでなく、アメリカが「普及に勝つ」ことを確実にするべきです。つまり、世界のできるだけ多くの部分が民主的価値観に沿い、民主的インフラの上に構築することが目標です。そのために、私たちは米国政府が全アドレス可能市場（TAM）、つまりPRCとその少数の同盟国を除く世界全体と、サービス可能アドレス可能市場（SAM）、つまり民主的なレールの上にAIを構築したい国々を比較検討し、後者ができるだけ多く米国政府が設定した民主的原則に沿ってAIを展開することを支援するよう提案します。
特に、私たちはAI普及ルールの3層フレームワークを維持して世界のAI市場における国々を区別することを提案しますが、第I層の国の数を拡大するいくつかの重要な修正を加えます：
第I層では、市民のための自由を促進する方法でAIシステムを展開することによって民主的AI原則にコミットする国々を対象とします。これには米国の同盟国や、民主的AI原則に取り組んでおり、米国のAIインフラ（チップなど）が非第I層国に転用されるリスクが比較的低い国々が含まれます。
第II層は、輸出管理されたチップや他の米国開発の知的財産が第III層国に転用されるのを防ぐことに失敗してきた歴史を持つ国々のみに限定します。これらの国々は時間をかけて第I層の地位を獲得するよう奨励・支援され、その間はより厳格なセキュリティ要件の対象となります。
第III層には、CCP主導の中国と、CCPと連携している少数の国々が含まれ、民主的AIシステムへのアクセスが禁止されています。
この3層構造のフレームワークは、対象を絞った差別化されたアプローチを可能にし、同盟国との協力を強化しながら、敵対的なアクターによるAI技術の悪用を防ぐための効果的な保護を提供します。さらに、このフレームワークは国々が民主的AI原則を採用するインセンティブを作り出し、時間の経過とともに民主的AIの市場シェアを拡大する戦略的展望を促進します。
2. 第I層国：民主的AI原則に基づく国々
第I層国には、米国の同盟国だけでなく、民主的AI原則に取り組んでおり、米国のAIインフラ（チップなど）が非第I層国に転用されるリスクが比較的低い国々が含まれます。第I層国における商業外交戦略は、これらの国々の輸出管理・通関管理コンプライアンスの強い実績を認識し、民主的AIシステムの市場シェアを最大限に拡大することを目指すべきです。同時に、PRCや他の悪意のある行為者（モデルウェイトや/またはチップ設計の盗難、データセンター運営への無許可の影響力やアクセスなど）からのIPの盗難からシステムを保護する必要があります。
第I層国での市場シェアを拡大するために、米国の商業外交政策は以下を実施すべきです：
- 国内チップ設計に最適化されたソフトウェアフレームワークを促進し、国境を越えた資本流動を奨励する
- Huaweiチップなど、CCPと連携したAIインフラに対するグローバルな禁止措置を調整する
- 安全性・セキュリティの標準化団体において米国企業の利益を引き続き代表し、グローバル規制当局が成長促進型の安全性・セキュリティポリシーを採用するよう奨励する
- コンピュートに関する国別上限を排除するために既存の輸出管理ルールを改訂する
- 同盟国との技術的協力や経済的に重要なサプライチェーンの維持を可能にする既存の輸出許可例外（例：ライセンス例外ACM）を維持する
第I層国のデータセンターでの米国開発IPを保護するために、セキュリティ要件には以下が含まれる可能性があります：
- 第III層国の外国軍事・情報機関との関係、および第III層国や人権侵害者のための軍事/情報ミッションをサポートするデータセンターの使用を禁止する
- ユーザープライバシーを侵害しIP盗難などのセキュリティリスクを生み出すPRC製の機器（Huawei Ascendチップなど）やモデルの使用を禁止する
- 第I層国に本社を置く企業による企業管理を維持する
- 理想的には第I層国政府間でグローバルに同期・調整されたサイバーセキュリティ、モデルウェイトセキュリティ、人員セキュリティ管理を実施し、常に最新化する
モデルウェイトに関する管理（もしあれば）は、米国開発のIPを保護することと、PRCを含む第III層国で開発されたモデルよりも米国開発モデルの展開を促進することのバランスを取るべきです。
3. 第II層国：輸出管理の問題を抱える国々
