米国軍隊における生成AIの戦略的活用

生成AIの概要とその重要性

生成AIは、米国防衛省（DoD）のすべての軍事能力の向上に寄与する。リアルタイムで信頼性のある情報を得ることで、指揮官は迅速に重要な決定を下すことが可能になる。中国との緊張が高まる中、軍事計画は多様な脅威に迅速に対応することに焦点を当てている。インド太平洋地域の広大な海岸線や数百の島々は、効果的な運用を困難にするロジスティクスの課題を生んでいる。AIの活用により、迅速な意思決定と行動計画が可能になる。DoD内のデータはサイロ化されており、情報の発見と理解が難しいが、プロジェクト「Advana」は異なる組織間で情報を共有し、AIと分析のためのエンタープライズアプローチを促進することを目指している。生成AIは、無数の政策文書の中から特定の情報を検索するのに役立ち、即時の回答を得ることができる。DoD環境におけるセキュリティポリシーやインフラの制約は商業環境とは異なり、ツールや能力の展開が難しくなっているが、C3 AIのソリューションはデータサイエンティストやアナリストが簡単に展開できるように設計されている。これにより、生成AIは防衛省において重要な役割を果たす可能性があり、特に迅速な意思決定や情報の検索において大きな利点を提供する。

生成AIの重要性とその応用

生成AIは、米国防衛省（DoD）の業務において多くの利点を提供しています。以下はその詳細です。

• 軍事能力の向上: 生成AIは、リアルタイムで信頼性のある情報を提供し、指揮官が迅速に決定を下す手助けをします。これにより、数時間または数日かかる情報収集が短縮されます。

• 中国との緊張: 中国との緊張が高まる中、2027年までに中国がインド太平洋地域で攻撃を行う可能性があると警告されています。このため、DoDは多様な脅威に迅速に対応する必要があります。

• ロジスティクスの課題: インド太平洋地域の広大な海岸線や数百の島々は、効果的な運用を困難にするロジスティクスの課題を生んでいます。AIの活用により、迅速な意思決定と行動計画が可能になります。

• データの発見と理解: DoD内のデータはサイロ化されており、情報の発見と理解が難しい状況です。プロジェクト「Advana」は、異なる組織間で情報を共有し、AIと分析のためのエンタープライズアプローチを促進します。

• 政策文書の検索: 生成AIは、無数の政策文書の中から特定の情報を検索するのに役立ちます。例えば、「この行動は私の権限内か？」という質問に対する即時の回答を得ることができます。

• セキュリティとインフラの制約: DoD環境におけるセキュリティポリシーやインフラの制約は商業環境とは異なります。これにより、ツールや能力の展開が難しくなっていますが、C3 AIのソリューションはデータサイエンティストやアナリストが簡単に展開できるように設計されています。

• 今後の展望: 生成AIは、国家安全保障の観点からも急速に重要性を増しています。敵対国がAI技術に投資し、サイバー脅威や影響力のあるキャンペーンを展開している中、生成AIは国家安全保障の必須要件とされています。

詳細については、元の記事を参照してください: 防衛省における生成AIの活用

米国軍隊におけるAIの歴史的背景

人工知能（AI）は、2023年において特に注目を集めており、米国軍隊においてもその応用が進んでいます。AIは、物流やメンテナンス、財務機能の向上を通じて軍事分野で重要な役割を果たしており、特に顧客サービスなどの単調な作業を効率的に処理する能力があります。医療分野でのAIの利用が進む中、軍事分野でも同様の技術が導入されていますが、倫理的な問題が伴うため、特に敏感なトピックとなっています。OpenAIは、米国防総省との提携を通じて軍事利用に関する禁止措置を撤回し、AIの国防利用が進む可能性がありますが、倫理的リスクも考慮されるべきです。AIは迅速な情報処理を通じて軍事の物流やメンテナンスを改善することができ、米空軍のストローメイヤー大佐はAIを用いたデータベース演習の成功を報告しています。しかし、自律兵器に関する法的・倫理的な問題も依然として存在します。AIの導入には重要な電子部品の安定供給が不可欠であり、最近の半導体不足は米国のウクライナ支援に影響を与えています。AIの軍事応用は今後も増加する見込みであり、技術的なパートナーとの協力が重要です。

