※本記事は、ソフトウェア・情報産業協会（SIIA）が2025年3月14日に発表した「Request for Information on the Development of an Artificial Intelligence (AI) Action Plan, 90 Fed. Reg. 9088 (Feb. 6, 2025)」への提出文書を基に作成されています。原文の詳細情報はSIIAの公式ウェブサイト（https://www.siia.net ）でご覧いただける可能性があります。本記事では、SIIA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SIIA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、オリジナルの提出文書をご参照いただくことをお勧めいたします。また、SIIAのソーシャルメディアアカウントや関連メディアもご参照ください。
1. はじめに
1.1 SIIAの紹介と会員について
私たち「ソフトウェア・情報産業協会（SIIA）」は、世界中の何百万人もの人々に利用されているソフトウェアやプラットフォームの開発者を含む、約400社の会員を有しています。私たちの会員企業は、AIモデルとアプリケーションにおけるグローバルリーダー企業から、データ分析・情報サービスを専門とする企業、学術・科学出版社、教育技術企業、さらにはグローバルな金融情報・市場データコミュニティまで多岐にわたります。
当協会は、この多様な会員構成を活かして、人工知能イノベーションの最前線で活動しています。私たちの会員には、世界最大のAIモデル開発企業から特定分野に特化した企業まで含まれており、それぞれが独自の専門知識と視点を持ち寄ることで、AIの発展と応用における包括的な業界の声を形成しています。
SIIAの会員企業は単に技術を開発するだけでなく、それらの技術が数百万人のユーザーによって日常的に使用されており、実社会での実装と影響力を持っています。教育分野から金融市場、学術研究に至るまで、私たちの会員は多様な分野でAIの可能性を開拓しています。
この幅広い業界知識と経験に基づいて、私たちはAI政策について米国政府に実用的で具体的な提言を行う独自の立場にあると考えています。米国のAIリーダーシップの確保と促進という共通の目標に向けて、産業界の声を集約し、建設的な対話を促進することが私たちの役割です。
1.2 トランプ大統領のAIリーダーシップへの取り組みに対する称賛
私たちSIIAは、トランプ大統領が「人間の繁栄、経済競争力、国家安全保障を促進する」ためのAI行動計画の開発を優先したことを称賛しています。大統領が米国のAIにおける地位を世界的リーダーとして維持・強化することに焦点を当てていることは、今後の技術発展において極めて重要だと考えています。
特に、トランプ大統領の初回任期中に実施された取り組み、とりわけ2019年2月に署名された画期的な大統領令「米国のAIリーダーシップの維持（Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence）」は、AIモデルとアプリケーションの大幅な進展を促進し、米国の世界的リーダーシップを強化するのに役立ちました。
AIにおける継続的なリーダーシップを維持するためには、AIによる技術の驚異的な可能性を活用し米国の経済的利益を促進する積極的な連邦政策と、新たな地政学的課題や国家安全保障リスクへの対応が必要です。トランプ政権が早期からAI政策を優先事項としていることを私たちは評価しており、今後の協力と対話を期待しています。
1.3 SIIAの推奨事項の概要
私たちの推奨事項は、米国のイノベーションを解き放ち、強化するとともに、米国の国家安全保障と経済的利益を推進することに重点を置いています。これらの提言は5つのカテゴリに整理されています：(1)ガバナンス、(2)グローバルリーダーシップ、(3)労働力と教育、(4)インフラストラクチャー、そして(5)連邦政府のAI採用です。
これらの各領域では、公共の利益を保護しながら米国のAI優位性を維持するための具体的な政策行動が必要です。ガバナンスの分野では、法律や規制に対する軽いアプローチと、自主的なフレームワーク、ベストプラクティス、市場主導のソリューションを重視することを推奨しています。グローバルリーダーシップにおいては、米国企業がグローバル舞台で繁栄できるようにするための二方向のアプローチを提唱しています。
労働力と教育の面では、AIが学習の個別化やパーソナライズ化をスケールアップしたり、教師が生徒の支援が必要な領域を特定する支援をしたりする可能性に着目しています。インフラストラクチャーについては、データセンターからそれらを支えるエネルギーグリッドまで、膨大な計算インフラが必要であることを強調しています。最後に、連邦政府のAI採用では、時代遅れの調達規制と手続きの改革や、国家安全保障使用のためのAI採用を加速することを提案しています。
トランプ政権がAI政策を早期に優先していることを私たちは評価しており、これらの5つの領域それぞれにおいて、米国のAI優位性を持続させつつ公共の利益を守るための具体的な政策行動を提案していきます。
2. スマートガバナンスによるイノベーション促進のための政策措置
2.1 米国型AIガバナンスモデルの正式化
AIの可能性を実現し、イノベーションを解き放つためには、ガバナンスへの注意も必要です。私たちはガバナンスを、形式的な法律や規制に加えて、実践、政策、フレームワーク、技術標準を含むものとして定義しています。SIIAは長年にわたり、法律や規制に対する軽いアプローチを推奨し、2019年のトランプ大統領のAI大統領令で要請されたように、「AIテクノロジーに対する信頼と信頼」を強化する自主的なフレームワーク、ベストプラクティス、市場主導のソリューションを重視してきました。
連邦政府がとる行動は、州のAI政策や海外でのAI規制努力に影響を与えます。AI行動計画は、面倒で一貫性のない（州間で混乱または対立する、あるいは連邦レベルで一貫性がない）州の法律を先取りし、グローバルな舞台での米国のAIリーダーシップをサポートする措置を進めるべきです。これにより、米国内外で米国のAIシステムとアプリケーションの採用が促進されます。
私たちはこれからも政権に対して、標準とベストプラクティスに基づいた軽いタッチのリスクベースのアプローチをAIガバナンスに追求するよう奨励していきます。これにより、米国が実際のリスクに対処しつつも、米国をAIのグローバルリーダーにした革新的な環境を維持することが保証されます。広範囲すぎる、または時期尚早な規制に抵抗することで、政権は企業がコンプライアンスの負担が彼らの努力を恣意的に妨げないという確信を持ってイノベーションを起こせる環境を育むでしょう。リスクベースで革新に優しいアプローチを促進することは、グローバルAIリーダーシップを維持する礎です。