第II層国には、輸出管理されたチップや他の米国開発の知的財産が第III層国に転用されるのを防ぐことに失敗してきた歴史を持つ国々が含まれます。ここでの商業外交戦略は、米国の市場シェアを拡大することを目指すべきですが、より慎重に行う必要があります。米国開発のAIインフラの輸出に対してより強力な管理を課すことも含まれます。同時に、この戦略は第II層国が民主的AI原則を採用し、チップ転用のリスクをより効果的に管理することで第I層の地位に到達するための透明な道筋を提供すべきです。
上記の取り組みに加えて、第II層国での米国の市場シェアを拡大するために、商業外交政策は米国主導のAIへの商業的関心を活用して以下を奨励するよう設計されるべきです：
- 第II層から第I層への移行準備状況を評価するための透明なプロセスを確立する
- 第II層国政府が自国のセキュリティプログラムを強化できるよう支援することで、第II層から第I層への移行を支援する
- 米国と第II層国の間のより大きな経済的相互依存を奨励する
- ハードウェア対応メカニズムを迅速に成熟させ、拡大し、商業化して将来的に自国のセキュリティ管理を強化できる官民パートナーシップを奨励する
米国開発のIPを第II層国のデータセンターで運用するために必要な保護、および輸出管理されたチップが第II層から第III層国に転用されるという高まるリスクを管理するために、商業外交政策は以下も含むことができます：
- 第I層のセキュリティ要件を満たし、さらに追加の企業ガバナンス管理やハードウェア対応メカニズムなど、輸出管理されたチップの転用に対する技術強化型の保護を導入する第II層国に位置するエンドユーザーへの先進的AIチップの輸出を許可する
第II層国に対するこのバランスの取れたアプローチは、米国のAI技術へのアクセスを促進しながら、必要なセキュリティ保護を確保し、同時に長期的に民主的AI原則を採用するインセンティブを提供します。これは単に制限するだけでなく、建設的な関与と段階的な進展を促進する戦略です。
4. 第III層国：CCP主導の中国と同盟国
第III層国には、PRCすなわち中国共産党主導の中国と、中国と密接に連携している少数の国々が含まれます。これらの国々は、米国の武器禁輸の対象となっている国々も含め、AIシステムの厳格な輸出管理の対象となり続けるべきです。この戦略には、先進的チップに対する既存の輸出管理を含め、それを拡大して大規模な推論と強化学習トレーニングに必要な先進的チップや、先進的AIチップやデータセンターの製造に使用される部品も含めることができます。
第III層国に対する明確な制約は、米国のAI技術とIPの保護を確保するために不可欠です。中国共産党は2030年までにAIの世界的リーダーになることを目標に掲げており、その計画には米国の技術と知的財産の不正取得が含まれています。DeepSeekモデルから学んだように、中国のAIシステムはしばしば米国の知的財産権の侵害を促進し、プライバシーとセキュリティに関する重大な懸念を引き起こします。
第III層への厳格なアプローチは、単に技術へのアクセスを制限するだけでなく、米国と同盟国の価値観と利益を保護することを目的としています。民主的AIシステムの安全性、セキュリティ、プライバシー保護を損なうことなく、世界中の第I層と第II層の国々にその恩恵を広めることが重要です。
同時に、この厳格な輸出管理戦略は、第II層国が第I層の地位に移行するインセンティブを提供し、最終的には民主的AI原則を採用する国々のグローバルネットワークを構築することを目指しています。これにより、単にPRCと同盟国を孤立させるだけでなく、民主的価値観に基づいたAIエコシステムのポジティブな成長と発展を促進します。
3. 著作権：学習の自由の促進
1. アメリカの著作権法とフェアユース原則
アメリカの著作権法は、長年にわたる「フェアユース」の原則を含め、既存の作品の変革的な使用を保護し、革新者が実験と起業家精神のための均衡のとれた予測可能な枠組みを持つことを保証しています。このアプローチは、テクノロジーの進歩の初期段階を通じたアメリカの成功を支え、PRCの最近の出来事を受けて、AIにおけるアメリカのリーダーシップの継続にさらに重要です。
私たちOpenAIのモデルは、一般の人々による消費のために作品を複製しないようにトレーニングされています。その代わり、モデルは作品から学習し、パターン、言語構造、文脈的洞察を抽出します。これは、私たちのAIモデルトレーニングが著作権とフェアユース原則の核心的目的に沿っていることを意味します。既存の作品を使って全く新しい異なるものを作り出し、既存の作品の商業的価値を損なうことなく行います。
