ヒマンス・タイギはインド科学研究所の教授であり、Sentientの共同創設者です。* * ***トップのフィンテックニュースやイベントを発見しよう！****FinTech Weeklyのニュースレターに登録しよう****JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラルナなどの経営幹部が読んでいます*** * *### AIの約束は、根本的に開かれた、分散型で、グローバルに協力するアプローチを必要とします。これ以下では、壊れやすく偏った、不安定な未来を招く危険があります。政府や巨大テック企業がAIの支配を競う中、私たちは危険で短絡的な未来に向かっています。そこでは、少数の国や企業が地球全体の未来を形作る技術の開発を支配します。私は、AIの覇権を巡る世界的な競争に対して、次第に不安を感じざるを得ません。これはしばしば高リスクの対決として語られます—アメリカ対中国、勝者が人類の未来を再形成する技術の鍵を握ると。AIに長年関わってきた者として、私はこれをはっきり指摘します：**この物語は危険に満ちた誤りです**。一つの国がAIの進路を決めるという考えは、構造的に複雑で理想的ではない可能性があります。 **AIのグローバルな起源**-----------------------------現実は、どの国も孤立してAIを構築できないということです。アメリカも例外ではなく、スタンフォードのAIインデックスレポートによると、2023年に61の著名なモデルを生み出しました。**AIの柱**：才能、ハードウェア、データは、単一の国だけでは解きほぐせないグローバルな織物に織り込まれています。例えば才能について、アメリカの主要なAI研究者のほぼ70％は海外で生まれ育ち、インドと中国が主要な出身国です。アメリカのAIスタートアップの3分の2には少なくとも一人の移民創業者がいます。**AIを国有化しようとしながら外国の頭脳を排除するのは、脳を作りながら半分の神経を切り離すようなものです**。ハードウェアもさらに複雑です。NVIDIAのような米国企業はAIチップを設計しますが、オランダのASMLはそれらを刻む唯一の極紫外線（EUV）リソグラフィー装置を製造しています。台湾のTSMCは先進的なチップの90％以上を製造し、日本は重要な材料を供給しています。米中貿易戦争の関税や輸出管理は、コントロールを確保するものではなく、この繊細なネットワークを妨害し、コストを引き上げ、進展を遅らせています。AIの生命線ともいえるデータは、さらに頑固にグローバルです。多様でグローバルなデータは、最も効果的で普遍的に適用可能なAIモデルを構築するために不可欠です。 **支配は危険な理由**-----------------------------たとえ一つの国がAIを独占できたとしても、それは望ましくありません。米国主導のAIエコシステムは、単なるエコーチャンバーを作り出し、西洋の偏見を世界中で使われるシステムに埋め込むだけです。今日の主要な大規模言語モデル（LLMs）は、しばしば狭い視点の世界観を反映しており、**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います**。例えば、主に一つのデータソースで訓練された言語モデルは、文化的なニュアンスや他の地域のバリエーションを捉えられないことがあります。これにより、AIの精度や有用性が低下します。さらに悪いことに、一国がAIの支配権を握ることは、ゼロサムの軍拡競争を促進し、広範な影響をもたらします。米中のAI覇権争いは、しばしばOpenAIやAnthropicとDeepseekやManusの対立として語られ、政府の積極的な関与とともに激化しています。両国は、20世紀の核兵器と同様に、戦略的資源としてAIに巨額の投資を行っています。もし一方の政府の選んだ企業が最先端のAIを独占すれば、世界を変える資産をコントロールし、前例のない経済的・政治的影響力を得ることになります。このダイナミクスは、超大国がAIツールやデータへのアクセスを支配し、検閲やゲートキーピングを行うリスクを孕んでいます。小さな国々は、米国や中国のいずれかに従属せざるを得なくなり、冷戦時代の核兵器競争のような勢力均衡に巻き込まれる可能性があります。例えば、アフリカや東南アジアの国々は、超大国に依存し、自国のAI未来の自主性を失うかもしれません。**支配的な国は、AIツールを完全に差し控えたり、ライバルを孤立させたり、自国の物語や利益を優先したシステムを世界市場に流通させたりすることができるのです**。これは安全保障ではなく、不安定さを招くレシピです。