私たちは米国型AIガバナンスの正式化を推奨しています。AI行動計画は、米国企業のAIガバナンスの基盤として、自主的でリスクベースのフレームワークと技術標準を優先すべきです。政府はAIの展開される様々な文脈に適応できる自主的なフレームワーク、産業のベストプラクティス、セクター固有のガイドラインを奨励すべきです。その一環として、AI行動計画はNISTを官民協力とリスクベースのガイダンス開発のための中心点として引き続き位置づけるべきです。NISTのリーダーシップは米国開発のAIモデルの品質向上と、国際フォーラムや外国での管理の方向性形成に非常に影響力があることが証明されています。
2.2 フロンティアモデルのセキュリティテストに関する国家安全保障での主導
私たちSIIAは、フロンティアモデルに焦点を当てたAIセキュリティ問題への調整されたアプローチを主導する機関を連邦政府内に設置する権限付与を強く支持しています。第118議会で提案された法案（S.4178「Future of AI Innovation Act」とH.R.9497「AI Advancement and Reliability Act」を含む）は、フロンティアモデルに焦点を当てたAIセキュリティに関する調整されたアプローチと官民協力を主導する行政府内のセンター設立を提案していました。私たちはAI行動計画がそのような機関を承認し、成文化するよう支援することを推奨します。これは、グローバルリーダーシップを外国の司法管轄区域に譲ることを避け、明確な連邦の注目がない場合に、AIイノベーションを阻害する面倒な規制や責任リスクにつながる可能性のある州法を先取りするために不可欠です。
また、米国に拠点を置く企業が開発または展開するAIモデルやアプリケーションに対して、米国が承認した自主的なAIセキュリティ基準に適合していても、外国が安全性やセキュリティ要件を課そうとする懸念もあります。実際に、私たちはすでにこの兆候を目にしています。この緩やかな取り決めが続けば、AIモデルやアプリケーションに対する正当な懸念があるか、あるいは外国企業を優遇するかにかかわらず、米国企業の外国市場へのアクセスが制限される可能性があります。
AI行動計画は、大統領府、商務省、国務省の適切な担当者に対し、AIセキュリティテストのための機関を設置している考えを同じくする国々と交渉して、AIの開発者や展開者が合意した場合を除き、AIの開発者や展開者の出身国が行うテストを尊重するという理解を確立するよう指示すべきです。
このようなフロンティアモデルのセキュリティテストに関する国家的な取り組みによって、米国は国際的な標準設定において主導的役割を果たし、民間セクターとの協力を強化し、最終的には全体としてのAIエコシステムの安全性と信頼性を向上させることができるでしょう。
2.3 AI政策への統一的な国家的アプローチの推進
州の立法府は、経済全体でハイリスクAIを規制するための広範な措置を積極的に可決しようとしています。現時点では、コロラド州のみが広範なAI法を制定していますが、今年はフロンティアモデルの安全性とハイリスクAIに関する少なくとも10以上の法律が見られる可能性があります。これらの法律は、定義から執行範囲まで多くの矛盾を生み出し、「プライバシーのパッチワーク」と比較しても単純に見えるでしょう。
SIIAは、州法の増殖が産業界に面倒で一貫性のない規制や製品承認の負担を課し、イノベーションを妨げ、受け入れがたいコンプライアンスの課題を生み出し、採用を妨げ、消費者、企業、政府がAI革命の恩恵を受けることを困難にする可能性があることを懸念しています。私たちは政権に対し、AIポリシー、監視、フロンティアモデルのセキュリティに対するアプローチを正式化し、議会と協力してAIの安全性とセキュリティに関する州法を先取りする連邦法を起草・可決するよう強く勧めています。
また、州の承認と調達ルールの調和を支援する連邦の取り組みも推進します。これらのルールは50以上のレビュールーブリック、アプリケーション制限、官僚的プロセスを作り出し、不必要に採用を遅らせる可能性のある重複しているが一貫性がない、時には矛盾する要件を生み出します。
連邦レベルでの統一的アプローチを取ることで、企業はコンプライアンスの複雑さに悩まされることなく革新することができ、消費者は異なる州にいるというだけで異なるレベルの保護を受けることはなく、政府機関はAIソリューションの調達において一貫した基準に従うことができます。このような調和のとれたアプローチは、国内市場でのAI採用を加速させるだけでなく、国際的な標準設定の議論においても米国の立場を強化するでしょう。
2.4 イノベーションを支援する知的財産政策の推進
SIIAは、政権に対して、既存の知的財産法がAI技術を規制するのに十分であることを確認し、AIの開発を妨げる可能性のある広範な新しいIP制限への要求に抵抗するよう求めています。米国の著作権法、特許法、営業秘密法は、新技術に適応してきた長い歴史を持ち、AIに対しても同様に適応する能力を持っています。実際、大小を問わず米国の企業は、現在のIP枠組みの下でAIに大規模な投資を行っており、これはイノベーションへのインセンティブが引き続き強いことを示しています。政権はこの環境を維持すべきです。
政策立案者、産業界、クリエイティブコミュニティ間の特定のIP懸念に関する継続的な対話を奨励しますが、デフォルトのアプローチは現行法を新技術に適用することであるべきだと考えています。そうすることで、米国の技術的リーダーシップを支える法的連続性と予測可能性を維持します。
特許手続きの明確化も重要です。政権が米国特許商標庁（PTO）のInter Partes Reviewプログラムを保護・改善し、法定要件を満たさなかったAI特許の効率的なレビューを可能にすることが不可欠です。ソフトウェアに関する機関のエラー率は40%にも達するという推定もあります。AIをめぐる特許出願の増加は、通常の活動を「コンピュータ上で」行うという無効な請求が裁判所と会員企業の研究開発の両方に不適切な負担をかけたのと同じように、間違いにつながるでしょう。
AI開発において同じ問題が発生することを避けるため、企業は法律が要求するように疑わしい品質であることを示した特許に対してインターパーテス手続にアクセスできるべきです。レビューの基準は適性でなければならず、（Fintiv事件で定められたような）広すぎる裁量による拒否は避けるべきです。同様に、プロセスが効果的であるためには、適切に人員配置される必要があります—PTOの特許審判委員会は、現在それを資金提供しているユーザー料金で維持され続けるべきです。そうしなければ、外国企業はこれらの品質の低い特許を使用して、研究開発により良く使われるはずのリソースを浪費させ、営業秘密情報を開示に曝し、大小の企業にとってイノベーションのボトルネックを作り出すことで、米国のAI開発を妨げることができます。
