アメリカ合衆国のAI戦略とは、人工知能の研究、開発、展開を推進しつつ、国家安全保障、経済競争力、社会的リスクに対処することを目的とした、連邦政策、行政命令、戦略的イニシアチブの調整された一連の取り組みを指す。この戦略は複数の大統領政権を通じて進化し、研究投資から規制、国際協力へと優先事項が移行してきた。
初期の基盤
連邦政府によるAI研究への関与は、正式な戦略に先立つ。国防高等研究計画局は、1960年代から1970年代にかけて、機械学習とニューラルネットワークの初期研究を資金提供し、MITコンピュータ科学・人工知能研究所やスタンフォードAI研究所などの機関におけるパーセプトロンとバックプロパゲーションの研究を含んでいた。国家科学財団は、1980年代から1990年代にかけて深層学習の基礎研究を支援し、トロント大学のジェフリー・ヒントンやベル研究所のヤン・ルカンなどの研究者への助成金を含んでいた。
2016年、オバマ政権は最初の包括的な連邦AI報告書「人工知能の未来への備え」を発表し、各分野における機会とリスクを概説した。これに続いて国家戦略コンピューティング計画が策定され、国家科学技術会議のAI特別委員会が設立された。
アメリカAIイニシアチブ
2019年2月、ドナルド・トランプ大統領は「人工知能におけるアメリカのリーダーシップの維持」と題する行政命令13859号に署名し、アメリカAIイニシアチブを開始した。この命令は連邦機関に対し、AI研究開発を優先し、連邦データと計算リソースへのアクセスを拡大し、AI基準を確立するよう指示した。このイニシアチブは2020会計年度に非国防AI研究資金として12億ドルを割り当て、前年比14%増となった。
ホワイトハウス科学技術政策局と国家科学財団が実施を担当した。NSFは国家AI研究機関プログラムを設立し、2020年にカーネギーメロン大学、MITコンピュータ科学・人工知能研究所、スタンフォードAI研究所を含む7大学に各2000万ドルを授与した。このイニシアチブはまた、連邦AI活動を調整するためのAI.govポータルも創設した。
安全、安心、信頼できるAIに関する行政命令
2023年10月、ジョー・バイデン大統領は「人工知能の安全、安心、信頼できる開発と利用」と題する行政命令14110号を発出した。この命令はリスク管理と規制監督への移行を示すものであった。大規模AIモデルの開発者に対し、公表前に安全性試験結果を連邦政府と共有することを要求し、特に国家安全保障、公衆衛生、経済安全保障にリスクをもたらす可能性のあるモデルを対象とした。
この命令は国立標準技術研究所に対し、2023年1月に発表されたAIリスク管理フレームワークの開発を指示した。また、2024年2月にNIST内に米国AI安全研究所を設立し、初年度予算は1000万ドルとした。この研究所は大規模言語モデルやその他の高度なシステムの試験プロトコルを開発する任務を負った。
この命令はまた、連邦機関に対し、エネルギー網、水道システム、医療ネットワークなどの重要インフラにおけるAI関連リスクを評価するよう義務付けた。国土安全保障省には、2024年後半までに重要部門でのAI利用に関するガイドラインを発行することが要求された。
国家安全保障と防衛への応用
国防総省は米国AI戦略の主要な推進力となっている。2018年、国防総省はAI戦略を発表し、軍事作戦全体でのAI採用の加速を強調した。統合AIセンターは2018年に設立され、5年間で17億ドルの初期予算が割り当てられた。2022年、JAICは首席デジタル・AIオフィスに再編され、AI、データ、デジタル変革の取り組みを統合した。
国防総省のAI投資は、監視用のコンピュータビジョン、情報分析用の自然言語処理、物流用の自律走行車などの分野に焦点を当てている。国防イノベーションユニットは、OpenAIやAnthropicなどの企業と安全性研究で提携しているが、具体的な契約は機密扱いのままである。
2023年、国防総省はデータ、分析、AI採用戦略を発表し、2025年までに部門全体でAIを拡大する目標を設定した。この戦略は「データ中心」アプローチを求め、アルゴリズムの改善よりも高品質なトレーニングデータの必要性を強調した。
国際協力と競争
米国AI戦略には重要な国際的側面が含まれる。2021年、米国と欧州連合は貿易技術評議会を立ち上げ、AI基準とリスク評価に関する作業部会を設置した。米国はまた、2020年に15の創設メンバーで発足した国際イニシアチブであるグローバルAIパートナーシップにも参加した。
2023年、米国と英国は大西洋宣言に署名し、AI安全性研究での協力へのコミットメントを含めた。米国はまた、2023年11月のAI安全サミットでのブレッチリー宣言にも参加し、28か国が署名し、フロンティアAIリスクに関する国際協力を呼びかけた。