詳細情報

• AIの利点: AIは、顧客サービスなどの単調な作業を吸収し、人間の監視なしで効率的に機能することができます。これにより、従業員は新たな機会に焦点を当てることができ、迅速なイノベーションが促進されます。

• 医療と防衛におけるAIの歴史: 医療分野では、AIが乳がんの診断などに利用されており、軍事分野でも同様の利用が進んでいます。しかし、軍事用途におけるAIの使用は倫理的な問題を伴うため、特に敏感なトピックです。

• OpenAIの方針変更: OpenAIは、米国防総省との提携を通じて、軍事利用に関する禁止措置を撤回しました。これにより、AIの国防利用が進む可能性がありますが、倫理的なリスクも考慮されるべきです。詳細はこちら。

• AIの利点とリスク: AIは、迅速な情報処理を通じて、軍事の物流やメンテナンスを改善することができます。例えば、米空軍のストローメイヤー大佐は、AIを用いたデータベース演習の成功を報告しています。しかし、AIの自律兵器に関する法的・倫理的な問題も依然として存在します。

• 供給チェーンの重要性: AIの導入には、重要な電子部品の安定供給が不可欠です。最近の半導体不足は、米国のウクライナ支援に影響を与えました。企業は、供給チェーンの監視を強化し、リスクを管理する必要があります。

AIの軍事応用は、今後も増加する見込みであり、技術的なパートナーとの協力が重要です。AIは、戦闘以外の多くの非戦闘機能においても大きな利点を提供し、迅速な情報処理やデータの正確性向上を通じて、より迅速な対応を可能にします。

詳細については、以下のリンクを参照してください：

• AIの利点に関するDeloitteの調査
• 医療におけるAIの利点
• RANDのAI統合に関する報告
• AIと軍事の関係についてのPBSのインタビュー
• Datalynqの市場監視ツール
• Sourcengineの電子部品調達
• Sourceabilityへのお問い合わせ

生成AIタスクフォースの設立と目的

アメリカ国防総省（DoD）は、生成的人工知能（AI）タスクフォース「タスクフォース・リマ」を設立しました。このタスクフォースは、AI技術を責任を持って戦略的に活用するためのガイドラインを策定し、必要なインフラを特定することを目的としています。タスクフォースは2023年8月に設立され、18ヶ月間の運営が予定されています。タスクフォースは、DoD内でのAIの実験的な使用を進めるためのガイドラインや制約を提供し、生成AIモデルが必要とする計算資源やエネルギー要件についての考慮が求められています。また、DODの職員が責任あるリスクテイキングを行えるようにすることも目指されています。タスクフォースは、AIの採用に向けた実験の優先順位を決定し、必要なシステムの理解を深めるための情報を提供します。最終的には、DODが生成AIを効果的に活用するためのベストプラクティスや推奨事項を提供することが求められています。

生成AIタスクフォースの設立と目的

アメリカ国防総省（DoD）は、生成的人工知能（AI）タスクフォースの設立を発表しました。この取り組みは、AIの力を責任を持って戦略的に活用するというDoDのコミットメントを反映しています。

• タスクフォースの役割: 副国防長官のキャスリーン・ヒックス博士が指示した「タスクフォース・リマ」は、DoD内で生成AIツール（大規模言語モデルなど）の分析と統合を行います。
• 国防の未来: ヒックス博士は、「タスクフォース・リマの設立は、AI革新の先頭に立つというDoDの揺るぎないコミットメントを示しています」と述べ、国家安全保障を確保し、リスクを最小限に抑えつつ、技術を責任を持って統合することの重要性を強調しました。

生成AIの活用とリスク管理

• 責任ある導入: DoDのデジタルおよび人工知能担当官であるクレイグ・マーテル博士は、生成AIモデルの導入において、適切な保護措置を特定し、国家安全保障リスクを軽減する必要性を指摘しました。
• パートナーシップの強化: タスクフォースは、DoD内や情報コミュニティ、他の政府機関とのパートナーシップを活用し、リスクと冗長性を最小限に抑えつつ、生成AIの取り組みを推進します。