過去数年間、連邦レベルと州レベルで公開可能な情報（PAI）の使用を制限するための協調的な取り組みが見られました。これらの制限は「データブローカー」が個人情報を第三者に販売する能力を制限することを意図していますが、実際にはPAIを使用してAIモデルをトレーニングし、法執行機関や国家安全保障のニーズを支援する能力を制限することで、イノベーションに大きな影響を与える可能性があります。悪意のある行為者を制限しようとする際に、政策立案者は法執行機関、詐欺検出、および同様の有価値な活動におけるAIの正当な使用を妨げないようにすべきです。
3. 世界的な米国AIリーダーシップ促進のための政策措置
3.1 米国の「ソフトパワー」促進のための外交の活用
AIテクノロジーは価値観に左右されないものではありません。米国のAI産業は、ディープシークのような競合相手とは明確に区別される、セキュリティ、検閲、監視に関する核心的な見解を大部分反映したモデルやAI駆動のテクノロジーを構築してきました。私たちは、米国が前トランプ政権時代のファーウェイが提示したような瞬間に差し掛かっていると考えています。当時、政権は外交技術を駆使して、悪意ある権威主義的行為者によるテクノロジー主導の脅威に対応し、デジタルトラストをサポートする60カ国以上の連合を構築しました。米国の国家安全保障と経済的利益は今日も同様のリーダーシップを要求しています。
したがって、私たちはAI行動計画が国務省に対し、AIやその他の新興テクノロジーに焦点を当てた同様の取り組みを主導するよう指示することを推奨します。この取り組みでは、民主的価値観と開かれた市場を反映する方法でAIの国際的な「ルール・オブ・ザ・ロード」を設定するために、同じ考えを持つ国々と協力することが重要です。
米国による積極的な外交的取り組みなしでは、権威主義国家や他の競合国が国際的なAI標準と規制枠組みを形作り、潜在的に米国企業の不利益となる可能性があります。このような外交的取り組みにより、米国はAIにおける指導的立場を維持するだけでなく、AIの発展と実装が個人の権利と安全を尊重する方法で行われることを保証するための国際的コンセンサスを構築する機会も得られます。
セキュリティ、検閲、監視に関する西洋的価値観を反映した米国製AIと、そのような価値観への配慮が少ない競合相手との間の違いを強調することは、同盟国との関係強化のための強力なツールとなり得ます。私たちは、国務省が米国の「AIソフトパワー」戦略の一環として、これらの違いを明確に伝え、責任あるAIの開発と展開に向けた国際的協力を促進するリーダーシップを取ることを提案します。
3.2 対象を絞った輸出管理
戦略的ライバルに対する優位性を維持するために、米国は輸出管理政策を慎重に調整する必要があります。SIIAは、敵対国（特に中国）がAIに使用される最先端の半導体チップや製造装置へのアクセスを拒否することに焦点を当てる政権の姿勢を支持しています。しかし、AIソフトウェア、クラウドサービス、または訓練済みAIモデルに対する広範な新しい規制には警戒しています。このような規制は施行が困難であり、ライバルよりも米国産業に不利益をもたらす可能性があります。
私たちはこれまでに、クラウドコンピューティングサービスやAIモデルへのアクセスを制限する既存の提案が、実行不可能な実装課題をもたらし、グローバルAI競争において中国に有利な立場を与えてしまう可能性があることを表明してきました。
その代わりに、私たちは戦略的に重要なハードウェアコンポーネントに焦点を当てた、より的を絞った輸出管理を支持します。この方法により、米国企業はグローバル市場で競争力を維持しながら、国家安全保障上の懸念に対処することができます。輸出規制は特に、AIの発展に不可欠な最先端の半導体技術や、明確に軍事的応用が可能な特定のAI能力に焦点を当てるべきです。
幅広いAIテクノロジーの輸出を過度に制限することは、米国の技術リーダーシップを弱体化させる可能性があります。なぜなら、グローバル市場へのアクセスは収益と研究開発のための重要な源泉だからです。したがって、私たちは米国政府に対し、輸出管理の決定において米国のビジネス利益と国家安全保障の優先事項との間で慎重なバランスを取ることを奨励します。
3.3 米国AIの世界的な擁護と不公平な外国の障壁への対抗
米国は、国内のAI戦略と積極的な国際的関与を組み合わせて、米国のAI企業が世界中で公平な競争ができるようにする必要があります。SIIAは、政権が米国のテクノロジー企業を不当に標的とする外国の規制に反発することを推奨します。AIにおける米国のリーダーシップは、国内で最高であるだけでなく、民主的価値観と開かれた市場を反映する方法でAIの国際的な「ルール・オブ・ザ・ロード」を設定することも重要です。これを達成するために、AI行動計画は、大統領が技術外交を主導する少数の官僚を指名し、官民諮問委員会を設立し、産業界からの意見を反映した一貫したメッセージを推進することを推奨すべきです。
多くの会員企業はグローバルに事業を展開しており、障壁を最小化することで彼らがそれを続けることができると私たちは考えています。貿易交渉、外交的関与、グローバルフォーラムでの米国の影響力の戦略的使用などを通じて、私たちは政権に米国AIの公平な扱いの支持者となるよう求めています。
国際的に、特にEUのAI法などの規制イニシアチブが進行中であるため、米国企業が新たな障壁に直面する可能性があります。AI行動計画は、米国企業に対する差別的扱いを防ぎ、イノベーションを阻害する過度に制限的な規制を回避するために、国際的な関与と協調の戦略を概説すべきです。
このアプローチにより、米国の産業界が繁栄するための公平な競争の場が確保されるだけでなく、国際的なAI標準と枠組みが、個人の権利と安全を尊重しながらイノベーションと成長を促進する、より開かれた自由な価値観にも沿ったものになります。
4.1 米国の労働力と学生のAI未来への準備
AIの変革的な力は、教育を強化し明日の労働力を構築するために活用されるべきです。学校はAIとデジタルリテラシーを教育と労働力開発プログラムの両方に組み込み、市民が明日の経済で繁栄するための知識とスキルを身につけ、長期的に米国の経済的・国家安全保障を強化できるようにすべきです。
AI行動計画は、商務省と教育省に対し、教育、政府、民間部門の利害関係者を召集してAIスキル標準をさらに開発・支援し、教育指導者や労働力開発プログラムにガイダンスを提供することを主導するよう指示すべきです。
AIは私たちの経済と労働力の将来に大きな影響を与えます。AIに対応できる労働力を育成するためには、K-12教育から高等教育、職業訓練プログラムに至るまで、教育システム全体でデジタルスキルとAIリテラシーの基盤を構築する必要があります。