アメリカにはこれほど多くのAIスタートアップがあり、これほど多くの投資を引き付け、これほど多くの研究ブレークスルーを達成しているのは、フェアユース原則がAI開発を促進しているからです。他の市場では、厳格な著作権ルールがイノベーションと投資を抑制しています。
私たちは、このバランスの取れた著作権制度が引き続きアメリカのAI開発を支援し、フェアユースの概念がAIの学習と創造の自由を促進することを確保するため、著作権とAIの国内外での議論に積極的に関与していきます。このアプローチは、コンテンツ作成者の権利を尊重しながら、AIイノベーションを可能にする重要なバランスを維持します。
2. 欧州連合や英国との著作権アプローチの違い
欧州連合は、著作権に対して米国とは異なるアプローチを採用しています。EUは「テキストとデータマイニングの例外」を創設し、あらゆる権利保有者に広く適用できる「オプトアウト」を設けています。これは重要なAI入力へのアクセスがより予測しにくくなり、EUの規制が形を取るにつれておそらくより困難になることを意味します。入力の予測不可能な可用性は、特に限られた予算を持つ小さな新規参入者にとって、AIイノベーションを妨げるものとなっています。
英国政府も現在、著作権制度の変更を検討しています。英国は権利保有者が「権利を留保する」ことを可能にするデータマイニング例外を作成することを好んでおり、これによりEUで見られるのと同じAI開発への規制障壁が生じています。
このようなアプローチの違いは国際的なAI開発競争において重要な意味を持ちます。米国のフェアユース原則に基づく柔軟なアプローチは、AIスタートアップの数、投資額、研究ブレークスルーの点で明らかな優位性をもたらしています。対照的に、EUや英国のより制限的なアプローチは、特に小規模な革新的企業にとって障壁となり、これらの地域のAIエコシステムの成長を抑制しています。
著作権法におけるこれらの地域的な違いは、単に技術政策の問題ではなく、AIが主にどのような価値観や原則に基づいて開発されるかという問題にも影響します。米国のフェアユース原則は、バランスのとれた方法でイノベーションを奨励し、最終的には民主的価値観に沿ったAI開発を促進する重要な役割を果たしています。
3. 国家安全保障の観点からの著作権戦略
AIへのフェアユース原則の適用は、アメリカの競争力の問題だけでなく、国家安全保障の問題でもあります。PRCのDeepSeekでの急速な進歩は、フロンティアAIにおけるアメリカのリードが決して保証されていないことを示しています。重要な産業とインフラプロジェクトへの集中的な国家支援を考えると、PRCのAI開発者が著作権データを含むデータへの制限のないアクセスを享受することにはほとんど疑いの余地がありません。PRCの開発者がデータへの制限のないアクセスを持ち、アメリカの企業がフェアユースアクセスなしで取り残されるなら、AIレースは事実上終わりです。アメリカは負け、民主的AIの成功も同様に失われるでしょう。
私たちは、米国政府が著作権システムがアメリカのAIリーダーシップとアメリカの経済的・国家安全保障的利益を引き続き支援するために、以下の措置を取ることを提案します：
まず、著作権とAIに関する国際政策討論を形成し、イノベーションの少ない国々が自国の法的制度をアメリカのAI企業に押し付け、進歩の速度を遅らせることを防ぐべきです。米国のフェアユース原則に基づく柔軟なアプローチは、AIの発展に不可欠であり、国際フォーラムでこの立場を積極的に擁護する必要があります。
次に、アメリカのAI企業が利用できるデータの全体的なレベルを積極的に評価し、他の国々がアメリカ企業のデータへのアクセスやその他の重要な入力を制限しているかどうかを判断すべきです。この評価は、公平な競争環境を確保し、アメリカのAI開発者が国際的な不利益を被らないようにするために重要です。
また、政府が保有または支援するデータへのアクセスをより多く奨励することも提案します。これはどのような場合でもAI開発を促進しますが、著作権ルールの変更がアメリカ企業のトレーニングデータへのアクセスを制限する場合は特に重要です。
最後に、基本的なイノベーション促進原則がリスクにさらされている場合には、国内政策討論と進行中の訴訟を監視し、意見を述べることが重要です。
