最新の報告書によると、各国政府は、AIの主権能力への欲求に突き動かされ、2030年までに人工知能インフラに1兆3000億ドルを投資すると予測されています。この投資は、国内データセンター、ローカルでトレーニングされたモデル、独立したサプライチェーン、および国内の人材育成パイプラインを通じて、AIに対する国家管理を確立することを目的としています。

AIの主権を求める動きは、主にCOVID-19に関連するサプライチェーンの問題、地政学的緊張の高まり、ウクライナでの戦争など、最近の世界的な混乱への対応です。これらの出来事は、重要な技術を国際的なパートナーに依存することの脆弱性を浮き彫りにしました。しかし、専門家は、完全なAI自律性の追求は、AIの開発と展開の本質的なグローバル性により、重大な課題に直面していると指摘しています。

AIのサプライチェーンは複雑で、複数の国にまたがっています。たとえば、チップは米国で設計されることが多いですが、東アジアで製造されています。AIモデルは、さまざまな国際的なソースからコンパイルされたデータセットでトレーニングされ、AIアプリケーションは多数の管轄区域に展開されます。この相互接続性により、AIにおける完全な国家自立を達成することは困難になっています。

アクセンチュアが11月に実施した調査によると、ヨーロッパの組織の62％が、純粋に技術的な要件ではなく、主に地政学的な懸念から、AIの主権的ソリューションを積極的に模索しています。デンマークでは、この数値は80％に上昇しており、AIの独立に対する強い地域的重点を示しています。

AIの主権という概念は、伝統的に、外部からの影響や依存なしに、自国領土内でAI技術を開発、管理、展開する国家の能力を意味します。これには、AIイノベーションに必要なインフラストラクチャ、データ、アルゴリズム、および専門知識を所有することが含まれます。ただし、AI開発の現実は、国際的な協力とリソースの共有を必要とすることがよくあります。

一部の専門家は、自己依存のみに焦点を当てるのではなく、国家の自律性と戦略的パートナーシップのバランスをとる「オーケストレーション」への移行を提唱しています。このアプローチでは、国家の強みの主要分野を特定し、信頼できる国際的なパートナーと協力して、能力のギャップを埋めます。

AIの主権の影響は、経済的および技術的な考慮事項を超えて広がります。また、データプライバシー、セキュリティ、および倫理的ガバナンスの問題にも触れます。各国は、自国の価値観と優先順位に沿うように、AIの開発と展開を規制するための独自のアプローチを決定する必要があります。

各国がAIインフラストラクチャへの投資を継続し、独自のAI戦略を開発するにつれて、国家の自律性と国際協力のバランスは、世界のAI情勢における中心的なテーマであり続けるでしょう。これらの取り組みの成功は、各国がAIサプライチェーンの複雑さを乗り越え、国内のイノベーションを促進し、責任ある国際的なパートナーシップを築く能力にかかっています。