政府は、AIリテラシーとスキル開発のためのカリキュラムと標準の開発において重要な役割を果たします。これには、教育機関と産業界の協力を促進し、学生がAI時代に繁栄するために必要なスキルを身につけられるようにすることが含まれます。これは単にコーディングスキルを教えること以上のものであり、AIツールの責任ある使用、AIシステムの批判的評価、AIが提示する倫理的課題の理解を含みます。
特に重要なのは、AI技術の急速な進化に遅れをとらないカリキュラムの開発です。このためには、教育者、政策立案者、技術専門家間の継続的な対話と、AIの最新の進歩と労働市場のニーズを反映するために定期的に更新される柔軟なガイドラインが必要です。
4.2 教室でのAIとEdTechの統合の促進
AI支援型の教育と学習の可能性は非常に大きいものです。連邦政府には、専門家を招集し、州・地方レベルの機関、教育機関、教育・訓練プログラムや提供者間での採用を奨励・促進する独自の能力があります。模範事例の紹介、AIの使用における教師と研修担当者の専門能力開発への資金提供、そしてセクターが質問や懸念に対処するのを支援することで、その影響を強化することができます。
AIは教育の様々な側面を変革する可能性を持っています。教師がより個別化された指導を提供するために学生のデータを分析するのを助け、行政業務を自動化して教師がコンテンツ配信に集中できるようにし、また個々の学習者のニーズとペースに合わせたパーソナライズされた学習体験を可能にします。これらの可能性を実現するためには、連邦政府のリーダーシップが必要です。
連邦政府は、ベストプラクティスの特定と共有、研究への資金提供、そして学校、大学、その他の教育機関がAIを責任を持って効果的に導入するための実用的なガイダンスの提供において重要な役割を果たすことができます。これには、既存の教育テクノロジーイニシアチブの拡大や、AIツールの教育的影響を評価するための新しいパイロットプログラムの立ち上げなどが含まれるかもしれません。
特に重要なのは、AI統合のための構造的、制度的支援の確立です。教師、管理者、その他の教育専門家は、AIツールを教室に効果的に統合するための適切なトレーニングとサポートを必要としています。これには、専門能力開発の機会、技術サポート、そして責任あるAI使用のためのガイドラインの作成などが含まれます。
連邦政府は、教育におけるAIの潜在的なリスクと懸念にも対処すべきです。データプライバシー、アルゴリズムのバイアス、そして教育の場におけるAIの過度の依存などの問題が、効果的で責任あるAI導入においては注意深く検討される必要があります。
4.3 教育技術と接続性へのアクセス拡大
AIを活用するためには、すべての学生が最新技術へのアクセスを持つ必要があります。SIIAは、政権が州・地方当局や教育・訓練機関がAIを取り入れた教育技術を採用するのを支援するためのプログラムや資金を支援することを推奨します。例えば、AI行動計画は、学校や図書館が高速インターネット接続を確保するために非常に重要なFCCのE-Rateプログラムへの継続的な支援を呼びかけるべきです。接続性はAI対応学習の基盤だからです。
デジタルデバイド（デジタル格差）は、一部の学生や教育機関がAIツールやリソースから最大の恩恵を受けることができないことを意味します。この格差に対処するためには、学校、図書館、コミュニティセンターなどでのハードウェア、ソフトウェア、インターネット接続への投資が必要です。
特に、FCCのE-Rateプログラムは、学校や図書館がブロードバンド接続を入手するために非常に重要です。AIの使用が増えるにつれて、帯域幅要件も増加するため、このプログラムの拡大や近代化の可能性を検討すべきです。
また、連邦政府はAI対応の教育テクノロジーを採用するための資金的インセンティブやグラントも提供することができます。これには、ハードウェアやソフトウェアの購入、教師のトレーニング、そして学校のITインフラの改善などにかかる費用を支援するための資金提供が含まれるかもしれません。
接続性の問題に対処するだけでなく、教育者がAIツールを効果的に活用するためのリソースとトレーニングを確保することも重要です。これには、AIを授業計画に組み込む方法や、学習目標を達成するために最適なAIツールを選択する方法に関するガイダンスなどが含まれます。連邦政府は、ベストプラクティスの共有を促進し、教育者向けのリソースとトレーニングの開発を支援する役割を果たすことができます。
4.4 AI労働力訓練とスキルアップの促進
政権はAIのための米国の労働力を訓練するプログラムを支援すべきです。さらに、政権はAIを使用して米国の労働力を訓練するプログラムの開始または拡大も検討すべきです。官民パートナーシップでAIにおける見習いプログラムを作ることができます。多くの米国雇用主や政府がAI人材不足に直面する中、これらの対策は高需要のAI職を埋めるとともに、既存の労働者がAI豊かな経済で新しい役割に移行するのを支援するでしょう。AI行動計画は、労働長官にこれらの職位に米国人を準備するための見習いプログラムの開発に焦点を当てるよう指示すべきです。AIにおいて適切にスキルを持った労働力を確保することは、AIにおける米国の継続的なリーダーシップを確保するうえで不可欠です。
AIの進歩により、一部の職業は自動化される一方で、AIシステムを設計、開発、管理、そして監視するための新たな職業が創出されています。既存の労働力がこの変化に対応できるようにするには、大規模なスキルアップとリスキリングの取り組みが必要です。
連邦政府は、業界、教育機関、そして非営利団体と協力して、AIスキルを構築するための研修プログラムを開発し、拡大することができます。これには、AIエンジニアリング、データサイエンス、機械学習などの技術的役割のための正式なトレーニングプログラムや、AI時代に関連性を保つために幅広い労働力がデジタルリテラシーとAI理解を向上させるための取り組みが含まれます。
見習いプログラムは特に価値があり、実践的な学習の機会を提供し、企業が将来のAI人材を育成するのを助けることができます。労働省は、既存の見習いフレームワークを活用して、AIに特化した見習いプログラムを作成し、昇進できるよう支援できます。
また、連邦政府は、AIを使用して労働力訓練自体を強化することも検討すべきです。AIツールは、より個別化された学習体験、仮想現実または拡張現実訓練シミュレーション、そして特定の業界または役割に特化したカスタマイズされたスキル開発プログラムを提供するために使用できます。
4.5 教師の支援と学生の保護
教師は授業計画、評価、カリキュラム、指導にAIツールとリテラシーを組み込むための専門能力開発を受けるべきです。同時に、連邦政策は、学生を保護し、AIを教育に統合する際に公共の信頼を構築する現在の学生データやその他の関連するデータのプライバシーとセキュリティポリシーを強化する必要があります。これには、AIを活用した教育および訓練の決定が高リスクであり、人間の監視から恩恵を受ける可能性がある限定的なユースケースを認識し、定義することも含まれます。
