AI の約束には、根本的にオープンで分散化され、グローバルに協働するアプローチが求められます。これより少ないものは、脆く偏った、そして不安定な未来を招く危険があります。
各国政府やテック大手が AI を制するためにしのぎを削る中、私たちは危険で短視眼的な未来へ向かっています。そこでは少数の国家と企業が、地球全体に影響する技術の開発を決定づけます。私は、AI の覇権をめぐる世界的な競争について、ますます強まる不安を感じずにはいられません。
それはしばしば、高い賭け金を伴う対決として売られます――「アメリカ対中国」。勝者が、人類の未来を作り変える技術の鍵を握る、とされます。プロとしても学術としても何年も AI に没頭してきた私として、はっきり指摘したいのは次のことです：この物語は危険なほどに欠陥だらけです。一つの国家が AI の進路を形作るという発想は構造的に複雑で、理想的でない可能性すらあります。
AI のグローバルなルーツ
現実には、どの国家も単独では AI を構築できません。たとえ米国であっても、スタンフォードの AI Index Report によれば 2023 年に 61 の注目すべきモデルを生み出したにもかかわらずです。AI の柱――才能、ハードウェア、データ――は、どの単一の国でもほどき、作り直して再編することのできないグローバルなタペストリーとして織り込まれています。
たとえば才能を見てみましょう。アメリカの主要な AI 研究者のうち、ほぼ 70% は海外で生まれたか、海外で教育を受けています。インドと中国が主要な供給源です。米国の AI スタートアップの 3 分の 2 には、少なくとも 1 人の移民創業者がいます。外国の頭脳を遠ざけながら AI を国家化しようとするのは、“脳を作ってそのニューロンの半分を切り落とす”のと同じです。
ハードウェアはさらに絡み合っています。NVIDIA のような米国企業が AI チップを設計していても、オランダの ASML が、それらを刻むための唯一の極端紫外線（EUV）リソグラフィ装置を作っています。台湾の TSMC は先端チップの 90% 超を製造し、日本は重要な素材を供給します。米中貿易戦争のような関税や輸出規制は、支配を確保しません。むしろこの微妙な網をかき乱し、コストを押し上げ、全員の進展を止めてしまいます。
AI の生命線であるデータも、さらに頑固にグローバルです。最も効果的で、普遍的に適用可能な AI モデルを構築するには、多様でグローバルなデータが不可欠だからです。
優位性が危険な理由
仮にある国家が AI を独占できたとしても、それをすべきではありません。米国主導の AI エコシステムは、単にエコーチェンバーを生み出し、グローバルに使われるシステムへ西側のバイアスを埋め込むだけです。
今日、主要な大規模言語モデル（LLM）は、しばしばグローバルな視点のごく一部しか反映しておらず、多様な人々に効果的にサービスを提供する能力を制限してしまうことがあります。たとえば、主に一つのデータソースで訓練された言語モデルは、他の領域からの文化的ニュアンスやバリエーションを捉えられない可能性があります。これは AI の精度や有用性を低下させます。
さらに悪いことに、AI の支配権を一つの国家が握ると、遠大な結果を伴うゼロサムの軍拡競争が加速します。AI 覇権をめぐる米国と中国の競争――しばしば OpenAI または Anthropic と Deepseek または Manus の対決として描かれる――は、実際に政府が関与する中でエスカレートしています。両国はいずれも AI に多額に投資しており、それを 20 世紀における核能力のような戦略的資源だと見なしています。ある政府のお気に入り企業が最も先進的な AI を手にできれば、変革的なグローバル資産を支配し、前例のない経済的・政治的なレバレッジを得ることになります。
この力学は、極端な検閲とゲートキーピングのリスクを招きます。すなわち、超大国が AI ツールやデータへのアクセスを決めるようになるのです。すると小規模な国家は、米国か中国のどちらかに追随せざるを得なくなり、核をめぐる冷戦期の陣営に似た構図になります。たとえば、アフリカや東南アジアの国々は超大国に依存し、AI の未来に関する自律性を手放すかもしれません。優位な国家は AI ツールを完全に差し控えて競合を孤立させることもできますし、自国の物語や利益を優先するシステムで世界の市場を氾濫させることもできます。