AIを搭載した自律兵器は、「フラッシュ戦争」を引き起こす可能性があり、システムが人間の介入よりも早く衝突を激化させることがあります。支配的な力は、AIを使った世界監視や経済的圧力を行使し、不満や依存を生み出すこともあります。 **開放性こそ唯一の道**-----------------------------公平なAIを構築するには、世界中のすべての人々の貢献が必要ですが、中央集権的なシステムは不均衡な影響力を持ちます。例えば、AnthropicがWindsurfのClaude 3.xモデルへのアクセスを突然遮断した決定は、事前の協力や透明性なしに閉鎖的なAI提供者が重要な資源を一方的に管理できることを示しています。このような行動は、企業のコントロールを優先し、共同の進歩を妨げるだけでなく、新興プレイヤーが共有インフラを活用して構築する能力も制限します。データのローカライゼーション法の高まりもアクセスを複雑にし、国際協力による真に代表的なデータセットの構築が唯一の道となっています。AIは、私たちの創造力を高め、効率的に働き、問題解決を加速します。しかし、これらの生産性向上の恩恵をすべての人に届けるには、グローバルで開かれた協力的なアプローチが必要です。もし開発が少数の国や企業に集中し続けるなら、イノベーションを妨げ、不平等を拡大し、この成長の未来に関する重要な決定を少数の手に委ねることになります。**オープンソースモデルは独占や囲い込みを打破します**。バンガロールからボゴタまでの開発者が同じ基盤の上に構築できると、単一の組織では実現できない創造性の洪水が生まれます。歴史は、ソフトウェアや科学の分野でオープンソースプロジェクトが、世界中の才能とアイデアを活用して繁栄してきたことを示しています。AIも例外ではありません。**分散化も同じくらい重要です**。中央集権的なシステムは脆弱で、単一の故障点に弱く、乱用の危険も伴います。分散型アプローチはリスクと責任を分散させます。最近のグローバルなChatGPTの停止を見れば、中央サーバーがダウンしたときに何が起こるかがわかります。それは一部の人にとっては迷惑であり、他の人にとっては深刻です。しかし、もし医療、インフラ、教育、緊急対応などでAIへの依存度をさらに高めたらどうなるでしょうか。**一つの国がレバーを引いたり、一つの企業がスイッチを切ったりしても崩壊しないAIインフラを想像してください**。それこそが私たちが必要とする未来です—一つのプレイヤーがすべての鍵を握らない未来です。 **デジタル国際主義への呼びかけ**------------------------------------------だから、「AIをリードすべきはアメリカか中国か？」と尋ねられたとき、私の答えは微妙です。私たちはデジタル国際主義を必要としています：共有のツール、共有の標準、共有の責任です。AIは石油や鉄鋼のような資源ではありません。蓄積したり武器にしたりするものではなく、私たちの生活や働き方、そして最も困難な問題を解決する方法を再定義する技術です。したがって、それを国家資産や企業の戦利品とみなすことは、その本質を誤解し、その未来を危うくします。EUの権利ベースのAI法、中国の国家主導モデル、米国の市場主導アプローチは、それぞれ長所と短所がありますが、いずれも完全な答えではありません。私たちは対話を求め、支配を避ける必要があります。インド、ブラジル、ナイジェリアなど、世界の他の国々もこの技術に平等に関与しています。どの国も、善意だけではなく、AIの未来を決める権限を持つことはできません。AIが支配の道具になるのではなく、進歩のための道具となるよう、軍拡競争を避ける必要があります。また、グローバルなガバナンスはコントロールを放棄することではありません。アクセスと責任の基準を設定し、すべての人に利益をもたらすことです。オープンソースの枠組み、透明な開発、協力的な監督によって、AIが人類のために役立つものであり、一部の特権階級だけのものではないことを保証できます。**アメリカはリードし続けることができるが、権力を独占するのではなく、模範を示すことによってです**。世界と協力し、参加を促すシステムを構築することで、リーダーシップを発揮できるのです。* * *### **著者について：**ヒマンス・タイギはインド科学研究所の教授であり、Sentientの共同創設者です。情報理論、AI、暗号学に関する基礎的な研究を行い、暗号、AI、通信にまたがる複数の企業を設立しています。彼は、AIと暗号技術によって加速される情報ネットワークがすべての人間の願望を推進する未来を創造することに献身しています。彼はインド国立科学アカデミーの若手科学者賞を受賞し、メリーランド大学の早期キャリア優秀卒業生賞も受賞しています。情報理論のトランザクションの副編集長を務め、トップ会議で複数の最優秀論文賞を獲得しています。ケンブリッジ大学出版局から「情報理論的暗号」という書籍を出版しています。