生成AIモデルはイノベーションの次のフロンティアを代表し、ヘルスケア、教育、科学研究など多くの分野を革命的に変える可能性を秘めています。AIイノベーションが長年の著作権原則の下で保護され続ければ、アメリカは最先端技術の世界的リーダーとしての役割を維持・強化し、世界中の国々と民主的原則に基づくAIを引き続き擁護する立場に立つことができるでしょう。
4. インフラ：成長促進の機会の活用
1. AIインフラ投資の重要性
今日、世界中で何千億ドルもの資金がAIインフラへの投資を待っています。米国がこれらのリソースを世界中の民主的AIエコシステムを支援するプロジェクトに迅速に向けなければ、これらの資金はCCPが支援し形作るプロジェクトに流れていくでしょう。
何よりもまず、データセンターの構築は資本集約的であり、特に膨大なリソースを持つ既存のハイパースケーラーと競争しようとする新規参入者にとってはそうです。私たちは、米国におけるAIインフラの構築に十分な資本が流れることを確保するために、この政権によってすでに提案されているソリューションを支持します。
これらのソリューションには、主権型ウェルスファンドのような投資手段が含まれます。また、政府が必要な計算資源を確保し同時にアメリカ開発のAIへの需要がある市場にシグナルを送る政府の買い取りと保証も重要です。さらに、米国政府が信用補完を提供するために利用できる税額控除、ローン、その他の手段も含まれます。
AIインフラへの投資は、単に技術的な進歩だけでなく、アメリカの経済成長、雇用創出、そして国家安全保障にとって戦略的に重要です。この機会を活用することで、アメリカは民主的価値観に基づくAIの発展を主導し、CCPの統制されたリソースと効果的に競争することができます。
適切なインフラの構築なしには、アメリカのAIリーダーシップは脅かされる可能性があります。今日の投資決定が、明日の技術的優位性と経済的競争力を決定づけるのです。私たちは、政府と民間セクターが協力して、AIインフラ開発のための堅固で持続可能な基盤を構築することを提案します。
2. 国家送電高速道路法の提案
私たちは、1956年の全国州間・国防高速道路法と同じくらい野心的な「国家送電高速道路法」によって、送電、光ファイバー接続、天然ガスパイプラインの建設を拡大することを提案します。現在の連邦、州、地方、そして部族当局からの承認を得るための「3つのP」—計画、許可、支払い—のプロセスは、米国のAI産業にとって不利に働いています。
送電線の完成には10年以上かかることがあります。ラインが建設される際には、建設コストを負担するために誰がより高い電気料金を支払うかについて当事者間で合意する必要があります。このプロセスでは、送電線の整備にしばしば遅延が影響します。
これらのプロセスを効率化し、冗長性を排除することで、インフラプロジェクトを大幅にスピードアップし、米国のAI部門の世界的な競争力を維持し、信頼性が高く手頃な価格のエネルギーの将来を確保することができます。国家送電高速道路法は、インターステート・ハイウェイが地理的移動を変革したのと同様に、デジタルインフラとエネルギーインフラをつなぐ国家的バックボーンを作ることができます。
このイニシアチブは単なるインフラ開発ではなく、AIの時代におけるアメリカの競争力を確保するための国家的優先事項として位置づけられるべきです。高速道路システムが物理的な接続性を提供したように、この新しい法律はデジタル時代の接続性とエネルギー安全保障を保証するでしょう。
3. 政府データのデジタル化
現在アナログ形式の政府データのデジタル化は、AIの発展において重要な役割を果たします。多くの政府データはパブリックドメインにありますが、アクセスしやすく機械可読な形式に変換することで、特に重要なデータが政府保有であることが多い分野で働くすべての規模のアメリカのAI開発者を支援できます。
このデータを使用する開発者は、政府と協力して、より良い公共政策の開発に役立つ新しい洞察を解き放つことができます。例えば、政府機関は米国国立公文書記録管理局のテキスト検索可能性のための光学式文字認識（OCR）やAI駆動のメタデータタグ付けの使用における取り組みを基盤にすることができます。
大量の政府文書、データセット、歴史的記録をデジタル化することで、研究者とAI開発者の両方にとって価値のある資源が解放されます。この取り組みには、古い紙の記録のデジタル化だけでなく、すでにデジタル形式で存在するデータの標準化と構造化も含まれます。これにより、AIシステムがより効率的に処理し、より深い洞察を引き出すことができるようになります。
