ジェイ・メータ氏はSeldon Capitalの最高執行責任者（COO）で、ヘッジファンドに資金調達、運営、採用、取引に関するアドバイスを提供している。
規制は新興技術に忍び寄る傾向がある。最初はガイダンスとして始まり、いくつかの主要市場で効力を持ち始め、その後急速に様々な法域に広がっていく。規則が法律として成文化される頃には、最大のチャンスはすでに先行者によって確保されていることが多い。AIにおいては、その瞬間が今まさに訪れている。
世界中の政府がAIができることとできないことを定義しており、それらの決定が市場フィルターとなりつつある。これらの規則のタイミングや内容を誤って判断した投資家や事業者は、主要地域から締め出されるリスクがあるか、コンプライアンス対応のために多額の費用を費やす可能性がある。
しかし、その詳細は法域によって大きく異なる。ここでは、3つの主要な規制哲学がAIのリスクと機会をどのように形作っているか、そして各々が投資戦略に何を意味するかを説明する。
イノベーション優先の規制：細部に注意が必要な高速レーン
一部の政府は成長に賭け、AIイノベーションと開発を積極的に奨励している。多くの国が次世代システムを構築する企業の本拠地となることを望んでおり、それらのシステムが確立されるまで厳格な監視を先送りする意向を示している。
中国は2017年の新世代人工知能発展計画、そして最近では2023年の暫定措置のもとでAIリーダーシップを積極的に目指してきた。彼らは2段階のアプローチに焦点を当てている：管理されたパイロットでイノベーションを進め、製品が大規模採用に達した時点で規則を導入し、ウォーターマークやメタデータラベリングなどの慣行を強制する。
韓国のAI基本法は2026年に施行され、計算インフラへの公共投資を誘導し、さらにはトレーニング用のデータセットも提供する予定だ。昨年の既存のAI基本法が法的枠組みを提供する一方、最新の規則は「高影響」AIシステムに監視を課している。中小企業やスタートアップのAIアプリケーションは、政府の支援を受けた許容的な環境を享受できる可能性がある。
私はこれらの市場が、インフラ重視の投資、実験的なプラットフォーム、そして国家の後ろ盾を受ける提携に理想的だと考えている。しかし、イノベーション優先は無規制を意味するわけではない。製品が普及すると規則が急速に導入される可能性があるため、採用のしきい値を注意深く監視することが重要だ。
倫理主導の規制：表面上は柔軟だが実際は厳格
一部の法域では、特に企業や政府クライアントと協業する場合、倫理的枠組みが正式な法律よりも重要な役割を果たす。コンプライアンスが市場への事実上の門番として機能する。
日本はソフトローに大きく依存してきた。2019年の人間中心のAI社会原則は今日も市場を形作り、公平性、持続可能性、人間の尊厳をAI開発の主要な推進力として促進している。法的拘束力はないものの、これらの原則が最近のAI推進法の多くの条項に影響を与えていることに気づいた。これらは取締役会レベルの議論や投資家のESGスクリーニングの多くを形作ると予想される。
シンガポールはオープンソースのAI Verifyツールキットに支えられたAIガバナンスフレームワークモデルをリリースした。9つの信頼次元にわたる自主的だが影響力のあるベンチマークに基づいたこのフレームワークは、厳格な規則を提供する前に、技術に対する公共および社会的信頼を構築することに焦点を当てている。
地域のテクノロジーハブになることを目指すサウジアラビアは、2023年にAI倫理原則を導入した。これらの原則は、全セクターにわたるAI開発と展開のための包括的な倫理的ガイダンスを提供している。
倫理主導の環境は表面上は柔軟に見えるかもしれないが、市場参入に対してはるかに厳しい制約を課すことが多い。説明可能性とバイアス軽減を示すことができるシステムはより容易に門を通過でき、コンプライアンスは強力な販売戦略として機能する。
リスクベースの規制：規模に敏感で進化中
リスクベースの体制は、技術設計ではなく潜在的な害に基づいて規制し、システムがより重要になるにつれて要件が厳しくなる。
EU AI法は、2024年に正式に採択された代表的な例だ。これはAIを4つのリスク層に分類し、高リスクシステムには人間による監視と第三者適合性評価に関する厳格な要件が課される。容認できないリスクのユースケースは禁止されている。
米国は依然として不均一だが、州法は積み重なっている：AIを活用するデータブローカーに対するカリフォルニア州のDelete Act、コロラド州のアルゴリズム透明性規則、ニューヨークの採用におけるAI制限など。AI権利章典の青写真のような連邦ガイダンスは、正式な連邦法がなくても一貫したテーマ（安全性、プライバシー、アルゴリズム差別からの保護）を持っている。現時点では、投資家は州ごとに層状の規則を予想すべきだ。
最後に、英国が最初に提案したAI安全研究所は、現在米国、日本、シンガポール、EUで採用が進んでおり、モデル評価と安全性ベンチマークのハブとして機能している。これらの研究所は、特に政府や企業の買い手を対象とするフロンティアモデルにとって、影響力のある第三者検証機関として台頭している。
リスクベースの市場では、モジュール性が最も重要な戦略的資産であることがわかった。層状に構築されたシステムは、全面的な再設計や不可逆的な変更なしに、異なる法域に適応させることができる。この柔軟性は、グローバルに拡大するか、単一の地域に閉じ込められるかの違いを意味する可能性がある。
投資家が今すべきこと
まず、規制への準備状況をスクリーニングする。デューデリジェンスでは、EU AI法やシンガポールのAI Verifyのような要求の厳しいフレームワークにすでに適合しているベンダーを探すとよいだろう。AI安全研究所への参加も強力な指標となる。
規制エクスポージャーを多様化する。事業を展開する地域ごとに異なるコンプライアンストラックがあると想定し、それぞれに合わせたガバナンススタックを並行して準備する。
解釈可能性を要求する。ブラックボックスモデルはベンチマークで良いスコアを獲得するかもしれないが、明確で説明可能なシステムは、金融、教育、医療、公共インフラなどの規制セクターへの販売が容易であることが多い。そして一度組み込まれると、競合他社による置き換えが難しくなる。
強力なガバナンスを参入障壁として扱う。政策方針との早期の公的な連携は信頼と信用を構築し、市場アクセスへの最速ルートとなることが多い。
結論：AI規制は単一のグローバルテンプレートに従っているわけではない。それは摩擦を生み出すが、同時に変化を読み取り予測できる投資家にとってのスペースも創出する。GDPRがグローバルデータビジネスの地図を描き直したように、これらの新たなフレームワークは今後10年間のAI市場リーダーを定義することになるだろう。
ここで提供される情報は、投資、税金、または財務アドバイスではない。特定の状況に関するアドバイスについては、ライセンスを持つ専門家に相談すべきである。