AIの変革的な可能性

• 防衛分野でのAIの役割: AIは防衛を含むさまざまな分野を革命的に変える可能性を秘めています。生成AIモデルを活用することで、戦闘、ビジネス、健康、準備、政策などの分野での業務を強化することを目指しています。
• 責任ある実装の重要性: タスクフォース・リマのミッションコマンダーである海軍キャプテン・M・ザビエル・ルゴは、「AIの導入は単なる革新技術ではなく、国家安全保障の強化に関わる」と述べ、関連リスクを効果的に管理するための責任ある実装の重要性を強調しました。

CDAOの役割と今後の展望

• CDAOの設立: CDAO（Chief Digital and Artificial Intelligence Office）は2022年6月に運用を開始し、DoD全体でAI能力の統合と最適化に取り組んでいます。
• デジタルインフラの強化: CDAOは、データ、分析、AIの採用を加速し、国家の現在および新たな脅威からの防御を強化するためのスケーラブルなAI駆動ソリューションを提供します。

詳細については、CDAOのウェブサイト ai.mil をご覧ください。また、CDAOのLinkedIn（@ DoD Chief Digital and Artificial Intelligence Office）やTwitter（@dodcdao）でも情報を得ることができます。最新の更新やニュースは、CDAOユニットページ DVIDS で確認できます。

出典

戦闘シミュレーションにおける生成AIの役割

米国陸軍は、OpenAIの生成AIソリューションを用いて戦闘計画を検証するため、シミュレーションされた軍事ビデオゲーム環境での実験を行っています。この研究は、陸軍の研究者がGPT-4 TurboおよびGPT-4 Visionモデルを使用して、シミュレーションされた戦場の地形データを収集し、友軍および敵軍の識別、攻撃および防御戦略に関する軍事的洞察を提供することを目的としています。AIアシスタントは、敵軍を排除し、特定の目標地点を確保する任務を与えられ、さまざまな行動方針を生成しました。OpenAIのGPTモデルは他のモデルよりも優れた性能を示しましたが、任務目標を達成する過程でより多くの犠牲者を出す結果となりました。生成AIの軍事戦略への統合は、米陸軍の人工知能を活用するための広範な取り組みの一環であり、プロジェクト・メイヴンなどの重要なAIイニシアチブが成功を収めています。しかし、戦場シナリオにおけるAIの潜在的な展開は、重大な倫理的懸念を引き起こします。ペンタゴンは、人工知能とネットワーキング能力を向上させるために、米国の立法者からの大規模な資金提供を求めています。

戦闘シミュレーションにおける生成AIの役割に関する詳細情報

• 陸軍の生成AI導入の推進
  陸軍は、生成的人工知能（AI）を兵士に活用させることを推奨しており、特に戦争ゲームや複雑なミッションの計画においてその可能性が期待されています。陸軍は商業的なAIツール（例：ChatGPT）の使用を奨励する初の軍種であり、兵士たちはすでにメモや評価の作成などの事務作業に利用しています。
  詳細はこちら

• ジェネレーティブAIの統合に関する考察
  陸軍の専門教育におけるジェネレーティブAIの統合に関する課題と可能性を探る文書では、教育者がAI技術をどのように活用し、同時にそのリスクを管理するかに焦点を当てています。
  詳細はこちら

• 米陸軍の戦闘計画における生成AIの実験
  米国陸軍研究所は、OpenAIの生成AIソリューションを用いて戦闘計画を検証するため、シミュレーションされた軍事ビデオゲーム環境での実験を行っています。この研究は、友軍および敵軍の識別、攻撃および防御戦略に関する軍事的洞察を提供することを目的としています。
  詳細はこちら

• 米空軍のAIドッグファイトの成功
  米空軍は、AIを操縦席に配置する取り組みを進めており、AI制御のジェット機が人間のパイロットと空中ドッグファイトテストを行い、成功を収めたことを発表しました。
  詳細はこちら

これらの情報は、生成AIが戦闘シミュレーションにおいてどのように活用されているか、またその導入に伴う課題や倫理的懸念についての理解を深めるための重要な要素を提供します。