公正な AI を築くには世界のあらゆる場所からの貢献が必要ですが、中央集権化されたシステムは過剰なレバレッジを握っています。
たとえば Anthropic が、事前の協働や透明性なしに、Windsurf の Claude 3.x モデルへのアクセスを突然遮断するという判断は、クローズドな AI 提供者が重要な資源を一方的にゲートキープできることを示しています。そのような行動は、企業による管理を集団的な前進より優先するだけでなく、立ち上がりつつあるプレイヤーが共有されたインフラに基づいて構築する能力も制限します。データのローカライズに関する規制の強化は、アクセスをさらに複雑にし、国際的な協働こそが、本当に代表性のあるデータセットへの唯一の道であることをより強めています。
AI は、私たちが創造的に考え、より効率的に働き、問題をより速く解決する力を高めます。しかし、これらの生産性の向上が誰にとっても利益になるようにするには、グローバルでオープンかつ協働的なアプローチが必要です。
しかし、医療、インフラ、教育、緊急対応などあらゆる領域で AI への依存がさらに強かったらどうでしょうか。一つの国家がレバーを引こうが、ある一社がスイッチを切り替えようが、崩壊しない AI インフラを想像してみてください。それが私たちに必要な未来です――どの単一プレイヤーも鍵をすべて握っていない世界。
EU の権利ベースの AI Act、中国の国家主導モデル、そして米国の市場主導のアプローチは、それぞれに強みと弱みがありますが、いずれも答えの全体ではありません。必要なのは対話であって、覇権ではありません。残りの世界――インド、ブラジル、ナイジェリア、そしてその先――も、この技術に等しく関わる立場です。どれほど慈善的であっても、一つの国家を信じてすべてを任せるわけにはいきません。さらに、AI が進歩ではなく支配の道具になるような軍拡競争にも、私たちは耐えられません。
彼は、インド国立科学アカデミーの Young Scientist Award の受賞者であり、メリーランド大学の Early Career Distinguished Alumni Award の受賞者でもあります。Transactions on Information Theory の Associate Editor を務め、主要カンファレンスで複数のベストペーパー賞を受賞しています。彼はケンブリッジ大学出版局から “Information-theoretic Cryptography” という書籍を出版しています。
もしアメリカが「AIレース」に勝利したら、世界は失われる
Himanshu Tyagi はインド工科大学の教授であり、Sentient の共同創業者です。
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AI の約束には、根本的にオープンで分散化され、グローバルに協働するアプローチが求められます。これより少ないものは、脆く偏った、そして不安定な未来を招く危険があります。
各国政府やテック大手が AI を制するためにしのぎを削る中、私たちは危険で短視眼的な未来へ向かっています。そこでは少数の国家と企業が、地球全体に影響する技術の開発を決定づけます。私は、AI の覇権をめぐる世界的な競争について、ますます強まる不安を感じずにはいられません。
それはしばしば、高い賭け金を伴う対決として売られます――「アメリカ対中国」。勝者が、人類の未来を作り変える技術の鍵を握る、とされます。プロとしても学術としても何年も AI に没頭してきた私として、はっきり指摘したいのは次のことです：この物語は危険なほどに欠陥だらけです。一つの国家が AI の進路を形作るという発想は構造的に複雑で、理想的でない可能性すらあります。
AI のグローバルなルーツ
現実には、どの国家も単独では AI を構築できません。たとえ米国であっても、スタンフォードの AI Index Report によれば 2023 年に 61 の注目すべきモデルを生み出したにもかかわらずです。AI の柱――才能、ハードウェア、データ――は、どの単一の国でもほどき、作り直して再編することのできないグローバルなタペストリーとして織り込まれています。
