学術研究は、EUのAIに関する規則がテクノロジーガバナンスにおけるビッグテックの役割を強化することを支持している。

欧州の人工知能規制モデルは、技術大手企業の権力を強化するリスクがあると、インターネット政策レビューに掲載された学術研究が示しています。この研究は、AI法、一般的なAIモデルの行動規範、2019年の「信頼できるAI」に関する欧州の指針を比較し、EUが規制の対象であるビッグテックが基準の定義、リスクの監視、義務の実施に参加するハイブリッドなガバナンスの形に進化していると主張しています。

要約

1. この研究は、AIに関する欧州政策の3つの段階を比較しています：2019年の倫理指針、2024年のAI法、2025年の一般的なAIモデルの行動規範です。

2. 著者たちは、EUが義務的な規則と任意のコミットメントを持つ混合モデルを構築し、大規模なAIプロバイダーがシステムリスクの文書化、評価、管理の中心的な役割を果たすようになったと主張しています。

3. 研究は、規制の捕捉リスク、インフラと民間の専門知識への依存、AIに関する政治的対立を技術的かつ管理可能な問題として提示することへの変換を特定しています。

4. 研究は、「人間中心のAI」や「信頼できるAI」といった用語の使用を批判し、これらがインフラを誰が制御し、誰が経済的利益を得て、誰が社会的、労働的、環境的コストを負担するのかという問いを隠す可能性があると論じています。

5. 著者たちは、AI法が制約がないわけでも、EUが規制を放棄したわけでもないと述べています。彼らの結論は、欧州の規制が、監視しようとする企業への依存が高まる中で共存しているということです。

この研究は、ブリュッセル自由大学のアルバロ・オレアートとマドリード自治大学のアレハンドロ・フローレス・モレロンによって署名されており、欧州の人工知能政策の中心的な矛盾の1つから出発しています。EUは、世界的に包括的なAIに関する最初の法的枠組みを採用しましたが、その適用は、最も先進的なモデルを開発し、重要な技術インフラの一部を制御する企業の協力に依存しています。

著者たちは、この関係を「社会技術的想像力」という概念を通じて分析し、技術の望ましい未来、避けるべきリスク、これらのリスクを管理するために正当と見なされるアクターについての集団的なビジョンを説明しています。この視点から、研究は具体的な法的義務だけでなく、欧州の文書がAI、イノベーション、安全性、産業の役割をどのように描写しているかにも焦点を当てています。

最初に検討される文書は、2019年の人工知能に関する高レベル専門家グループの指針です。これは、「信頼できるAI」を人間の自律性の尊重、害の防止、公平性、説明可能性を通じて定義し、欧州の競争優位性を倫理的と見なされる技術の開発に結びつけていました。

次のマイルストーンは、2024年に採択されたAI法で、リスクレベルに応じた法的義務を定めています。一部の使用は禁じられ、高リスクのシステムは厳しい要件を満たす必要があり、他のカテゴリは透明性の義務や緩和された規則に従います。

3つ目は、一般的なAIモデルの行動規範で、一般目的のモデルに関する一部の義務を透明性、著作権、安全性、セキュリティに関する運用上のコミットメントに翻訳しています。

著者たちは、これらの文書間の移行が、よりオープンな倫理的議論から、報告、評価、文書化、技術的手続きによって安全性がますます管理されるアーキテクチャへの漸進的な移行を示していると考えています。

一般目的のモデルのコードの場合、参加するプロバイダーは、自らの安全性とシステムリスクの枠組みを作成し、更新し、許容可能なリスクレベルを設定し、評価を文書化し、内部の責任を定義する必要があります。AIオフィスはシステムを監視しますが、評価と管理のプロセスの重要な部分は、モデルを開発する組織内に留まります。

著者たちにとって、これは共同規制の本質的な形です。企業は法的枠組みを単独で決定するわけではありませんが、コンプライアンスとリスクを当局に示すための多くのツールを構築する責任を負います。

この研究は、欧州の法律が単なる任意のものであるとは主張していません。AI法は依然として義務的な規則であり、高リスクのシステムに対する禁止、要件、プロバイダーとユーザーに対する義務があります。研究の主張は、この法的要素が、業界が実施慣行の定義に寄与するメカニズムとともに機能しているということです。

この組み合わせは、公共当局が監視すべき企業の技術的専門知識に依存する場合に問題を引き起こす可能性があります。プロバイダーは、自社のモデル、インフラ、テスト方法、技術的制限に関する情報をより多く持っており、これが基準や実施に関する議論において特権的な立場を与える可能性があります。

著者たちは、この関係をブリュッセルにおける技術産業のより広い権力の文脈に置いています。研究はロビー活動に関する文献を引用し、テクノロジーセクターが欧州政策の策定において最も強力で資金力のある利害関係者の1つであることを観察しています。

彼らの結論は、業界の専門知識とリソースが企業に、当局にとって不可欠な技術的パートナーとして自らを提示することを可能にし、規制対象のアクターと基準の策定または解釈に寄与するアクターとの間の距離を縮めるということです。

この研究は、この関係を「テクノソリューショニズム」という用語で説明しています。この概念は、複雑な社会的、政治的、経済的問題を、ツール、基準、アルゴリズム、手続きによって解決可能な技術的問題に変換する傾向を指します。

著者たちは、この論理がEUがAIについて語る方法に明らかであると考えています。技術は同時にリスクの源として提示され、健康、農業、気候、公共サービス、エネルギー、教育、その他の分野で利益を提供できるツールとしても提示されています。

