人工知能の開発の速度と規模が、それを規制する我々の能力を上回っているとよく言われている。
それは事実かもしれないが、アジャイルかつマルチステークホルダーのアプローチは、そのギャップを埋める助けとなり得る。
世界的に規制体制が断片化したままでは、人工知能のリスクを軽減することはできず、その膨大な可能性を活かす助けにもならない。
人工知能（AI）を抑制しようとする世界的な規制の動きが加速している。AIに特化したものではないが、技術関連の法律は技術の発展に後れを取っており、政策立案者はより良く、より速く対応すべきだという指摘が繰り返されている。
AIのような新興技術では、従来の政策立案の手法は機能しない。技術の発展速度は、政策立案者がその潜在的な便益とリスク、ひいては何をどのように規制すべきかを適切に把握する速度を上回っている。これは、しばしば長期化する立法プロセスを考慮する以前の問題である。
そのため、代替的な政策立案の方法が必要とされている。すなわち、適応的で、人間中心的、包摂的かつ持続可能な政策を意味するアジャイル・ガバナンスである。政策策定はもはや政府だけに限られず、むしろますますマルチステークホルダーによる取り組みとなっている。
AIに関する規制能力の限界に対処するには、国際的およびマルチステークホルダーによる取り組みが鍵となる。実際、まれに見る国際的な足並みの揃いぶりとして、米国、中国、EUなど世界をリードするAI先進国を含む28の法域が2023年11月1日にブレッチリー宣言に署名し、AIのリスクが国際的なものであり、「国際協力を通じて対処されるのが最善である」ことを認めた。
AIガバナンスに対するアジャイルかつマルチステークホルダーのアプローチ
政府は、このように急速に進化する技術を規制する上での自らの限界を認め始めている。英国とシンガポールは、伝統的に政策立案能力が強い2つの法域であるが、その政策立案能力ですら限界に達しているという現実に直面している。
2023年3月付の中間報告書において、英国下院の科学・イノベーション・技術委員会は、現行の規制能力がAIガバナンスを促進できるかどうかについて不確実性を表明し、政府のイノベーション推進型の原則を実施・執行するための規制能力のギャップ分析を勧告した。その原則が示されているのはAIホワイトペーパー。
2023年6月、シンガポールの情報通信メディア開発庁（IMDA）は、AIエコシステム内の能力をより高める必要性を強調し、AI規制が効果を発揮し得るための前提であると指摘した。
これを受けて両法域はアジャイル・ガバナンスを採用し、AIガバナンスの政策的解決策として国際協力とマルチステークホルダーによる取り組みに目を向けた。英国は2023年11月、世界初の政府出資によるAI安全研究所を設立し、産業界、市民社会、学界にまたがる国際的パートナーを結集して、国際的および国内の政策立案に資することで、より安全なAIの実現を目指している。
シンガポールのIMDAは、オープンソースのAIガバナンス試験フレームワーク兼ソフトウェア・ツールキットとして知られるAI Verify（2022年5月に公開）を公開した。既存のAI専門知識を活用・相互に波及させるマルチステークホルダー・アプローチを採用し、規制に先立ってAI能力を構築するものである。
AIに関する規制能力と各法域におけるAI専門家の供給が限られていること、そしてAIには法域の境界がないという事実を踏まえ、政策立案者は国境や分野を越えて専門家と協働し、AIシステムが遵守すべき原則の共通基盤を確立することが推奨される。法域ごとにAIを規制すると希少な資源の重複を必要とし、必然的に断片化した世界的な規制体制につながる。これではAIをより安全にすることはできない。
ブレッチリー宣言：すでに新たな地平を切り開いている
ブレッチリー宣言の28の署名国は、ブレッチリー宣言において「既存の国際フォーラムに関与し、包摂的なグローバル対話を継続して、より広範な国際的議論に公に貢献する」ことを決議した。AIの国際的リスク管理フレームワークを策定するため技術専門家が集まってきた既存の国際フォーラムには、米国国立科学技術研究所（NIST）、国際標準化機構（ISO）、国際電気標準会議（IEC）、電気電子技術者協会（IEEE）などが含まれる。
頻繁で公開の、広範なマルチステークホルダー協議が、クラウドソーシングを通じて世界規模で最大限の専門家の意見を集める有効な手段として推奨される。これは特にAIの最先端の利用について当てはまり、その一部についてEUは提案中のAI法案草案において「高リスク」および「許容できないリスク」と位置づけ、米国は「安全、確実かつ信頼できるAIの開発と利用に関する大統領令」の下でその管理を図っている。
国際的な標準化の取り組みは、相互運用可能なAIシステムを通じた情報共有の改善の機会をもたらし、社会がAIのリスクを抑えながら、その便益をよりよく活用できるようにする。政策立案と技術的専門知識を組み合わせることが、イノベーションを支えつつ個人の権利と利益を保護する形で、ますます複雑化する技術のガバナンスを促進するための前進の道でなければならない。
AIは定着するものであり、それは疑問の余地がない。この極めて強力な技術を抑え込むために反射的に急いで規制を策定するのではなく、その便益を集団で活かしつつ、その害を追跡・抑制する取り組みを進めるべきである。この取り組みはすでに進行中である。例えば10月には、IMDAとNISTが共同で、AI VerifyをNISTのAIリスク管理フレームワーク。
このような国際的かつマルチステークホルダーによる協働を通じてこそ、常に我々より一歩先を行く技術を規制するための、慎重かつ思慮深いアプローチを構築できる。