たとえば才能を見てみましょう。アメリカの主要な AI 研究者のうち、ほぼ 70% は海外で生まれたか、海外で教育を受けています。インドと中国が主要な供給源です。米国の AI スタートアップの 3 分の 2 には、少なくとも 1 人の移民創業者がいます。外国の頭脳を遠ざけながら AI を国家化しようとするのは、“脳を作ってそのニューロンの半分を切り落とす”のと同じです。
ハードウェアはさらに絡み合っています。NVIDIA のような米国企業が AI チップを設計していても、オランダの ASML が、それらを刻むための唯一の極端紫外線（EUV）リソグラフィ装置を作っています。台湾の TSMC は先端チップの 90% 超を製造し、日本は重要な素材を供給します。米中貿易戦争のような関税や輸出規制は、支配を確保しません。むしろこの微妙な網をかき乱し、コストを押し上げ、全員の進展を止めてしまいます。
AI の生命線であるデータも、さらに頑固にグローバルです。最も効果的で、普遍的に適用可能な AI モデルを構築するには、多様でグローバルなデータが不可欠だからです。
優位性が危険な理由
仮にある国家が AI を独占できたとしても、それをすべきではありません。米国主導の AI エコシステムは、単にエコーチェンバーを生み出し、グローバルに使われるシステムへ西側のバイアスを埋め込むだけです。
今日、主要な大規模言語モデル（LLM）は、しばしばグローバルな視点のごく一部しか反映しておらず、多様な人々に効果的にサービスを提供する能力を制限してしまうことがあります。たとえば、主に一つのデータソースで訓練された言語モデルは、他の領域からの文化的ニュアンスやバリエーションを捉えられない可能性があります。これは AI の精度や有用性を低下させます。
さらに悪いことに、AI の支配権を一つの国家が握ると、遠大な結果を伴うゼロサムの軍拡競争が加速します。AI 覇権をめぐる米国と中国の競争――しばしば OpenAI または Anthropic と Deepseek または Manus の対決として描かれる――は、実際に政府が関与する中でエスカレートしています。両国はいずれも AI に多額に投資しており、それを 20 世紀における核能力のような戦略的資源だと見なしています。ある政府のお気に入り企業が最も先進的な AI を手にできれば、変革的なグローバル資産を支配し、前例のない経済的・政治的なレバレッジを得ることになります。
この力学は、極端な検閲とゲートキーピングのリスクを招きます。すなわち、超大国が AI ツールやデータへのアクセスを決めるようになるのです。すると小規模な国家は、米国か中国のどちらかに追随せざるを得なくなり、核をめぐる冷戦期の陣営に似た構図になります。たとえば、アフリカや東南アジアの国々は超大国に依存し、AI の未来に関する自律性を手放すかもしれません。優位な国家は AI ツールを完全に差し控えて競合を孤立させることもできますし、自国の物語や利益を優先するシステムで世界の市場を氾濫させることもできます。
これはセキュリティではありません。不安定化へのレシピです。AI を搭載した自律兵器は、「フラッシュ・ウォーズ（閃光戦）」を引き起こし得ます。人間が介入するより速くシステムが紛争をエスカレートさせるからです。優位な権力は、AI を使って世界的な監視や経済的な強制を行い、憤りと依存を生み出す可能性があります。
オープンさこそ唯一の道
公正な AI を築くには世界のあらゆる場所からの貢献が必要ですが、中央集権化されたシステムは過剰なレバレッジを握っています。
たとえば Anthropic が、事前の協働や透明性なしに、Windsurf の Claude 3.x モデルへのアクセスを突然遮断するという判断は、クローズドな AI 提供者が重要な資源を一方的にゲートキープできることを示しています。そのような行動は、企業による管理を集団的な前進より優先するだけでなく、立ち上がりつつあるプレイヤーが共有されたインフラに基づいて構築する能力も制限します。データのローカライズに関する規制の強化は、アクセスをさらに複雑にし、国際的な協働こそが、本当に代表性のあるデータセットへの唯一の道であることをより強めています。