兵士の訓練における生成AIの応用

生成AIは、軍事訓練において多くの利点を提供する可能性があります。特に、敵の行動を分析し、戦略を予測する能力が注目されています。生成AIは、現実的なシミュレーション環境を作成することで、技能向上のための訓練を支援し、大規模な訓練イベントに伴うコストやリスクを削減します。また、大量のデータセットからパターンを認識し、敵の行動や攻撃・防御の方法をより良く分析することが可能です。さらに、生成AIを活用することで、シミュレーションシステムの展開をスケールアップし、迅速に能力を更新することができます。米国防総省は、生成AIの利用を促進するためにタスクフォース「Lima」を設立し、国際的な競争においても警戒を強めています。教育や研究の強化も進められており、AIツールの効果的な利用が期待されています。

NATOにおける軍事訓練と教育における人工知能

人工知能（AI）は急速に成熟しており、機械学習の進展により訓練データの分析や評価の新たな可能性が生まれています。特に、生成AIの進展は、NATO同盟内での訓練と教育の要件にどのように適用できるかを検討することが重要です。大規模言語モデルやデジタルツイン、マルチモーダルデータ分析の進展は、軍事作戦のすべての領域における訓練慣行に大きな影響を与える可能性があります。

• AIの利点:

  • 高度なインテリジェントチュータリング
  • カスタマイズされた訓練コンテンツの生成
  • 訓練支援エージェントの精度向上

• 課題:

  • 技術的な能力の向上要求
  • 開発およびインフラコストの増加
  • データ管理戦略の必要性
  • 倫理的な問題

この探求チームの主な目的は、NATO同盟の準備に沿った訓練と教育の要件を支援するためのAIツールと方法の活用戦略を提供することです。

新しい生成AIプラットフォームの発表

アメリカ空軍は、空軍兵士、ガーディアン、民間職員がコーディングや文書作成、コンテンツ要約などのタスクに利用できるChatGPTに似たツール「NIPRGPT」を発表しました。このツールは、空軍の非機密ネットワーク上で動作し、Dark Saberソフトウェアプラットフォームの一部として提供されます。

• 目的と機能: NIPRGPTは最終的なツールではなく、生成AIの実用的な応用を理解するためのテスト環境として機能します。空軍の研究所が開発したこのツールは、公開されているAIモデルを使用しており、特定のベンダーに依存することはありません。

• 将来の展望: 空軍のデータおよびAI担当官であるチャンドラ・ドネルソン氏は、「特定のモデルや技術ベンダーにコミットするのは早すぎるが、今後の政策、調達、投資決定に役立てる」と述べています。

軍事訓練における生成AIの活用

生成AIは、軍事訓練において多くの利点を提供する可能性があります。以下に、生成AIの具体的な利点をまとめます。

• リアルなシミュレーション環境の構築: 生成AIは、現実的なシミュレーション環境を作成することで、技能向上のための訓練を支援します。これにより、大規模な訓練イベントに伴うコストやリスクを削減できます。

• 敵の行動分析と戦略予測: 大量のデータセットからパターンを認識し、統計的に可能性の高いデータを生成することで、敵の行動や攻撃・防御の方法をより良く分析できます。

• 迅速なシステム展開と更新: 生成AIを活用することで、シミュレーションシステムの展開をスケールアップし、迅速に能力を更新することが可能になります。

• 技術の進化と国防の強化: 米国防総省（DoD）は、生成AIの利用を促進するためにタスクフォース「Lima」を設立しました。このタスクフォースは、生成AIの広範な利用に関する課題を克服することを目的としています。

• 国際的な競争: 中国がAI分野で進展を遂げていることから、米国はこの領域での競争において警戒を強めています。

• 教育と研究の強化: 米陸軍は、AI関連の教育や研究開発において、学術機関や産業界との関係を強化しています。

このように、生成AIは軍事訓練の効率化や効果的な準備に寄与する重要な技術として位置付けられています。詳細については、元の記事を参照してください：How generative AI can improve military training - Shephard Media