政府データのデジタル化は、特により制限的な著作権環境の場合に、AIの研究と開発のためのオープンでアクセス可能なデータ源としても機能します。これは一方では革新を促進し、他方では個人のプライバシーと機密情報を保護するバランスのとれたアプローチを取りながら行われるべきです。
4. AI経済区域の創設
私たちは、AIインフラ（太陽光発電、風力発電、原子炉など）構築の許可プロセスを迅速化するAI経済区域を、地方、州、連邦政府が産業界と協力して創設することを提案します。これには、国家環境政策法に対するカテゴリ的除外を作ることも含まれる可能性があります。例えば、AIリーダーシップをめぐるグローバルな競争を考慮した国家安全保障免除などです。
これらの区域は、初代トランプ政権の「機会特区」を基盤として発展させることもできます。税制優遇措置や信用補完などを通じて民間資本投資を奨励する仕組みです。AI経済区域は、AIインフラの迅速な開発を促進するだけでなく、経済的に停滞している地域に新たな投資と雇用を引き寄せる強力な手段となり得ます。
これらの経済区域には、地域の特性や強みを活かした特化した役割を持たせることも可能です。例えば、ある地域はAIを活用した農業技術に特化し、別の地域はエネルギー生産とグリッドレジリエンスにAIを統合することに焦点を当てることができます。
AI経済区域の創設は、単なる規制緩和ではなく、戦略的なエコシステム構築のアプローチです。適切に設計されれば、これらの区域は技術革新、経済成長、地域活性化、そして国家安全保障の目標を同時に達成することができます。さらに、米国内での戦略的なAI開発の地理的分散を促進し、産業の回復力を高めることにも貢献するでしょう。
5. 全国的なAI対応戦略
私たちは、現在の労働力と学生がAIに対応できるようにするための全国的な戦略を提案します。この戦略は地域社会に根ざし、アメリカ企業とのパートナーシップによって実施されるべきです。これにより経済を強化し、アメリカのイノベーションにおける継続的なリーダーシップを確保することができます。
アメリカのAIリーダーシップを維持するには、AIサプライチェーン全体で働く経験豊富な訓練された専門的労働力を確保する必要があります。これには建設作業者の管理、HVACAエンジニア、電気技術者だけでなく、AI研究者や開発者も含まれます。政府はこの訓練が利用しやすく手頃な価格であることを確保すべきです。例えば、連邦レベルでは、529貯蓄プランを拡大して、内国歳入法のセクション529を修正するか、SECURE法の規定を拡大することにより、より多くのAIサプライチェーン関連のトレーニングプログラムをカバーすることができます。
また、連邦または州レベルでは、AIサプライチェーン企業が基幹組織と協力してAIサプライチェーン企業の労働力ニーズを理解し、企業がそれらのニーズを満たすのに役立つトレーニングプログラムのパイプラインを開発し、労働組合、コミュニティカレッジ、業界団体と調整してそのトレーニングパイプラインを構築・運営するよう奨励することも重要です。
さらに、AI企業が公立大学に有意義な量の計算資源を提供し、国産のAIスキルを持つ労働力の訓練を公平に拡大することを要求することも検討すべきです。例えば、ある州は農業へのAI応用に特化したハブを確立し、別の州は発電とグリッドレジリエンスへのAI統合に焦点を当てたセンターを開発することができます。
こうした全国的なAI対応戦略は、単に技術的スキルのギャップを埋めるだけでなく、AIの発展と導入によって生まれる経済的機会を幅広い層のアメリカ人が享受できるようにするための包括的なアプローチです。これにより、テクノロジーの進化に伴う労働力の適応性と回復力を確保することができます。
5. 政府によるAIの採用：模範を示す
1. 連邦機関におけるAI採用の現状
連邦政府の各部門や機関におけるAIの採用は、依然として許容できないほど低いレベルにあります。連邦職員、特に国家安全保障部門の職員は、この技術の恩恵を活用できていないことがほとんどです。これは米国の効率性、生産性、そして競争力に大きな影響を与えています。
現状として、連邦機関でAIを導入する際には多くの障壁が存在します。時代遅れで長期にわたる認証プロセス、制限的なテスト権限、柔軟性に欠ける調達経路などがAIツールの迅速な導入を妨げています。例えば、連邦リスク承認管理プログラム（FedRAMP）を通じたセキュリティ認証プロセスは12〜18か月を要しますが、民間部門では同様のプロセスが1〜3か月で完了します。