AI は、私たちが創造的に考え、より効率的に働き、問題をより速く解決する力を高めます。しかし、これらの生産性の向上が誰にとっても利益になるようにするには、グローバルでオープンかつ協働的なアプローチが必要です。
開発が少数の国（または企業）に集中したままでいるなら、私たちはイノベーションを妨げ、格差を拡大し、この成長の未来に関する重要な意思決定を、ごく少数の手に集中させてしまうリスクがあります。
オープンソースのモデルは独占と囲い込まれた庭を打ち破ります。バンガロールからボゴタまでの開発者が同じ基盤に基づいて構築できれば、単一の組織では到底かなわない量の創造性があふれ出ます。歴史は、ソフトウェアでも科学でも、オープンソースのプロジェクトが繁栄するのは、それが世界的な才能とアイデアのプールを取り込むからだと示してきました。AI も同じです。
分散化は同じくらい重要です。中央集権化されたシステムは脆く、単一障害点に弱く、乱用されやすい。分散化のアプローチならリスクと責任が分散されます。中央集権型のサーバーがダウンしたときに何が起きるかを、最近のグローバルな ChatGPT の障害を見れば分かります。一部の人には不便だったものの、他の人には深刻でした。
しかし、医療、インフラ、教育、緊急対応などあらゆる領域で AI への依存がさらに強かったらどうでしょうか。一つの国家がレバーを引こうが、ある一社がスイッチを切り替えようが、崩壊しない AI インフラを想像してみてください。それが私たちに必要な未来です――どの単一プレイヤーも鍵をすべて握っていない世界。
デジタル・インターナショナリズムへの呼びかけ
そこで私が「AI のリーダーはアメリカか中国か？」と問われたとき、私の答えは一筋縄ではいきません。私たちにはデジタル・インターナショナリズムが必要です。つまり、共有されたツール、共有された標準、共有された責任。AI は石油や鉄とは違います。ため込むべき資源でも、振り回すべき武器でもありません。AI は、私たちの暮らし、働き、そして世界の最も難しい問題を解決する方法を作り替える技術です。だからこそ、それを国家資産や企業のトロフィーのように扱うのは本質を誤解しており、その未来を危うくします。
EU の権利ベースの AI Act、中国の国家主導モデル、そして米国の市場主導のアプローチは、それぞれに強みと弱みがありますが、いずれも答えの全体ではありません。必要なのは対話であって、覇権ではありません。残りの世界――インド、ブラジル、ナイジェリア、そしてその先――も、この技術に等しく関わる立場です。どれほど慈善的であっても、一つの国家を信じてすべてを任せるわけにはいきません。さらに、AI が進歩ではなく支配の道具になるような軍拡競争にも、私たちは耐えられません。
そして、グローバル・ガバナンスとは支配権を手放すことではありません。誰にとっても利益となる、アクセスと説明責任の最低ラインを設定することです。オープンソースの枠組み、透明な開発、協働に基づく監督によって、AI が特権的な少数者だけでなく人類に役立つことを確実にできます。アメリカは依然としてリードできますが、力をため込むことでではありません。 先例を示し、世界と共に、そして世界のために機能するシステムを構築し、排除ではなく参加を招き入れることでリードできるのです。
著者について：
Himanshu Tyagi はインド工科大学の教授であり、Sentient の共同創業者です。情報理論、AI、暗号学に関する基礎研究を行っており、暗号、AI、コミュニケーションにまたがる複数の企業を設立してきました。Himanshu は、AI と暗号によってターボチャージされた情報ネットワークが、すべての人間の願いを牽引する「つながる未来」のための技術とプロダクトを創出することに専念しています。
彼は、インド国立科学アカデミーの Young Scientist Award の受賞者であり、メリーランド大学の Early Career Distinguished Alumni Award の受賞者でもあります。Transactions on Information Theory の Associate Editor を務め、主要カンファレンスで複数のベストペーパー賞を受賞しています。彼はケンブリッジ大学出版局から “Information-theoretic Cryptography” という書籍を出版しています。