専門能力開発は、教育者がAIツールを効果的に利用できるようにするために不可欠です。これには、AIの基本的な理解からAIを特定の教科や学年レベルに統合する方法まで、様々な側面が含まれます。教師はまた、AIの限界や潜在的なバイアスについても学び、学生にAIツールとの批判的関わり方を教えることができるようになるべきです。
データプライバシーとセキュリティの懸念は、教育現場でのAI採用における主要な障壁です。学生の個人情報とその学習データの保護は最優先事項であるべきです。連邦政策は、教育におけるAI使用に関連する既存のプライバシーフレームワーク（例えば、家族教育権プライバシー法など）を強化し、必要に応じて拡張することを目指すべきです。
特に注意が必要なのは、AI駆動の決定が学生の教育機会や成果に重大な影響を与える可能性がある高リスクの使用事例です。これには、配置決定、学習障害の診断、または大学入学などが含まれるかもしれません。このような場合、AI推奨事項への人間の監視と評価を確保するためのガイドラインが重要です。
AI対応教育における信頼を構築するためには、親、学生、教育者、そして広範なコミュニティの関与も重要です。透明性とコミュニケーションの強調は、教育におけるAIの潜在的な利点に対する理解と支持を育むのに役立ちます。
5. 継続的なAIリーダーシップに必要なインフラ構築のための政策措置
5.1 エネルギー供給の拡大と電力網の最適化
AIにおけるリーダーシップを達成するためには、データセンターやクラウドコンピューティングクラスターからそれらに電力を供給するエネルギーグリッドまで、膨大な計算インフラが必要です。AIの急速な進歩は、利用可能な供給をはるかに上回るエネルギーを必要とするでしょう。AI行動計画は、米国のエネルギー容量を拡大・アップグレードする取り組みを指示すべきです。これには、新しい発電の許可を加速し、高密度計算負荷に対応するために電力網を近代化することが含まれます。
データセンターのパワープロジェクトを迅速に進めるための「国家エネルギー緊急事態」を宣言した政権の最近の決定は、この課題を認識する大胆な一歩です。AI計算のためにアクセス可能で手頃な価格の電力を確保することは、テクノロジーハブをサポートするだけでなく、データセンター投資が新しい地域に広がるにつれて地域経済発展もサポートすることになります。
実際、AI開発のためのエネルギー需要の増加は、SemiAnalysisのレポートや「2024年米国データセンターエネルギー使用レポート」などの研究で文書化されています。これらのレポートは、現在のエネルギーインフラが、AIの計算需要の予測される成長に追いつくことができないことを示しています。このエネルギーギャップに対処することは、米国のAI優位性を維持する上で重要です。
私たちのビジョンは、AIの技術的可能性と地域経済開発の両方を活用する、持続可能で復元力のあるエネルギーインフラです。これには、より多くの電力供給を確保するだけでなく、高度な需要応答システムや、AIワークロードと電力供給を調整できるスマートグリッドテクノロジーなどの革新的なアプローチも含まれる可能性があります。
データセンターの急速な拡大に対応するためのエネルギー解決策を優先することで、米国はAIイノベーションを加速させるだけでなく、国内でクリーンなエネルギー技術開発のリーダーシップも促進できるでしょう。
5.2 データセンター開発の効率化
AIイノベーションのペースに遅れを取らないためには、米国は高性能コンピューティング施設を劇的に拡大する必要があります。これには、新しいデータセンターを建設するための合理化された承認・許可プロセスと、それらを重要インフラとして扱うことが必要になります。政権は、AI成長を可能にし、この技術カテゴリーで優位に立つために必要なデータセンターを構築・国内回帰させるために民間部門にインセンティブを与える、官民協力のための革新的なアプローチを探求すべきです。
AI行動計画は、とりわけ、連邦政府がデータセンター開発を進めるために取るべき具体的な措置について協力するための官民諮問機関の設立を指示すべきです。
データセンターは、現代のAI開発の背骨となっています。新しいAIモデルの訓練と展開には、膨大な計算能力が必要であり、これはますます専用の施設を必要としています。最先端のAIシステムのために必要な計算要件の規模は、データセンターの建設に対する従来のアプローチを限界に近づけています。
この課題に対処するためには、データセンターの開発を阻害する規制上および行政上の障壁を特定し、除去するための協調的な取り組みが必要です。これには、建設許可の迅速化、グリッド接続プロセスの効率化、そして連邦、州、地方レベルでのデータセンター建設のための土地の可用性を増やすことなどが含まれる可能性があります。
さらに、政府がデータセンター開発を加速するのを助けるために、税制インセンティブ、補助金、または官民パートナーシップなどの経済的インセンティブも検討されるべきです。これらの措置は、特に現在テクノロジーハブではない地域における投資を奨励し、地域経済発展を促進することができます。
最先端のデータセンター技術への投資も優先されるべきです。冷却技術や電力効率などの分野での革新は、データセンターが消費するエネルギー量を減らし、より持続可能で費用対効果の高い運用を可能にします。
5.3 オープンイノベーションと研究の支援
米国はAIイノベーションとAI研究において優位性を持っていますが、この優位性が予見可能な将来にわたって維持されるよう、連邦政府は措置を講じる必要があります。私たちはAI行動計画がオープンイノベーションを促進し、研究協力を育成するための措置を指示することを推奨します。これには、国立AI研究リソースで想定されているような共有コンピュートおよびデータリソースの作成、AIイノベーションを促進するための政府データセットの利用可能化、国立研究所の可能性の活用（潜在的には超党派FASTイニシアチブを通じて）、そして適切な場合はオープンソースAIモデルの採用の支援などが含まれます。
国立AI研究リソース（NAIRR）タスクフォースは、「米国の人工知能エコシステムの強化と民主化」と題した2023年1月の報告書で、研究コミュニティ全体でコンピューティングリソースとデータへのアクセスを拡大することの重要性を強調しました。SIIAは2022年7月にNAIRR中間報告書に対する意見を提出し、この取り組みへの支援を表明しました。