また、政府データでAIをテストする能力が制限されていること、さらに従来のIT調達プロセスがフロンティアAIツールの迅速な導入に適していないことも大きな課題です。これらの障壁により、政府機関は急速に進化するAI技術の恩恵を最大限に享受できず、米国の国家安全保障と経済競争力に影響を与えています。
さらに、中国などの競合国が公共部門全体でのAI採用に向けて野心的な目標を掲げている中、米国政府がこれらの障壁を克服し、民間部門のペースでフロンティアAIツールを安全に展開できるように変革することは急務となっています。
2. サイバーセキュリティルールの近代化
政府のAI採用を促進するためには、クラウドベースアプリケーションのサイバーセキュリティルールを近代化することが不可欠です。AI提供者が連邦セキュリティ規制（主に連邦リスク承認管理プログラム・FedRAMP）に準拠するための政府の現在のプロセスは12〜18ヶ月かかりますが、商業標準では1〜3ヶ月であり、政府データに対する追加保護の明確な証拠はありません。
この課題に対処するため、政府はAIツールの承認のためのより速く、基準に基づいた経路を確立することでFedRAMPを近代化すべきです。この新しい承認経路に含まれる基準としては、外国所有・管理・影響（FOCI）承認、施設クリアランス（FCL）ステータス、米国での設立、認識されている評価フレームワーク（例：MMLU、大規模多タスク言語理解）のトップ20にランクされるファーストパーティAIモデル、SOC 2（サービス組織管理2）認定、そして対処されたすべての発見事項を持つ最近のサードパーティ侵入テストなどが考えられます。
これらの基準を採用することで、セキュリティを損なうことなく、承認プロセスを大幅に短縮することができます。現在のFedRAMPプロセスは、AIの急速な進化のペースに対応できておらず、政府機関が最新のAI技術を活用する能力を制限しています。
近代化されたサイバーセキュリティのアプローチは、単に手続きを短縮するだけでなく、リスクに基づいた枠組みを採用し、AIツールの特性に合わせた適切なセキュリティ管理を確保するものであるべきです。これにより、政府機関はイノベーションを推進しながら、同時に機密データとシステムの保護を維持することができます。
3. AIテストと実験の加速
政府のAI採用を加速するには、連邦機関が実際のデータを用いてAIをテストし実験できる環境を整備することが重要です。私たちは、連邦機関が商業標準の実践（SOC 2や国際標準化機構（ISO）監査報告書など）を使用してリアルデータでテストや実験を行うことを許可し、潜在的にFedRAMPの一時的な免除を与えるアプローチを提案します。
この提案では、AIベンダーは完全な認証を待つ間もFedRAMPの継続的監視要件を満たす必要があります。実際の使用前の標準的なデューデリジェンスと組み合わせると、このアプローチにより機関は連邦セキュリティ要件に準拠しながら、約12ヶ月早く新しいAIサービスにアクセスできるようになります。
現在のシステムでは、AIツールのテストと実験に関する制限的なアプローチが革新的なソリューションの迅速な評価と採用を妨げています。新しいAIモデルやツールは数ヶ月ごとに登場し進化していますが、政府のテストプロセスはこのペースに追いついていません。
私たちの提案するアプローチでは、安全対策を維持しながらも、政府機関が最新のAI技術を評価し、その潜在的なメリットを理解するプロセスを大幅に迅速化します。これにより、政府は情報に基づいた調達決定を行い、国家安全保障と行政効率の両方に最も有益なツールを特定することができます。
AI技術の急速な発展を考えると、政府のテストと実験のプロセスもそれに合わせて進化する必要があります。現在の遅延は単に非効率なだけでなく、米国の競争力と安全保障に戦略的リスクをもたらしています。
4. 迅速な調達メカニズムの実現
新しいセキュリティとテストのアプローチが整えば、各機関はフロンティアAIツールを調達し展開するためのより迅速かつ直接的な経路も持つ必要があります。私たちは、政府が「その他の取引権限（OTAs）」、「商業サービス提供（CSO）」またはその他の調達経路を引き続き評価し、従来のITプロバイダーだけでなくフロンティアAIラボからの技術へのアクセスを確保することを提案します。
