AI, Structural Power and Governance Fragmentation: A Systematic Review and the Geopolitical AI Power Framework

人工知能について考えるとき、その会話はしばしば、アメリカと中国という二つの巨人の間のハイステークスな競争のように感じられます。私たちは、誰が最も速いコンピュータチップを持っているか、誰が最も強力なソフトウェアモデルを持っているか、そして誰が最も優秀なエンジニアを擁しているかといった話を聞きます。この見方は、頂点における競争を説明してくれますが、それ以外のすべての人々に何が起きているのかという視点を欠いています。それは、競争に勝とうとしているのではなく、自らが設計していないシステムの中に引き込まれようとしている国々の現実を見落としています。これらの国々は、他者が制御するデジタルツール、ルール、そしてデータの流れに依存することを余儀なくされています。これは単なるテクノロジーの問題ではありません。それは、静かな権力の移行なのです。ある国々は、他者がその下で活動するための条件を設定する能力を保持しており、一方で他の国々は、ただルールに従うことを強いられています。このダイナミクスはグローバルな政治経済を再編しており、新しいテクノロジーを採用することが、図らずも一国の地位を永続的な依存状態へと固定してしまう状況を生み出しています。

セビリア大学の研究者であるアルフレド・メルレットによる新しい研究は、まさにこれがどのようにして起こるのかを調査しています。この論文は、シンプルながらも深遠な問いを投げかけています。「人工知能はどのように国家間の勢力均衡を変えているのか、そしてなぜこのテクノロジーを統治するためのシステムは、統合される代わりに崩壊しているのか」という問いです。答えを見つけるために、著者は単にいくつかの記事を読んだだけではありません。彼らは既存の研究に対する大規模かつ体系的なレビューを行いました。2018年から2026年までに発表された数千の記録を、二つの主要な科学データベースで検索しました。重複を削除し、基準に適合しない研究をフィルタリングした後、関連する著作は330件となりました。この膨大なグループの中から、著者は49件のコアとなる研究を選び出し、専門家たちがテクノロジー、権力、そして国家のコントロールの関係をどのように記述しているかを深く分析しました。

このレビューにより、現在の文献は5つの明確なグループに分かれていることが明らかになりましたが、そのうちの2つが議論を支配しています。一つは、「デジタル主権」をめぐる闘争に焦点を当てており、特に米中対立の傍らに置かれがちなグローバル・サウス（発展途上国）の国々を対象としています。もう一つの主要なグループは、米国、中国、欧州連合（EU）といった大国間の規制競争を見ており、彼らが未来のための独自のルールを書き上げようとする姿を追っています。しかし、本研究は、データの抽出と強力な企業による利用の問題が、しばしば切り離された別個の問題として扱われていることを指摘しました。メルレットは、これらの断片を孤立させて理解することはできないと主張しています。全体像を説明するために、著者は「地政学的AIパワー・フレームワーク（Geopolitical AI Power Framework）」と呼ばれる新しい枠組みを提案しています。このフレームワークは、依存がデフォルトの結果となるシステムを生み出すために、相互に強化し合う3つの力を結びつけています。

第一の力は、「構造的な権力の非対称性」です。これは、物理的なインフラ、原材料、およびそれらを管理するルールといった、システムの不可欠な基礎を制御することから権力が生まれるという考え方です。人工知能の世界では、一部のアクターが高度なコンピュータチップ、大規模なクラウドコンピューティングシステム、そしてデータの移動に関するルールを制御しています。これらのリソースは複製が非常に困難であるため、それらを所有しない国々は、それらを所有する者に頼らざるを得ません。これは単に製品を購入するという問題ではなく、他者が設計した構造の中で活動することを強制されるということです。第二の力は、「テクノ・ナショナリズムによる断片化」です。国々が自らの依存を認識すると、自らの壁を築くことでコントロールを取り戻そうとします。彼らはデータを国境内に留めるための法律を可決し、外国のプラットフォームを禁止し、独自のテクノロジーのバージョンを作ろうと試みます。これは独立への動きのように感じられますが、本研究は、それが実際には問題を悪化させていると示唆しています。単一のグローバルなルールの代わりに、世界はそれぞれが相容れない基準を持つ異なるブロックへと分裂しています。自前のテクノロジーを持たない国々は、特定の陣営を選択することを強いられ、特定のシステムへの固定をさらに強めることになります。