もしアメリカが「AIレース」で勝利したら、世界が負ける
ヒマンス・タイギはインド科学研究所の教授であり、Sentientの共同創設者です。
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JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラルナなどの経営幹部が読んでいます
AIの約束は、根本的に開かれた、分散型で、グローバルに協力するアプローチを必要とします。これ以下では、壊れやすく偏った、不安定な未来を招く危険があります。
政府や巨大テック企業がAIの支配を競う中、私たちは危険で短絡的な未来に向かっています。そこでは、少数の国や企業が地球全体の未来を形作る技術の開発を支配します。私は、AIの覇権を巡る世界的な競争に対して、次第に不安を感じざるを得ません。
これはしばしば高リスクの対決として語られます—アメリカ対中国、勝者が人類の未来を再形成する技術の鍵を握ると。AIに長年関わってきた者として、私はこれをはっきり指摘します：この物語は危険に満ちた誤りです。一つの国がAIの進路を決めるという考えは、構造的に複雑で理想的ではない可能性があります。
AIのグローバルな起源
現実は、どの国も孤立してAIを構築できないということです。アメリカも例外ではなく、スタンフォードのAIインデックスレポートによると、2023年に61の著名なモデルを生み出しました。AIの柱：才能、ハードウェア、データは、単一の国だけでは解きほぐせないグローバルな織物に織り込まれています。
例えば才能について、アメリカの主要なAI研究者のほぼ70％は海外で生まれ育ち、インドと中国が主要な出身国です。アメリカのAIスタートアップの3分の2には少なくとも一人の移民創業者がいます。AIを国有化しようとしながら外国の頭脳を排除するのは、脳を作りながら半分の神経を切り離すようなものです。
ハードウェアもさらに複雑です。NVIDIAのような米国企業はAIチップを設計しますが、オランダのASMLはそれらを刻む唯一の極紫外線（EUV）リソグラフィー装置を製造しています。台湾のTSMCは先進的なチップの90％以上を製造し、日本は重要な材料を供給しています。米中貿易戦争の関税や輸出管理は、コントロールを確保するものではなく、この繊細なネットワークを妨害し、コストを引き上げ、進展を遅らせています。
AIの生命線ともいえるデータは、さらに頑固にグローバルです。多様でグローバルなデータは、最も効果的で普遍的に適用可能なAIモデルを構築するために不可欠です。
支配は危険な理由
たとえ一つの国がAIを独占できたとしても、それは望ましくありません。米国主導のAIエコシステムは、単なるエコーチャンバーを作り出し、西洋の偏見を世界中で使われるシステムに埋め込むだけです。
今日の主要な大規模言語モデル（LLMs）は、しばしば狭い視点の世界観を反映しており、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います。例えば、主に一つのデータソースで訓練された言語モデルは、文化的なニュアンスや他の地域のバリエーションを捉えられないことがあります。これにより、AIの精度や有用性が低下します。
さらに悪いことに、一国がAIの支配権を握ることは、ゼロサムの軍拡競争を促進し、広範な影響をもたらします。米中のAI覇権争いは、しばしばOpenAIやAnthropicとDeepseekやManusの対立として語られ、政府の積極的な関与とともに激化しています。両国は、20世紀の核兵器と同様に、戦略的資源としてAIに巨額の投資を行っています。もし一方の政府の選んだ企業が最先端のAIを独占すれば、世界を変える資産をコントロールし、前例のない経済的・政治的影響力を得ることになります。
このダイナミクスは、超大国がAIツールやデータへのアクセスを支配し、検閲やゲートキーピングを行うリスクを孕んでいます。小さな国々は、米国や中国のいずれかに従属せざるを得なくなり、冷戦時代の核兵器競争のような勢力均衡に巻き込まれる可能性があります。例えば、アフリカや東南アジアの国々は、超大国に依存し、自国のAI未来の自主性を失うかもしれません。支配的な国は、AIツールを完全に差し控えたり、ライバルを孤立させたり、自国の物語や利益を優先したシステムを世界市場に流通させたりすることができるのです。