国防総省の最近のソフトウェア調達の近代化への取り組みは励みになります。このような取り組みは、AIのような急速に進化する技術分野では特に重要です。従来の調達プロセスはしばしば時間がかかり、技術が調達完了時には既に時代遅れになっているという状況を生み出します。
より柔軟で迅速な調達メカニズムによって、政府機関は最先端のAI技術に遅れることなくアクセスでき、国家安全保障と行政効率の両方において重要な優位性を確保できます。この改革は単にプロセスを簡素化するだけでなく、政府がテクノロジーリーダーとして機能する能力を根本的に変革するものです。
OTAのような代替的な調達経路は、革新的なスタートアップや非伝統的な政府請負業者からの最新テクノロジーへのアクセスを可能にします。これらは従来の連邦調達規制の複雑さによって政府との仕事から締め出されていた企業です。このアプローチは、政府が民間セクターのイノベーションペースについていくための重要な手段となります。
5. 国家安全保障のためのカスタムモデル開発
消費者向けモデルを迅速に取得できるようにするだけでは不十分です。政府は商業市場が存在しない可能性のあるカスタムな国家安全保障パイロットプロジェクトも追求・資金提供する必要があります。私たちは以下の二つの重要な取り組みを提案します。
まず、国家安全保障のためのカスタムモデル開発で産業界と提携することが重要です。政府は商業市場が存在しない国家安全保障タスク—地理空間情報や機密核タスクなど—に特化した機密データセットでトレーニングされたモデルを必要としています。これには多くの国家安全保障機関のセキュリティ要件を考えると、モデルウェイトのオンプレミス展開と大規模なコンピューティングへのアクセスが必要になる可能性が高いです。
次に、これらのプロジェクトに今すぐ資金を提供し、必要なコンピューティングリソースを確保することが緊急の課題です。これにより産業界パートナーがチップ、トランスフォーマー、そして建設を開始できるようになり、このコンピューティング能力がイノベーションと地政学的競争が要求するペースでオンラインになることを確保できます。
さらに、フロンティアAIラボはこれらのパイロットプロジェクトとカスタムモデルで国家安全保障企業と直接協力するために施設クリアランス（FCL）を必要としています。政府は国家安全保障をサポートすることに専念するフロンティアAIラボのFCLを迅速化すべきです。FCLを取得するプロセスは1年以上かかることがあります。AIの急速な発展を考えると、政府はできるだけ早くフロンティアAIラボとのより深い協力を優先すべきです。
このような取り組みはAIの国家安全保障応用において世界をリードするアメリカの能力を確保し、技術的優位性を維持するために不可欠です。民間部門のイノベーションと国家安全保障ニーズの両方を満たすカスタムモデルの開発は、アメリカの安全保障戦略の重要な要素となるでしょう。
OpenAIについて
1. 使命と目標
OpenAIの使命は、AIが進歩する中で、それが全ての人々の利益になることを確保することです。私たちは人々が難しい問題を解決するのを支援するためにAIを構築しています。なぜなら、困難な問題の解決を支援することで、AIは科学的発見の増加、より良い医療や教育、そして生産性の向上など、可能な限り多くの人々に利益をもたらすことができるからです。
すでに私たちは順調なスタートを切っており、世界中の4億人以上の人々（300万人の開発者を含む）によって使用されている、自由に利用可能なインテリジェンスを創造しています。私たちは、AIが人間の創意工夫を拡大し、前例のない経済成長と新たな自由をもたらし、今日では想像もできないことを達成するのに役立つと信じています。
OpenAIは、AIの利点が最大限に活用されるために、自由の概念を強調しています。文書では特に「インテリジェンスの自由」について言及しており、これはAGI（人工汎用知能）にアクセスし、その恩恵を受ける自由を意味します。この自由は、人々の自由を奪おうとする専制的な勢力からも、法律や官僚主義の層によってその実現が妨げられることからも保護される必要があります。
AIの進歩に関して、OpenAIは3つの重要なスケーリング原則を特定しています：
- AIモデルの知能は、訓練と実行に使用されるリソースの対数に比例します。最近まで、スケーリングの進歩は主に訓練用コンピュートとデータから来ていましたが、推論コンピュートからも知能がスケールすることも示されています。これらの利益を予測するスケーリング法則は、多くの桁にわたって非常に正確であり、AIへの投資を増やすとそれがより良く、より能力の高いものになり続けます。OpenAIは、線形的に増加する知能の社会経済的価値は、本質的に超指数関数的であると考えています。