情報分析と意思決定支援における生成AIの役割

米国軍隊における生成AIの活用は、情報分析と意思決定支援において重要な役割を果たすと期待されています。ペンタゴンは、生成AIがパターン認識やターゲティングに役立つ可能性を認めつつも、誤情報の拡散や限られた有用性についての懸念を示しています。特に、エアフォースのフランク・ケンドール長官はAIの利点を強調し、防衛情報局のスコット・ベリアー中将は慎重な使用を促しています。また、DARPAは信頼性の高いAIの開発を目指し、約70%のプログラムでAI技術を活用しています。AIの軍事利用は迅速な意思決定を可能にする一方で、倫理的懸念や誤用のリスクも伴います。AIの責任ある使用が求められる中、ペンタゴンは人間の監視を強調し、生成AIの実験的な利用を進めています。

ペンタゴンが戦闘における生成AIの有用性を探る

ペンタゴンは、軍が生成人工知能（AI）システム、特にChatGPTの利用方法を模索しています。しかし、技術には批判もあり、官僚たちは「限られた有用性」を持ち、誤情報の拡散を引き起こす可能性があると考えています。

• エアフォースの見解: エアフォースのフランク・ケンドール長官は、AIがパターン認識やターゲティングなどのタスクに役立つと述べています。
• AIの限界: 防衛情報局のスコット・ベリアー中将は、生成AIが「より良く、速く、強く」する可能性があると認めつつも、現在は誤りを引き起こす可能性があるため、慎重に使用すべきだと強調しています。
• 懸念の声: デジタルおよびAI担当官のクレイグ・マーテルは、生成AIが流暢に表現するため、誤った情報を信じやすくなることを懸念しています。

中国との競争

スケールAIのCEOアレクサンドル・ワンは、米国が政府におけるAIの利用ケースを急いで探す必要があると述べ、中国が軍事におけるAIの利用を積極的に模索していることを指摘しました。彼は、米国が中国の急速な進展に対抗するために努力を強化すべきだと警告しています。

AIの責任ある使用

ペンタゴンは、AI技術の新しい利用方法を模索しつつも、プロセスを人間が監視し、生成システムの責任ある使用を確保することを強調しています。

詳細については、こちらの記事をご覧ください。

DARPAのAIおよび自律技術の開発目標

• 信頼性のあるAIの開発: DARPA（国防高等研究計画局）は、戦闘員に対して生命に関わる推奨を行うための信頼性の高い人工知能の開発を目指しています。これは、国防総省にとって重要な目標です。
• プログラムの70%でのAI活用: DARPAのプログラムの約70%で、何らかの形でAI、機械学習、自律技術が使用されています。
• 技術的な驚きの防止: 敵が先進的な能力を開発することによる「戦略的驚き」を防ぐため、AIの開発が優先事項とされています。また、DARPA自身も戦略的な驚きを生み出すことを目指しています。
• 産業界と学術界からのアイデア募集: DARPAは、産業界や学術界からの変革的な能力やアイデアを求めており、様々なチャレンジを開催しています。これにより、民間企業のチームが数百万ドルの賞金を獲得する機会があります。
• 人工知能サイバー挑戦: 例として、DARPAの人工知能サイバー挑戦が挙げられます。この挑戦では、生成AI技術を用いてオープンソースソフトウェアの脆弱性を自動的に発見し修正することを目的としています。
• 大規模言語モデルの利用: 大規模言語モデルは、人間の言語を処理・操作することで、セキュアなコンピュータコーディング、意思決定、音声認識、予測などのタスクを実行します。
• 主要なパートナーシップ: DARPAは、Google、Microsoft、OpenAI、Anthropicなどの最先端の大規模言語モデル提供者と提携しており、これにより商業部門にも利益がもたらされる可能性があります。
• AI研究の4つの領域:
  1. 熟練した人工知能
  2. 情報領域における信頼性（操作されたメディアを検出するツールを含む）
  3. セキュアでレジリエントなシステム
  4. 防御および攻撃用サイバー工具
• 相乗効果: これらの4つの領域には多くの相乗効果があるとTurek氏は述べています。

詳細については、こちらの記事をご覧ください。

AIの軍事化とグローバルセキュリティへの影響

人工知能（AI）は、医療、教育、金融、エンターテインメントなど多様な分野で急速に日常生活の一部となっています。AIの進化に伴い、その使用を管理し潜在的な危険を軽減するための効果的なガバナンスメカニズムの必要性が高まっています。