中国との競争は中心的なテーマとなっている。米国は2022年10月以降、NVIDIAのA100およびH100プロセッサを含む高度な半導体チップの中国向け輸出規制を課している。これらの規制は2023年10月にさらに高度なチップと製造装置を含むよう拡大された。この戦略には2022年のCHIPS・科学法も含まれ、アリゾナ州とオハイオ州のTSMCやインテル施設を含む国内半導体製造に520億ドルの補助金を割り当てた。
連邦研究開発プログラム
国家AI研究機関プログラムは大幅に拡大している。2024年時点で、NSFは全米で25の研究所を資金提供しており、連邦投資総額は5億ドルを超える。各研究所はAI-for-science、AI-for-education、AI-for-agricultureなどの特定分野に焦点を当てている。研究所は産業界や非営利団体との提携が義務付けられ、非連邦資金からのマッチング資金が要求される。
エネルギー省も科学的発見のためのAIに多額の投資を行っている。2023年、DOEは国立研究所でのAI研究に1億ドルの資金提供を発表し、材料科学と気候モデリングのための機械学習に焦点を当てた。DOEのアルゴンヌ国立研究所とオークリッジ国立研究所は、AIワークロード用に世界で最も強力なスーパーコンピュータの一部を配備しており、アルゴンヌのオーロラシステムは2024年6月に1.02エクサフロップスを達成した。
国立衛生研究所は医用画像と創薬におけるAI研究を資金提供している。2023年、NIHはAIベースの健康研究に1億3000万ドルの助成金を発表し、電子健康記録から疾患転帰を予測する深層学習を使用するプロジェクトを含んだ。
規制と倫理的考慮事項
米国は包括的な連邦法ではなく、分野別のアプローチでAI規制を行っている。連邦取引委員会は、信用決定におけるアルゴリズムバイアスなど、AI関連の害に対処するために既存の消費者保護法を活用している。雇用機会均等委員会は2022年に採用におけるAI利用に関するガイダンスを発行し、自動化システムが差別禁止法に違反する可能性があると警告した。
ホワイトハウスは2022年10月にAI権利章典の青写真を発表し、安全で効果的なシステム、アルゴリズム差別からの保護、データプライバシー、通知と説明、人間による代替の5つの原則を概説した。法的拘束力はないものの、この青写真は連邦調達と機関ガイダンスに影響を与えている。
行政管理予算局は2023年11月に草案覚書を発行し、連邦機関に対しAIガバナンス担当者を指定し、AIシステムの影響評価を実施するよう要求した。最終覚書は2024年に発表される見込みで、実施期限は2025年まで延長されている。
州および地方のイニシアチブ
連邦戦略が中心である一方、多くの州が独自のAI政策を策定している。カリフォルニア州、ニューヨーク州、テキサス州は、AI主導の採用や信用決定における透明性を要求する法律を可決した。2023年、カリフォルニア州はSB 313を制定し、企業が重要な決定にAIを使用する場合に開示することを要求した。ニューヨーク市のローカル法144号は2023年1月に施行され、自動化された雇用決定ツールの年次バイアス監査を義務付けている。
これらの州レベルの取り組みは連邦ガイダンスと衝突することがあり、規制のモザイク状の状況を生み出している。全米州議会会議は、2023年に45州がAI関連法案を提出し、17州が法律を制定したと報告した。
将来の方向性と課題
米国AI戦略は進化を続けている。2024年後半、バイデン政権は研究者に高度な計算リソースへのアクセスを提供するための国家AI研究クラウドを提案した。5年間で推定100億ドルの費用がかかるこの提案は、GPUクラスターと大規模なトレーニングデータへのアクセスを民主化することを目的としている。
主な課題には、規制枠組みを上回るペースで進む生成AI開発の急速な進展が含まれる。オープンソースモデルの出現は輸出規制を複雑にしており、モデルは物理的な制限なしにコピーされ配布される可能性がある。さらに、連邦政府はAI人材の不足に直面しており、人事管理局は2024年時点で連邦職員のわずか0.1%がAI関連スキルを持っていると報告している。
この戦略はまた、政治的不確実性にも直面している。2024年の大統領選挙はAI政策に大きな変化をもたらす可能性があり、一部の候補者は特定のAI開発のモラトリアムを提案し、他の候補者は規制緩和を主張している。2024年後半時点で、包括的な連邦AI法は可決されておらず、この戦略は主に行政命令と機関の行動に依存している。
結論
米国AI戦略は、イノベーション、安全保障、社会的保護のバランスを取るための複雑な複数機関による取り組みを表している。初期の研究投資から最近の行政命令まで、この戦略は競争力への焦点から堅牢なリスク管理を含むものへと移行してきた。これらの政策の有効性は、継続的な資金提供、国際協力、そして急速に進化するAI能力に適応する能力に依存するだろう。