同様に、エネルギー省AI法（第118議会のS.4664）は、国立研究所の能力を活用してAI研究を前進させる方法の一例です。SIIAは、「科学、セキュリティ、テクノロジーのためのAIフロンティア（FASST）イニシアチブ」に関するエネルギー省の情報要求に対して2024年11月にコメントを提出し、このような取り組みの重要性を支持しました。
オープンソースAIモデルに関しては、国家電気通信情報庁（NTIA）が2024年7月に「広く利用可能なモデルの重みを持つデュアルユースファウンデーションモデル」に関する報告書を発表しました。SIIAは2024年3月27日にNTIAの「デュアルユース基盤人工知能モデルと広く利用可能なモデルの重みに関する意見募集」に対する回答を提出し、この分野における政策立案者の検討事項について意見を提供しました。
これらの取り組みを通じて、AIのオープンイノベーションと研究を支援することは、米国が技術的優位性を維持するだけでなく、AIの恩恵が経済全体に広く分配されることを確実にするために不可欠です。
6. 連邦政府のAI採用を加速するための政策措置
6.1 時代遅れの調達規制とプロセスの改革
俊敏な調達と啓発されたIT投資に支えられた、AIを受け入れるための「政府全体」の取り組みは、米国のグローバルAIリーダーシップにとって不可欠です。SIIAは、商業的なベストプラクティスを反映し、政府機関がAIソリューションを購入し実装する方法を合理化する俊敏な調達慣行を提唱しています。
現在の調達ルールと長期の契約サイクルは、革新的なAIスタートアップが連邦プロジェクトに入札することを妨げることがよくあります。国家AI安全保障委員会の報告書にあるように、「官僚的な障害は企業が国防総省と協力することを妨げています。多くのスタートアップにとっては、試みることすら経済的に不合理です。」この声明は2021年に発表されましたが、今日でも状況の正確な評価のままです。
調達を近代化することで、連邦政府は公共部門のミッションに最先端のAIソリューションを迅速に統合することができます。連邦AIの採用を加速することは、政府の効率性とサービスを向上させるだけでなく、国内のAIイノベーションを奨励する市場シグナルとしても機能します。
調達改革の遅れは、政府機関が急速に進化するAI技術についていけなくなる可能性があります。古いIT調達モデルは通常、ウォーターフォール式の開発アプローチを前提としていますが、AIソリューションはより反復的で適応性のある方法から恩恵を受けます。また、従来の調達プロセスは、スタートアップが政府業務に必要な複雑な要件を満たすことを特に困難にしています。これにより、革新的なAI能力を持つ小規模企業が排除され、結果として政府の最新かつ最高のAIソリューションへのアクセスが制限される可能性があります。
6.2 AI調達の簡素化と迅速化
AI行動計画はAI技術のためのパイロットプログラムと迅速な調達メカニズムを可能にすべきです。これにより、小規模で革新的な企業にとっての障壁が低くなり、政府機関が数年ではなく数ヶ月でAIソリューションをテストし展開することが可能になります。私たちは、AI採用の障壁を取り除くために、OMBのAI調達に関するガイダンスを修正するという大統領令の指示を支持しています。このOMBガイダンスは、真に高リスクなシステムに焦点を当て、そのしきい値に該当する技術の迅速な調達と展開を可能にするように修正されるべきです。
現在の政府のAI調達は、多くの場合、調達担当者がAI関連の調達を進める前に厳格なプロセスやコンプライアンス要件を実施することを要求する、複雑で時間のかかるプロセスによって特徴付けられています。これらのプロセスは、セキュリティとリスク管理のために設計されていますが、革新的なAIソリューションを迅速に採用する能力を大幅に妨げる可能性があります。
代わりに、AI行動計画は調達担当者がより柔軟なアプローチを取れるようにし、固有のリスクレベルに基づいてAI調達とテストのペースを調整できるようにすべきです。例えば、内部ツールとして使用される低リスクなAIアプリケーションは、市民に直接サービスを提供する高リスクなAIシステムよりも簡素化された調達プロセスの対象となるかもしれません。
迅速な調達メカニズムを可能にすることで、政府機関はより多くのAIソリューションをより短い時間枠でテストすることができ、成功する可能性のあるプロジェクトに素早く投資し、成功しそうにないプロジェクトを中止することができます。このような反復的アプローチにより、最終的に採用されたAIソリューションの全体的な品質と適合性が向上します。
6.3 商用クラウドとハイブリッドインフラの採用
AI行動計画は、政府機関に対してAIのための安全な商用クラウドサービスとハイブリッド政府・商用クラウド環境を活用するよう指示すべきです。商用クラウドプラットフォームは、連邦政府の近代化を加速できるオンデマンドのスケーラビリティと最先端のAIツールを提供します。政策は相互運用性標準とハイブリッドクラウドモデルを推進し、冗長で孤立したインフラを各機関に分散させることを避けながら、連邦システムの回復力を高めるべきです。
商用クラウドプラットフォームの利用は、連邦政府のAI採用を加速する鍵となります。これらのプラットフォームは、政府機関が独自に開発するには非常に高価であろう先進的なAI能力に即座にアクセスできるようにします。さらに、クラウドベースのソリューションはスケーラビリティを提供し、需要の変化に応じて計算リソースを柔軟に調整できるようにします。
ハイブリッドクラウドアプローチは、特に有益です。政府機関は最も機密性の高いデータと処理を内部インフラに保持しながら、商用クラウドの柔軟性とイノベーションを活用できます。このバランスにより、セキュリティの懸念に対処しつつ、より効率的なIT運用が可能になります。
クラウド採用を成功させるためには、政府機関間の相互運用性と統合が不可欠です。共通の標準とプロトコルを確立することで、異なる機関が効果的に協力し、情報を共有し、リソースを合理化できるようになります。これは孤立したシステムによって特徴づけられる現在の状態から大きく前進するものです。
クラウドインフラの採用は、政府の支出やリソースの効率性も向上させます。従来の「自社構築」アプローチでは、膨大な資本投資と継続的な保守が必要ですが、クラウドベースのソリューションは多くの場合、より費用対効果が高く、需要の変化に応じてより簡単に調整できます。
6.4 スタートアップと中小企業の参加障壁の排除
AI行動計画は、小規模企業に不釣り合いな影響を与える煩雑なコンプライアンス負担を最小化するために、調達基準を業界標準と整合させるよう指示すべきです。NSCAIが推奨したように、機関が新しいテクノロジーを採用し、「時代遅れのプロセス」を克服することに焦点を当てるためには、トップレベルのリーダーシップが必要になります。政権には、スタートアップや非伝統的ベンダーが政府にAI製品を提供しやすくするための調達改革に取り組むよう議会に対して具体的な推奨事項を含めることを求めます。
