米国でのAIに関する連邦規制の要請と、フロンティアモデル開発を世界的に減速させる可能性をめぐる議論が、企業に不確実性をもたらしている。企業は、低コストの代替モデルへの需要が高まる中、将来の規制によってオープンウェイトモデル、特に中国で開発されたモデルの利用に影響が及ぶ可能性を検討している。

月曜日、中国外務省の報道官である郭嘉昆氏は、フロンティアAI企業のAnthropicとOpenAIから最近出されたAI開発減速の要請について、「恐怖をあおり、対立を生み、悪質な競争を仕掛けるもの」だと表現した。

郭氏の発言に先立ち、AnthropicのCEO兼共同創業者であるDario Amodei氏は、週末に論考を発表していた。Amodei氏はその中で、世界のAI業界に対してフロンティアモデルの能力向上を減速させるよう求め、民主主義国家がフロンティアAI企業と連携することを促した。

Amodei氏の論考は、OpenAIの政府・国際関係担当責任者が連邦AI政策を求める声明を発表してから4日後に公開された。その声明は、Anthropicで働いていたAI研究者が、OpenAIもAnthropicも責任ある行動を取っていないとして辞任した日に発表された。この研究者は、AI技術が人類の絶滅につながる可能性も指摘した。

これらの動きに先立ち、7月にはAnthropic、Google、Meta、OpenAIの従業員が、AI開発のペースを管理するための国際的なガバナンスを米政府が支援するよう求めていた。

企業を取り巻く不確かな状況

政府の対応を求める声が高まる中、企業はすでに急速に変化している分野をめぐり、さらなる不確実性の中でテクノロジーに関する判断を迫られている。

「企業は、AIプラットフォーム、ベンダー、人材、アーキテクチャ、運用モデルを選ばなければなりません。しかし、その投資が十分に成熟する前に基盤となる技術が変わる可能性を認識しています」と、RPA2AI Research創設者のKashyap Kompella氏は述べた。「対立をめぐる議論が、一度にいくつもの新たな不確実性を加えています」

企業が直面する疑問には、フロンティアモデルの開発が現在のペースで続くのか、それとも減速するのか、オープンモデルが規制対象になる可能性があるのか、そして重要なAI能力の一部が民間の管理下に残るのかが含まれる。こうした疑問により、ベンダーの選定、モデルへのアクセス、ガバナンス要件は、別々の問題ではなく、同じテクノロジー計画上の判断の一部となっている。

Futurum Groupのアナリスト、David Nicholson氏は、こうした懸念の一部がOpenAIとAnthropicの利益にかなう可能性があると述べた。企業は、フロンティアモデルの性能が高い一方で、オープンモデルよりもコストが高いことを認識しつつある。場合によっては、より小規模なオープンウェイトモデルや完全なオープンソースAIモデルを使うことで、より低いコストで多くを実現できるという。

「日がたつにつれ、フロンティアモデルの最先端が提供できるものを本当に必要とするワークロードは、ますます少なくなっています」とNicholson氏は述べ、AnthropicとOpenAIが大きな期待を集め、収益性も見込まれる新規株式公開に近づいていることを指摘した。

「フロンティアモデルの最先端が素晴らしいことに疑いはありません。しかし、支払っているコストを算出し、目の前のタスクを見れば、OpenAIとAnthropicが市場に提供しているものを実現する、より経済効率の高い方法があります」と同氏は続けた。

オープンモデルからの圧力

OpenAIとAnthropicが、主にオープンモデルを開発する企業から価格面での圧力を強く受ける中、一部のアナリストは、両社によるAIの連邦規制の要請が、より広範な安全上の懸念だけでなく、AI市場での地位を維持する取り組みにも結びついていると見ている。

「この分野での二強体制を維持するために、両社は政府による規制を受け入れようとしています」とNicholson氏は述べた。「両社が求めているのは、連邦政府が介入し、中国との競争から両社を守ることです」

Alibaba、Moonshot AI、Z.aiなど中国のAIベンダーによる最近の進歩は、オープンモデルの能力が高まっていることを浮き彫りにした。Nicholson氏によると、フロンティアモデルの企業は、オープンモデルが自社のシステムに近い品質を持ちながら、大幅に低いコストで利用できることを認識している。

「こうしたオープンウェイトモデルが次々に登場していることで、彼らは多方面から攻め込まれています」と、Informa TechTarget傘下のOmdiaのアナリスト、Lian Jye Su氏は述べた。「IPOを目前に控えた彼らが直面しているビジネスリスクです」

Su氏によると、中国のベンダーは、規制を求める声が特に米国に結びついているとも主張している。中国ではすでにAIに関する規則の導入が進んでいるためだ。中国は最近、未成年者がAIチャットボットと関係を築くことを防ぐことを目的とした規則を導入した。

「IPOのためかもしれませんし、物事を減速させることがAnthropicの利益になるのかもしれません。それでも重要な問題です。米国には根本的に、中国と比較できるAIガバナンス規制がありません」とSu氏は述べた。

同氏は、オープンソースが分散型で非常に公開性の高い技術フレームワークであり、ガバナンスが弱いことから、Anthropicもオープンソースを潜在的なリスクと見ていると付け加えた。

規制上の不確実性への備え

企業にとって、将来の規制がオープンソースAIに適用されるかどうかの不確実性に加え、中国モデルをめぐる地政学的緊張もある。そのため、一部の企業はコストが高くてもフロンティアモデルの利用を続ける可能性がある。Nicholson氏は、将来、規制が他の選択肢に影響を及ぼす可能性に備えるためだと説明した。

「企業は確実性のために支払う意思があります」と同氏は述べた。

Kompella氏は、企業が規制をめぐる不確実性に対して、先を見越した対応を取るべきだと述べた。「ガバナンスは、チェックボックスを埋める作業ではなく、運用能力にならなければなりません」と同氏は語った。

同氏は、企業がAIガバナンスを、定期的に見直すだけの政策文書として扱うことはできないと指摘した。

「データへのアクセス、コードの作成、ツールの利用、意思決定、自律的な行動が可能なシステムに対して、それでは不十分です」とKompella氏は述べた。

同氏は企業に対し、特にAIサイバーセキュリティの分野でフロンティアモデルの能力に近づくため、早期アクセスプログラムやプレビュープログラムを優先するよう助言した。

「サイバー攻撃への備えが中心的な課題になります」とKompella氏は続けた。「エージェント型システムの攻撃・防御能力が高まる中、セキュリティチームは、AIによって攻撃と対応のサイクルがいずれも短縮されると想定する必要があります」

出典: AI Business