- 特定のAI能力を使用するコストは、約12ヶ月ごとに10倍ずつ低下し、低価格はより多くの使用につながります。例えば、2023年初頭のGPT-4と2024年中頃のGPT-4oの間でのトークンコストの変化において、その期間にトークンあたりの価格が約150倍低下しました。ムーアの法則がマイクロチップ上のトランジスタ数がほぼ2年ごとに2倍になると予測したのに対し、AIを使用するコストの減少はさらに劇的です。
- AIモデルを改善するのにかかる時間は減少し続けています。AIモデルは、増加する速度で人間の知能に追いついています。コンピュータが特定のベンチマークで人間を打ち負かすのにかかる時間は、ベンチマークが導入されてから20年後から5年後、そして現在は1〜2年後へと短縮されており、これらの進歩が近い将来に止まる理由はないと考えています。
このようにして、人間の創意工夫をより迅速かつ手頃な価格でスケールすることで、AGIはより多くの自由がより多くの生産性、繁栄、そしてさらなる革新につながるフライホイールを作り出し、私たちが再びポジティブサムの成長に焦点を当てることを可能にします。
2. 世界的なユーザー数と開発者数
OpenAIのChatGPTは現在、世界中で4億人以上のユーザーに利用されています。その中には300万人の開発者も含まれており、幅広い層に浸透しています。特に若い世代の利用が顕著で、世界的に見るとChatGPTのユーザーの大半が35歳未満です。アメリカに限定すると、ユーザーの約3分の1が18〜24歳の若年層となっています。
この若い世代とその親たちは、AIがもたらす経済的機会を明確に認識しています。アメリカでは10人中7人以上の親が、今日の子どもたちが将来、財政的に自分たちよりも苦しい状況になると考えており、90%の親が子どもたちが将来の仕事のためにAIの使い方を学ぶことが重要だと考えています。しかし、その80%は現在そのような教育が行われていないか、行われているかどうか分からないと回答しています。
さらに、大学生年齢のAIユーザーの75%が、教育やキャリアでAIを使いたいと考えています。多くの若者たちは、学校が正式なAI教育を提供するのを待たずに、自分自身や友人たちにAIについて教えています。
また、最近ではOpenAIがエネルギー省の国立研究所と提携し、1,500人の科学者たちがOpenAIのツールを使って科学的発見をさらに進め、加速させる取り組みも始まっています。これは、より多くの専門家がAIツールを活用して研究を進める傾向が広がっていることを示しています。
3. 将来のビジョン
OpenAIのビジョンは、AIの進歩が「インテリジェンス時代」への飛躍をもたらすという考えに基づいています。当社のCEOであるサム・アルトマンが述べているように、私たちは次の繁栄の飛躍の入り口に立っています。しかし、人々が「インテリジェンスの自由」を持つことを保証する必要があります。これは、AGI（人工汎用知能）にアクセスし、その恩恵を受ける自由を意味し、人々の自由を奪おうとする専制的な勢力からも、法律や官僚主義の層によってその実現が妨げられることからも保護される必要があります。
私たちは、民主的原則に基づいたAIが最良の未来をもたらすと信じています。OpenAIが最近発表した経済的青写真で概説したように、これらの原則には以下が含まれます：
- 革新を促進する自由で公正な競争を促進する自由市場
- 開発者とユーザーが、明確で常識的な技術基準に従い、それに従わない場合は責任を問われることを条件に、自分たちが適切と考える方法でツールを使用し指示する自由
- 政府がAIツールを使用して市民に対する権力と管理を集中させたり、他国を脅したり強制したりすることを防止すること
OpenAIはこのビジョンの実現に向けて、世界中の4億人以上のユーザーがChatGPTを使用して、アイデアを生み出し、発見し、私たち自身の力だけでは現在可能なことを超えて突破することを可能にしています。
さらに、私たちは人間の創意工夫をより迅速かつ手頃な価格でスケールすることで、AGIが自由、生産性、繁栄、そしてさらなる革新につながるフライホイールを作り出し、ポジティブサムの成長に再び焦点を当てることを可能にすると考えています。