AI法のアーキテクチャでは、リスクは分類され、異なる管理レベルに関連付けられています。著者たちにとって、この構造は、ほとんどのリスクが特定され、測定され、管理可能であることを暗黙的に前提としており、技術が引き続き開発され、使用されることを可能にしています。

一般目的のAIモデルのコードは、この論理をさらに技術的な領域に持ち込み、継続的な監視、モデル評価、安全性テスト、変更の報告、残余リスクの文書化を通じて行います。プロバイダーは、リスクが適用される枠組み内で許容可能と見なされるレベルまで低下した場合に、開発とリリースを続けることができます。

しかし、この研究は、AIに関連するすべての問題がこの方法で扱えるという考えを批判しています。権力の分配、監視、データの使用、労働条件、環境への影響に関する対立は、必ずしも技術的なテストや文書化の義務によってのみ解決できる問題ではありません。

最も強力な批判の1つは、「人間中心のAI」という欧州の概念に関するものです。著者たちは、この表現があまりにも広範であり、技術を開発する企業、ユーザー、労働者、影響を受けるコミュニティ間の対立が存在する場合に、どの人間の利益が優先されるのかを明確にしないと主張しています。

この論理において、システムが「人間中心」として設計され、文書化されていることは、利益とコストの分配に関する問題を自動的に解決するわけではありません。研究は、データのラベリングやコンテンツのモデレーションに関与する労働者、特に低所得国の労働者に注意を払っています。彼らはAIをソフトウェア製品として描写する際に見えなくなる可能性があります。

著者たちは、人工知能の物質的な側面が現在の枠組みで十分に表現されていないとも主張しています。モデルの開発と運用にはデータセンター、サーバー、エネルギー、水、原材料が必要であり、研究はこれらのコストがAI法や一般目的モデルのコードにおいて、ソフトウェアの使用に関連するリスクよりもはるかに目立たないと考えています。

この研究は、2019年の倫理指針において、後のツールよりも社会的および環境的福祉に関するより明示的なアプローチを見ています。専門家グループは、環境への影響、監視、操作、差別、そして社会のアクターのより広範な関与の必要性について語っていました。

著者たちは、2019年から2025年までの進展を完全な断絶として提示していません。彼らは、3つの文書間に連続性が存在すると考えていますが、焦点が徐々に管理的および技術的な制御メカニズムに移っていると述べています。

AI法はリスクに基づく法的枠組みを強化し、一般目的のAIモデルの行動規範は継続的な監視と報告のシステムに変わります。研究者たちにとって、その結果は「行政的ヒューマニズム」の形であり、信頼はますます文書、監査、手続きのトレーサビリティによって示されます。

この変化は監視にとって有用である可能性があります。なぜなら、当局はモデルに関する比較可能で監査可能な情報を必要とするからです。研究の批判は、こうした手続きが、特定の使用、ビジネスモデル、またはインフラが現在の形で受け入れられるべきかどうかを問うよりも代替手段となる可能性があるということです。

研究の結論として、AI法と一般目的モデルのコードは、公共当局と民間インフラが密接に相互依存するハイブリッドモデルを強化します。ビッグテックは欧州の義務に従い続けますが、同時に基準の策定、データの提供、システムの評価、管理の一部の実施に必要です。

著者たちは、この傾向を、競争力とデジタル規制の簡素化に向けた委員会の最近の方向性とも関連付けています。研究は、2025年に提案されたデジタルオムニバスを言及し、これを完全な方向転換ではなく、すでに存在する傾向の加速と解釈しています。

この解釈は著者たちのものであり、欧州委員会の公式な立場を代表するものではありません。研究は、2026年8月21日にインターネット政策レビューに掲載された査読付きの学術記事であり、著者たちは研究のための資金を受け取っておらず、結果に影響を与える利益相反がないと宣言しています。

この研究は、特定の企業がAI法の具体的な条項に与える影響を直接測定するものではなく、特定の義務が民間のアクターのロビー活動の結果として導入されたことを示すものでもありません。方法は、文書と政治的な言説の比較分析に基づき、規制、ロビー活動、プラットフォームの権力に関する学術文献を補完しています。

著者たちは、文書を望ましい未来、地政学、規制の正当化、責任あるアクター、AIが問題または解決策としてどのように描写されているか、特定されたリスク、技術に割り当てられた機能など、8つの次元に基づいてコーディングしました。

彼らの結論は、EUが安全で権利に基づくAIのリーダーとしての地位を維持し続けているが、同時に支配的なアメリカ企業が規則の適用に必要なモデル、インフラ、専門知識の重要な部分を制御しているということです。

この研究は、欧州の議論が大規模なプラットフォームへの依存を減らし、民主的なコントロールを強化し、人工知能の経済的、労働的、環境的側面を明示的に扱う代替案にもっとスペースを与えるべきだと提案しています。

AI法は2024年に施行され、リスクレベルに基づく欧州のシステムを導入し、禁止された慣行、高リスクシステムのための規則、他のAIカテゴリに対する透明性の義務を設けています。一般目的のモデルについては、透明性、著作権、安全性、システムリスクに関する義務を示すために設計されたGPAI行動規範が枠組みを補完します。

インターネット政策レビューに掲載されたこの研究は、これらの義務の存在を否定するものではありませんが、実施方法が欧州当局と産業の間の共同ガバナンスの形を生み出すことを主張しています。ビッグテックは、監視プロセスで使用される専門知識、文書、インフラを提供するために、同時に規制され、必要とされています。

この結論は著者たちの分析であり、EUの機関による公式な発見ではありません。この記事は査読付きであり、2019年から2025年までのAIに関する欧州政策を権力、言説、そして「社会技術的想像力」に基づく理論的枠組みを通じて検討しています。