• AIの倫理的懸念: AIシステムが個人やコミュニティに影響を与える決定や予測を行う際、偏見のない透明性を確保することが重要です。また、プライバシーの保護も大きな課題です。
• 適応型AIガバナンス: AIの開発は国境を越えるため、国際的な協力が不可欠です。国々は、AIの使用基準と規範を確立するために協力する必要があります。
• 標準化の重要性: AIの標準化は、システムの一貫性、信頼性、公平性を保証し、イノベーションを促進します。しかし、AI技術の急速な進化は標準化の障壁となっています。
• 機械学習のガバナンス: 機械学習に基づくAIシステムはデータに大きく依存しており、データの質や多様性がシステムのパフォーマンスに影響を与えます。プライバシー保護とデータバイアスの問題が重要です。
• AIの武器化: AIの軍事利用は、迅速な意思決定や正確なターゲティングを可能にしますが、紛争のエスカレーションやAI兵器の誤用のリスクも伴います。国際法に基づく倫理的枠組みが必要です。

AIのガバナンスは、過去の経験に基づくものではなく、未来の進展に対応した適応的な規制枠組みを採用する必要があります。AIの進化に伴い、各分野での規制基準の確立が求められています。

出典: 米国防総省 / Sgt. Marita Schwab, パブリックドメイン
元の記事はこちらからご覧いただけます。

ペンタゴンの生成AIタスクフォースの概要

ペンタゴンの生成AIタスクフォースは、生成的人工知能（AI）の使用に関するガイドラインを策定し、インフラニーズを特定するために設立されました。このタスクフォースは、ペンタゴンのデジタルおよび人工知能オフィス（CDAO）の責任者であるラダ・プラム氏によって指導されています。

• 設立背景: タスクフォースは2023年8月に設立され、18ヶ月の活動期間が設定されています。目的は、AIを「責任を持って戦略的に」使用するための支援を行うことです。
• 主な課題: タスクフォースは、AIツールの使用方法、実際の計算が行われる場所、コストなど、さまざまな質問に答えることを目指しています。
• 実験的アプローチ: プラム氏は、タスクフォースがCDAOに対して使用ケースの優先順位を決定し、生成AIのテストと使用に必要なガイドラインを理解する手助けをしていると述べています。

詳細については、こちらのリンクをご覧ください。

タスクフォース・リマの概要

タスクフォース・リマは、米国防総省が新たに設立した部隊で、軍事機能を強化するための生成AIツールを安全に実験する「バーチャルサンドボックス」を立ち上げる準備を進めています。リーダーのマイケル・ハビエル・ルゴ海軍大尉は、計画は既に整っており、実行に移す段階にあると述べています。

生成AIの可能性とリスク

生成AIは、軍事機能において大きな可能性を秘めていますが、同時に未解決のリスクも存在します。ルゴ大尉は、約230の生成AIの利用ケースが提案されており、これらが国防総省で検討されていることを明らかにしました。特に、生成AIは文書の生成や要約、データの分析、コード生成などに利用される可能性があります。

サンドボックスの役割

タスクフォース・リマは、実験を通じて生成AIの利用方法を模索しており、特に「安全な遊び場」としてのサンドボックスの重要性を強調しています。このサンドボックスでは、軍関係者が生成AIを用いて実際のデータを基にした実験を行うことができ、仮説を検証する場を提供します。

今後の展望

ルゴ大尉は、2024年度の予算案に基づく新たな投資とリソースがサンドボックスの実現を後押しすると述べています。タスクフォースは、生成AIの実験が進む中で、どの活動が恒久的な部隊に移行するかを見極めることが求められています。

オープンソースAIに関する防衛の優先事項 - CSIS

アメリカ国防総省（DOD）は、生成AIの利用を優先事項としており、商業および学術研究からの技術革新に依存しています。特に、オープンファウンデーションモデルの開発と利用が、DODの供給者の多様性、持続可能性、サイバーセキュリティ、革新の優先事項に貢献する可能性があります。これにより、DODはAIシステムを競争的に調達し、持続可能な運用を実現できると考えられています。