これは安全保障ではなく、不安定さを招くレシピです。AIを搭載した自律兵器は、「フラッシュ戦争」を引き起こす可能性があり、システムが人間の介入よりも早く衝突を激化させることがあります。支配的な力は、AIを使った世界監視や経済的圧力を行使し、不満や依存を生み出すこともあります。
開放性こそ唯一の道
公平なAIを構築するには、世界中のすべての人々の貢献が必要ですが、中央集権的なシステムは不均衡な影響力を持ちます。
例えば、AnthropicがWindsurfのClaude 3.xモデルへのアクセスを突然遮断した決定は、事前の協力や透明性なしに閉鎖的なAI提供者が重要な資源を一方的に管理できることを示しています。このような行動は、企業のコントロールを優先し、共同の進歩を妨げるだけでなく、新興プレイヤーが共有インフラを活用して構築する能力も制限します。データのローカライゼーション法の高まりもアクセスを複雑にし、国際協力による真に代表的なデータセットの構築が唯一の道となっています。
AIは、私たちの創造力を高め、効率的に働き、問題解決を加速します。しかし、これらの生産性向上の恩恵をすべての人に届けるには、グローバルで開かれた協力的なアプローチが必要です。
もし開発が少数の国や企業に集中し続けるなら、イノベーションを妨げ、不平等を拡大し、この成長の未来に関する重要な決定を少数の手に委ねることになります。
オープンソースモデルは独占や囲い込みを打破します。バンガロールからボゴタまでの開発者が同じ基盤の上に構築できると、単一の組織では実現できない創造性の洪水が生まれます。歴史は、ソフトウェアや科学の分野でオープンソースプロジェクトが、世界中の才能とアイデアを活用して繁栄してきたことを示しています。AIも例外ではありません。
分散化も同じくらい重要です。中央集権的なシステムは脆弱で、単一の故障点に弱く、乱用の危険も伴います。分散型アプローチはリスクと責任を分散させます。最近のグローバルなChatGPTの停止を見れば、中央サーバーがダウンしたときに何が起こるかがわかります。それは一部の人にとっては迷惑であり、他の人にとっては深刻です。
しかし、もし医療、インフラ、教育、緊急対応などでAIへの依存度をさらに高めたらどうなるでしょうか。一つの国がレバーを引いたり、一つの企業がスイッチを切ったりしても崩壊しないAIインフラを想像してください。それこそが私たちが必要とする未来です—一つのプレイヤーがすべての鍵を握らない未来です。
デジタル国際主義への呼びかけ
だから、「AIをリードすべきはアメリカか中国か？」と尋ねられたとき、私の答えは微妙です。私たちはデジタル国際主義を必要としています：共有のツール、共有の標準、共有の責任です。AIは石油や鉄鋼のような資源ではありません。蓄積したり武器にしたりするものではなく、私たちの生活や働き方、そして最も困難な問題を解決する方法を再定義する技術です。したがって、それを国家資産や企業の戦利品とみなすことは、その本質を誤解し、その未来を危うくします。
EUの権利ベースのAI法、中国の国家主導モデル、米国の市場主導アプローチは、それぞれ長所と短所がありますが、いずれも完全な答えではありません。私たちは対話を求め、支配を避ける必要があります。インド、ブラジル、ナイジェリアなど、世界の他の国々もこの技術に平等に関与しています。どの国も、善意だけではなく、AIの未来を決める権限を持つことはできません。AIが支配の道具になるのではなく、進歩のための道具となるよう、軍拡競争を避ける必要があります。
また、グローバルなガバナンスはコントロールを放棄することではありません。アクセスと責任の基準を設定し、すべての人に利益をもたらすことです。オープンソースの枠組み、透明な開発、協力的な監督によって、AIが人類のために役立つものであり、一部の特権階級だけのものではないことを保証できます。アメリカはリードし続けることができるが、権力を独占するのではなく、模範を示すことによってです。世界と協力し、参加を促すシステムを構築することで、リーダーシップを発揮できるのです。
著者について：
ヒマンス・タイギはインド科学研究所の教授であり、Sentientの共同創設者です。情報理論、AI、暗号学に関する基礎的な研究を行い、暗号、AI、通信にまたがる複数の企業を設立しています。彼は、AIと暗号技術によって加速される情報ネットワークがすべての人間の願望を推進する未来を創造することに献身しています。
彼はインド国立科学アカデミーの若手科学者賞を受賞し、メリーランド大学の早期キャリア優秀卒業生賞も受賞しています。情報理論のトランザクションの副編集長を務め、トップ会議で複数の最優秀論文賞を獲得しています。ケンブリッジ大学出版局から「情報理論的暗号」という書籍を出版しています。