政府の調達プロセスは、多くの場合、調達や契約のための長期的な実績記録や、規制コンプライアンスの証明や、複雑な提案の提出に多大なリソースを投入する能力など、小規模企業やスタートアップが満たすのが難しい要件を課しています。これらの障壁は、政府が最も革新的なAIソリューションにアクセスする能力を制限し、政府の調達が大企業に偏ることにつながります。
これらの課題に対処するためには、いくつかの重要な改革が必要です。まず、政府は小規模なAI企業に合わせた簡素化された調達パスを作成することができます。これには、重要である標準要件の合理化または、初期のプロトタイピングやパイロット段階で特定の要件の免除などが含まれる可能性があります。
第二に、政府は連邦コンプライアンス要件において業界標準を受け入れるべきです。多くの小規模なAI企業は既に、商業市場における広く受け入れられたセキュリティおよび品質基準に従っています。政府がこれらの既存の標準を可能な限り認識し受け入れることで、企業は政府固有の要件に対応するための別個のコンプライアンス体制を開発する必要がなくなります。
最後に、連邦政府はAI革新を市場に投入する中小企業向けの教育プログラムと技術支援を拡大すべきです。政府の調達プロセスをナビゲートする方法に関するガイダンスを提供することで、これらの企業がより効果的に競争できるようになります。
6.5 政府内のAI人材の雇用とChief AI Officersの権限強化
すべての主要機関にはChief AI Officer（または同等職）を配置し、機関全体でAI採用を推進し調達を調整する権限を持たせるべきです。これらの役職者は、高い影響力を持つユースケースを特定し、スタッフがAIの提供物を評価するためのトレーニングを受けていることを確認し、政府全体でベストプラクティスを共有することができます。SIIAは、連邦AIの実装に持続的なリーダーシップを提供するために、これらの役割を維持することを支持しています。
FedScoopの2025年2月18日の記事「Chief AI Officersはトランプ政権で維持されなければならない」で指摘されているように、こうした専任の役職が連邦政府全体でAIの統合を促進する上で不可欠です。各機関内でAIの専門知識と監督を集中させることにより、政府はより戦略的かつ協調的な方法でAIテクノロジーを実装することができます。
Chief AI Officersは、機関特有のニーズとミッションに合わせたAI戦略の開発を監督し、AIの導入と使用に関するガイダンスを提供し、機関内のAIイニシアティブ間の調整を確保する上で重要な役割を果たすことができます。彼らはまた、AIポリシーとプラクティスの一貫性を確保するために、他の機関のカウンターパートとの連携も行います。
さらに、政府は革新的なAIスタートアップやテクノロジー企業からより広範な人材を引き付けるプログラムを開発すべきです。これには、政府におけるローテーションアサインメント、パートタイムのアドバイザリーポジション、そして政府と民間セクター間のタレント交換などが含まれる可能性があります。
AIは急速に進化する分野であるため、連邦政府は常に最新のトレンド、ツール、およびテクニックに通じている職員を確保する必要があります。継続的な教育と技能開発の機会を提供することにより、政府は内部AIの専門知識を構築・維持し、AIの実装とガバナンスにおいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。
6.6 国家安全保障用途のためのAI採用の加速
トランプ政権はまた、国防総省やインテリジェンスコミュニティ全体など、国家安全保障ミッションのためのAI採用を加速すべきです。私たちは、国防・安全保障指導者に対して、計画、予算、運用においてAI採用を優先するよう指示する、トップダウンの命令を提唱します。
グローバルな強さと安全を維持するために、米国の国家安全保障・サイバーセキュリティ機関は最高のAIツールを自由に使えるべきです。政権がAIリーダーシップが国家安全保障にとって重要であることを認識していることを、私たちは評価しており、AIの統合を国家安全保障プログラムの成功の測定基準にすることを奨励します。AIの統合を戦略的な命令として扱うことで、米国は安全を強化し重要インフラを保護するとともに、国内での最先端AIテクノロジーの開発をさらに促進することができます。
特に、AIはサイバーセキュリティの分野で非常に貴重です。政府ネットワークや米国の重要インフラに対する、ますます洗練されたサイバー攻撃から防御するためには、AIを活用することが不可欠です。私たちは、AI駆動のサイバーセキュリティツールの連邦展開を奨励します。例えば、AIは手動の方法よりもはるかに速く脅威検出とインシデント対応を自動化することができます。
機密レベルでAIを効果的に運用できるようにすることも、国家安全保障のためのAI展開における重要な課題です。多くの最先端のAIモデルとアプリケーションは現在、商業環境で開発・テストされていますが、これらのテクノロジーを機密設定に移行するには多大な投資が必要です。インテリジェンス、防衛、サイバーセキュリティに使用されるAIツールは、機密インフラに適応する必要があり、それは安全なコンピューティング環境、機密データ入力、および厳格なセキュリティ審査を必要とします。しかし、これらの適応にはしばしば長く高価なプロセスが関わり、クリアランス要件の満たし方からAIを機密ネットワーク内に統合することまで及びます。
専用の資金なしでは、多くのAIイノベーションは軍事およびインテリジェンス環境での運用に移行するために必要なコンセプトから実装までの移行を行うことはないでしょう。AI行動計画は、国防総省、国家情報長官室（ODNI）、行政管理予算局（OMB）に対し、国家安全保障コミュニティ全体でAIを幅広く採用するための予算要求を準備し、議会に予算配分を提唱するよう指示すべきです。
6.7 サイバーセキュリティのためのAIの活用
政府ネットワークや米国の重要インフラに対する、ますます洗練されたサイバー攻撃から防御するためには、AIを活用することが不可欠です。私たちは、AI駆動のサイバーセキュリティツールの連邦展開を奨励します。例えば、AIは手動の方法よりもはるかに速く脅威検出とインシデント対応を自動化することができます。
AIを活用したサイバーセキュリティツールは、従来の防御手段では見落とされる可能性のある異常なネットワーク活動のパターンを特定することができます。これらのツールは膨大な量のセキュリティデータを分析し、人間の分析者が対応するためにフラグを立てるべき潜在的な脅威を特定することができます。さらに、AIシステムは時間の経過とともに学習し、より効果的になり、新たに出現する脅威に適応することができます。