第三の力は、「監視資本主義の外部性」です。この用語は、企業が人間の行動や個人データを、将来の行動を予測し影響を与えるための製品へと変えるビジネスモデルを指します。人工知能の文脈においては、これは、権力を持たない国々からのデータが、支配的な国々へと流れ、そこで、それらの弱い立場にある国々が後に使用することになるモデルを訓練するために使用されることを意味します。これにより、支配的なアクターは受け取るデータごとに、より賢く、より強力になっていく一方で、他の国々は、そのデータから構築されたツールへの依存を深めていくというサイクルが生まれます。研究によれば、これら3つの力は単に同時に起きているのではなく、互いに影響を与え合っています。構造的な権力によって一部の国々がルールを設定することが可能になり、それが他国のブロック化を招き、それがさらに、元の権力保持者を支えるデータ抽出から逃れることを困難にするという仕組みです。

この研究は、これが「構造的なロックイン（固定化）」を生み出していることを示唆しています。これは傾向であり、変えられない運命ではありませんが、非常に強力なものです。自国の能力を構築することなく外国の人工知能ツールを採用すればするほど、後でそのシステムから離れることは困難になります。研究によれば、支配的な勢力が誰がリードするかを巡って争っている間、真の物語は中層および下層のグローバル経済で進行しています。ラテンアメリカ、アフリカ、アジアの国々は、監査や代替を行う能力がないまま、高速でこれらのテクノロジーを採用しています。彼らは、自らが設計していないインフラやモデルに縛られつつあります。そして、今日下される決定が、数十年にわたる依存関係を固定してしまう可能性があるのです。このレビューは、これが歴史の偶然ではなく、現在のシステムがそのように設計されている結果であることを強調しています。

このような暗い展望にもかかわらず、論文は状況が絶望的であると論じているわけではありません。著者は、準周辺的な国々（超大国ではないが、最も貧しい国々でもない国々）には、まだ機会があると考えています。彼らは、慎重な交渉、独自の技術的能力の構築、そして近隣諸国との連携による地域的な解決策の創出を通じて、自らの地位を形成することができます。研究は、すでに独自の道を構築しようとしている国々が存在することを指摘しており、依存とは、たとえ困難であっても管理可能な選択肢であることを示しています。しかし、その窓は閉じつつあります。政府や企業が、退出する際の長期的コストを考慮せずに外国のソリューションを採用するたびに、独立を築くチャンスは縮小していきます。

このレビューの知見は、警告であると同時にガイドでもあります。それらは、人工知能に関する議論を、単に「誰が最高のチップを持っているか」や「誰が最大のモデルを持っているか」という次元を超えて進める必要があることを示唆しています。真の問題は、テクノロジーが使用される条件を誰がコントロールしているのかということです。チリのような、あるいは同様の立場にある国にとって、問いはもはや効率性だけではありません。「誰がモデルを所有し、どこにデータが存在し、そこから立ち去るにはどれほどのコストがかかるのか」ということです。研究は、人工知能のグローバルなガバナンスが断片化している理由は、構造的な権力、規制競争、そしてデータ抽出という3つの力が互いに強化し合っているからであると結論づけています。このサイクルを変えるための意図的な努力がなければ、世界は、少数のアクターが全員のためのルールを設定し、残りの人々はそれに従うしかない未来へと向かっています。この研究は、私たちがどのようにしてここに辿り着いたのかという明確な地図を提供しており、これらのメカニズムを理解することが、人工知能の未来が世界の大多数にとって永続的な罠にならないようにするための第一歩であることを示唆しています。