オープンファウンデーションモデルの議論

オープンファウンデーションモデルは、そのアーキテクチャやパラメータが公開され、ユーザーによって検査、修正、運用が可能です。これに対し、閉じたモデル（例：GPT-4）は詳細が制限されています。オープンモデルの普及は、研究や国家競争力において利点をもたらす一方で、悪用のリスクも指摘されています。最近の立法提案（例：カリフォルニア州上院法案1047）は、オープンモデルの配布制限を求めています。

DODのAI戦略と市場規制

DODは、商業市場の規制が防衛生産に与える影響を評価する必要があります。市場の競争を促進する政策は、将来のDODプログラムの供給チェーンを改善する可能性がありますが、集中化を加速する政策は逆に脅威となる可能性があります。2023年の大統領令は、商業AI市場を規制するために防衛生産法を前例のない形で利用しています。

オープンモデルの利点とリスク

オープンモデルの利点には、迅速な技術革新、公共の透明性、サイバーセキュリティの強化が含まれます。一方で、悪意のあるユーザーによるサイバー脆弱性の発見や生物兵器の開発指導のリスクも懸念されています。これらのリスクと利点の評価は未だ不完全であり、さらなる研究が必要です。

DODのAI導入戦略

DODは、AIシステムの導入において、オープンファウンデーションモデルの利用を促進する必要があります。オープンモデルは、特に低電力使用やセキュリティが求められる軍事用途において、競争力のある選択肢を提供します。DODは、商業セクターの革新を活用し、AIの責任ある開発と使用を進めるために新たな組織を設立しています。

結論と今後の課題

オープンファウンデーションモデルの議論は、DODの防衛産業基盤に直接的な影響を及ぼす可能性があります。これにより、供給者の多様性や競争力が向上し、AIシステムの持続可能性が確保されると期待されています。DODは、オープンモデルの利用状況やその経済的影響を評価するためのデータ収集を行うべきです。

米国軍隊における生成AIの倫理的課題と利用ガイドライン

米国軍隊における生成AIの利用に関する倫理的課題は、主に透明性、信頼性、公平性、説明責任、プライバシー、合法性などの原則に関連しています。2020年に米国防総省は、AI技術の使用に関する倫理原則を公式に発表しました。これにより、軍事と医療のサービスにおける迅速な意思決定の重要性が強調されています。生成AIの導入に際しては、倫理的な考慮が不可欠であり、特に致死的自律システムにおけるAIの使用方法の違いが倫理的な軍事利用に影響を与えることが指摘されています。AIの倫理的問題を軽減するためには、人間との意思決定の共有や、AIの決定過程の透明性を確保することが重要です。また、AIシステムに明示的な倫理原則を組み込むことで、より倫理的な判断を行うことができる可能性があります。これらの原則は、生成AIが軍事および医療現場で実践的に導入される際の指針となります。

AIの軍事応用に関する2024年の展望

人工知能（AI）の軍事応用は、米国の戦闘員を支援するための重要なトピックとなっています。近年、AIの能力と利用可能性は飛躍的に向上しており、特に生成AIの分野で顕著です。一般市民が生成AIにアクセスできるようになったことで、敵国も同様にこの技術を利用できるため、米国軍は新たな脅威に適応する必要があります。

• AIの定義と軍事利用の背景
  AIは、人間の知能を必要とするタスクを実行できるコンピュータシステムの開発を指します。最近の進展には、自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョンの分野での革新が含まれ、これらは軍事作戦におけるAIの利用機会を広げています。

• AIの軍事利用の利点
  AIは以下のような多くの方法で軍事に貢献できます：

  • 戦争システム
  • 戦略的意思決定
  • データ処理と研究
  • 戦闘シミュレーション
  • ターゲット認識
  • 脅威監視
  • ドローンスウォーム
  • サイバーセキュリティ
  • 輸送
  • 負傷者のケアと避難

軍事的視点からの生成的AIの倫理原則

本研究は、軍事的視点から生成的人工知能（AI）の倫理原則を探求し、医療分野における「GREAT PLEA」倫理原則を提案しています。これらの原則は、Governability（統治可能性）、Reliability（信頼性）、Equity（公平性）、Accountability（説明責任）、Traceability（追跡可能性）、Privacy（プライバシー）、Lawfulness（合法性）、Empathy（共感）、Eutonomy（自律性）から成り立っています。