特に高価値の標的に対する国家支援のサイバー攻撃がますます精巧化する中、AIを活用したサイバー防御は米国の国家安全保障にとって不可欠な要素となっています。政府機関は、AIを活用した脅威インテリジェンス、ネットワークトラフィック分析、エンドポイント保護など、様々なサイバーセキュリティ機能にAIを統合するための明確な戦略を開発すべきです。
AIはまた、サイバーセキュリティのスキル不足にも対処できます。資格のあるサイバーセキュリティ専門家の継続的な不足を考えると、AIツールは既存のセキュリティチームの能力を拡張し、ルーチンタスクを自動化することで、人間のアナリストがより複雑な問題に集中できるようにします。
6.8 機密ネットワーク用のAIの適応
国家安全保障のためのAI展開における重要な課題は、AIシステムが機密レベルで効果的に運用できるようにすることです。多くの最先端のAIモデルとアプリケーションは現在、商業環境で開発・テストされていますが、これらのテクノロジーを機密設定に移行するには多大な投資が必要です。
インテリジェンス、防衛、サイバーセキュリティに使用されるAIツールは、機密インフラに適応する必要があり、それは安全なコンピューティング環境、機密データ入力、および厳格なセキュリティ審査を必要とします。しかし、これらの適応には長く高価なプロセスが関わり、セキュリティクリアランス要件を満たすことからAIを機密ネットワーク内に統合することまで多岐にわたります。
専用の資金なしでは、多くのAIイノベーションは軍事およびインテリジェンス環境での運用への移行に必要なコンセプトから実装への移行を果たせません。AI行動計画は、国防総省、国家情報長官室（ODNI）、行政管理予算局（OMB）に対し、国家安全保障コミュニティ全体でAIを幅広く採用するための予算要求を準備し、議会に予算配分を提唱するよう指示すべきです。
また、機密環境でのAI展開を促進するためには、調達プロセスの改革も必要です。機密クリアランスを持つ企業のみが入札できる従来の制限的な調達方法は、最新のAIイノベーションへのアクセスを制限する可能性があります。政府は、革新的なAI企業が機密クリアランスを取得しやすくするための簡素化されたプロセスや、機密ネットワークに直接アクセスすることなく機密プロジェクトに貢献できる「サンドボックス」環境の作成などの代替策を検討すべきです。
6.9 データ品質への投資
政府はまた、国家安全保障のユースケースのためのデータ品質と準備にも投資する必要があります。AIはトレーニングおよび展開されるデータと情報と同じくらい効果的であり、国家安全保障機関は多くの場合、断片化され、非構造化、または一貫性のない情報の膨大なデータセットを保持しています。
脅威検出、情報分析、および運用上の意思決定のためのAIの可能性を最大限に引き出すためには、政府は大規模なデータクリーニング、標準化、および構造化の取り組みを優先する必要があります。これには、レガシーデータストレージシステムの近代化や、機械学習アプリケーションのための情報データを効果的に解析できるAI駆動ツールへの投資が含まれます。
これらの基盤的な取り組みがなければ、AIモデルは国家安全保障データセットから正確で実用的な洞察を生成するのに苦労するでしょう。データ品質の向上は、誤検知の削減、より正確な分析、およびより効果的な意思決定につながります。
特に、データの統合と標準化は、様々な情報源や機関からのデータを組み合わせることで、より包括的な脅威の状況を得るために重要です。適切に整理され標準化されたデータは、異なるセキュリティシステム間の相互運用性も促進し、様々な機関やプラットフォーム間での情報共有を改善します。
国家安全保障目的のためのデータリポジトリの構築において、政府は品質、規模、多様性のバランスを取る必要があります。品質の高いデータセットは、効果的なAIシステムのための基盤であり、情報の正確性と完全性を確保するための強固なガバナンスフレームワークが必要です。
7. 結論
7.1 米国のグローバルAIリーダーシップ維持・拡大のための政策提言の総括
私たちSIIAは、米国が上記で概説した政策行動を追求することによって、人工知能におけるグローバルリーダーシップを維持・拡大すべきだと強く信じています。私たちは模範を示して先導する必要があります—自国の政府運営内でAIを採用し、柔軟なガバナンスでAIの発展を導き、AIを使って国を守り、AIが繁栄するためのインフラを構築し、AIの可能性を活用するために人々を訓練し、イノベーションの基盤となる知的財産体制を保護し、世界の舞台で米国のAI理念を擁護することが必要です。
これらの取り組みは総合的に、AIイノベーションと経済成長が政策行動の基礎であり続けることを保証します。柔軟で革新を奨励する規制環境、米国企業の国際競争力、充実した教育と訓練プログラム、対応するインフラストラクチャー、そして模範となる連邦政府の採用は、米国が国際舞台でのAIリーダーシップを維持するための相互に補強し合う要素です。
私たちの所見は、人間の繁栄、経済競争力、国家安全保障を促進するというトランプ政権のAI行動計画の明確な目標と一致しています。このビジョンを実現するためには、国内のAI能力の強化と、国際的な規範やルールの形成におけるリーダーシップの両方が必要です。
これらの政策提言の実施は、単に技術的優位性を確保するだけではなく、AIの発展が米国の価値観を反映し、すべての米国民にとってより良い未来を創造することも保証するでしょう。綿密に考案された政策枠組みを通じて、私たちは革新を促進しながら、同時に安全性、セキュリティ、そして公平性を確保し、AIが社会全体に利益をもたらすようにすることができます。
7.2 SIIAの協力姿勢の表明
私たちは、米国のAIリーダーシップに対する政権の取り組みに感謝し、私たちの経済、社会、そして安全保障のためにAIの可能性を解き放つ政策の策定を支援する準備があります。バランスの取れた行動を取ることによって、米国はAIリーダーシップを拡大・保持することができ、それはすべての米国民に恩恵をもたらすでしょう。
SIIAとその会員企業は、AIポリシーの形成において積極的な役割を果たすことを約束しています。私たちは政府、業界リーダー、学術界の間の継続的な対話を促進し、国のAI戦略に情報を提供するための洞察と専門知識を提供することを楽しみにしています。AIの急速な進化に伴い、私たちは政策立案者と協力して、新たな課題や機会に対応して私たちのアプローチを適応させていきます。
私たちは、責任あるイノベーションを促進し、米国のAI能力を強化するために、トランプ政権と議会と協力することを誓います。共同で取り組むことにより、私たちはAIが社会のすべての部門に利益をもたらす未来を確保するだけでなく、国の最重要のセキュリティと経済的利益を保護することもできます。
敬具
ポール・レカス 上級副社長、グローバル公共政策部長 ソフトウェア・情報産業協会（SIIA）