人工知能（AI）が私たちの生活にますます深く浸透するなか、さまざまな倫理的・社会的リスクから人々を守るうえで、テクノロジー規制が重要な役割を果たす。
テクノロジーのように変化の速い業界を規制するのは難しい。イノベーションが新たなルールをたちまち追い越してしまうことがある。
オープンなAIエコシステムを構築すれば、世界のテクノロジー・コミュニティが持つ革新的な人材の力を引き出すと同時に、専門家による開発の監査を可能にし、企業や開発者が自らのイノベーションに責任を負う体制を確保できる。
人工知能（AI）は高度化を続けており、近年の大規模言語モデル（LLM）の普及は、その開発におけるパラダイムシフトを示している。
LLMは生成AIを用いて構築され、自然言語やコード、その他あらゆる種類のデータによる指示に対して、新たな応答を生成する。また、特定のタスクに対応する小規模で専門的なモデルを多数作るための基盤としても利用できる。
しかし、LLMをめぐる注目の高まりは、AIの開発と導入に対する懸念も一気に広げた。そこには、悪意ある者によるLLMの悪用など、幅広い倫理的・社会的リスクが含まれる。
AIのリスクに対処し、安全性、セキュリティ、信頼性、公平性を確保するため、世界では企業、国、そして世界全体の各レベルで、以前から取り組みが続けられてきた。この目標は、最近立ち上げられたAIガバナンス・アライアンス世界経済フォーラムの、およびEUの欧州AIアライアンス、さらにスイス政府とチューリッヒ工科大学（ETH Zurich）による生成AIレッドチーミング・ネットワーク試行プロジェクトなど、各国独自の取り組みの基盤となっている。
現在、EUのAI法はほぼ最終決定に至った。まもなく世界初の包括的なAI法となり、この新技術が日常生活にますます浸透するなかで、私たちの安全と基本的権利を守る助けとなるはずだ。
テクノロジー規制は重要だが、それだけでは十分ではない。今日のAI分野はあまりにも急速に進化しており、規制がすぐに制約を生む可能性がある。だからこそ、AIの規制とガバナンスには包括的なアプローチが必要だ。テクノロジー規制に加えて、オープンで透明性の高いAIエコシステムを受け入れる取り組みを組み合わせるべきである。そうすれば、動的なガバナンスを通じて、開発者や研究者が早い段階でAIのリスクを議論し、軽減できる。
動的なガバナンスとは何か？
LLMは新しいデータの影響を継続的に受ける一方、ユーザーが特定のプロンプトを入力すると、望ましくない結果や予測できない結果が生じることがある。すべてが意図どおりに機能しているかを確認するため、企業はモデル、取り込まれるデータ、そしてその結果を常に監視することが不可欠だ。
IBMのwatsonx.govのような、企業が自社のガバナンス実績を測定するのに役立つシステムやプロセスから成る専用のガバナンス・ツールキットは、企業が成果を継続的に監視し、改善できるようにすることで、この取り組みを支援する。これにより企業は、AIがどのように意思決定するかの透明性を高め、テクノロジー規制への準拠を確保しながら、学習データの質に起因するリスクに対処できる。ルールが時間とともに変わっても対応できる。
AIが閉鎖的な独占環境で開発される場合も、オープンなAIエコシステムで開発される場合も、こうした動的なガバナンスを適用すべきだ。もちろん、AI技術を非公開にする企業もある。しかし、オープンで透明性の高いAIを受け入れれば、社会に利益をもたらし、イノベーションを促し、AIの安全性確保にも役立つ。イノベーションにオープンなアプローチを取ることで、基盤となり幅広く応用できる最先端の進歩へのアクセスが民主化される傾向がある。また、オープンであれば、テクノロジー・コミュニティによる新しいツールの精査が進み、安全性とセキュリティが高まる。
要するに、オープン性と透明性は、説明責任を確保しながら世界のコミュニティが持つ革新的な人材の力を引き出す。すでにその例として、Linux Foundationがある。テクノロジー・イノベーションを促進するため、2007年に非営利団体として設立されたオープンソース・ソフトウェアのプラットフォームだ。オープンであれば、世界中の専門家が監査に広くアクセスでき、テクノロジー・コミュニティによる精査も進む。研究者や開発者は、バグへの対処やリスク管理に必要なデータを利用できるため、技術面や成果に関する問題にも迅速に対応できる。
オープンなAIコミュニティの構築
このため、IBMとMetaは最近、AIアライアンスを立ち上げた。この協業の目的は、オープンなAIコミュニティを育てるために協力することだ。透明性と責任を重視し、基礎からLLMを構築していくべきである。
AIアライアンスのような取り組みは、世界の人材を結集し、AI技術の開発、導入、管理を民主化することを目指しているが、すべてのAIをオープンにすべきだと言っているわけではない。そして何より、オープンであることはガバナンスがないことを意味しない。オープンAIであれ独占型AIであれ、ガバナンスは等しく重要だ。
AIが私たちの社会をどう変えるのか、理解するうえではまだ初期段階にある。しかし、AIを規制することが極めて重要だということは、すでにわかっている。動的なガバナンス技術とオープンなAIエコシステムを受け入れることは、適切な規制に向けた重要な一歩となる。