• 背景
  2020年に米国防総省は、未来の戦場におけるAI技術の使用を指導するための倫理原則を公式に発表しました。軍事と医療のサービスには根本的な違いがあるものの、迅速な意思決定を要する状況に直面するという共通点があります。生成的AIは、貴重な情報を効率的に生成する新興技術であり、医療分野においても大きな可能性を秘めています。

• 課題
  医療分野における生成的AIの適用に関しては、透明性や健康格差の拡大に関する懸念が浮上していますが、倫理原則に関する研究は不足しています。そのため、意思決定者は臨床実践における生成的AIの導入前に倫理原則の重要性を考慮することが少ないのが現状です。

• 提案
  本研究では、軍事から医療への倫理原則の採用と拡張のためのフレームワークを導入し、生成的AIの統合に伴う倫理的ジレンマや課題に対処することを目指しています。

AIの軍事利用における倫理的比較

AIの軍事利用に関する倫理的問題は、主に標的設定や作戦計画、物流支援に関連しています。特に致死的自律システムにおけるAIの使用方法の違いが、倫理的な軍事利用に影響を与えることが指摘されています。AIの倫理的問題を軽減するためには、人間との意思決定の共有、ソフトウェアのテスト、行動の説明、バイアスの検出、明示的な倫理の組み込みが重要です。

• AIの方法論: AIは、論理的推論、確率的推論、計画と探索、機械学習など、さまざまな方法に分類されます。これらの方法は、倫理的な判断において異なる特性を持ちます。

• 人間の関与: AIが軍事的な意思決定において人間と協力することが推奨されており、特に致死的な力に関する決定では人間の判断が重要です。しかし、AIが持つデータや選択肢の量に対して人間が劣る場合もあります。

• テストと透明性: AIシステムの倫理的問題は、適切なテストによって軽減できる可能性があります。特に、AIの決定過程を説明する能力が重要であり、これにより透明性が確保されます。

• バイアスの検出: AIシステムは、訓練データに基づくバイアスを持つ可能性があり、これが不公平な判断を引き起こすことがあります。データの代表性を確保することが重要です。

• 自動化された倫理的推論: AIに明示的な倫理原則を組み込むことで、より倫理的な判断を行うことができる可能性があります。これにより、感情的なバイアスを排除し、客観的な判断が可能になります。

このように、AIの軍事利用における倫理的問題は多岐にわたりますが、透明性と説明責任が最も重要な要素であるとされています。AIのアルゴリズムやその詳細を公開することで、潜在的な倫理リスクを特定し、対処することが求められています。

詳細な情報は、以下のリンクから確認できます：The comparative ethics of artificial-intelligence methods for military applications

参考文献

• AIの軍事応用に関する2024年の展望 - Sentient Digital, Inc.
• 軍事から医療への倫理原則の採用と拡張
• ジェネレーティブAIの倫理 - USMAライブラリ

未来の軍事戦略における生成AIの展望

アメリカ国防総省（DOD）の生成AIタスクフォースは、軍事作戦における生成AI技術の安全な利用方法を探求し、特に日常業務の効率化を目指しています。2023年8月に設立されたこのタスクフォースは、180以上の利用ケースを収集し、主にチャットボットの利用を通じてDOD職員の業務支援を行っています。タスクフォースの指揮官であるマヌエル・ハビエル・ルゴ海軍大尉は、技術の限界を理解することの重要性を強調し、特にメールの要約機能などの自動化が重要な情報の欠落を招くリスクを指摘しています。タスクフォースは18ヶ月の運営期間を予定し、政策提言やアーキテクチャガイダンスの策定を目指しています。これにより、DODはAI技術の導入における盲点を見極めつつ、効率的な業務運営を実現しようとしています。

DODの生成AIタスクフォースの目的と活動

アメリカ国防総省（DOD）の生成AIタスクフォースは、軍事作戦における生成AI技術の安全な利用方法を探求することを目的としています。このタスクフォースは、特に日常業務を効率化するための生成AIの利用ケースをバランスよく評価することに重点を置いています。

• タスクフォースの設立: タスクフォースは2023年8月に設立され、責任ある形でAIの力を活用することを目指しています。これまでに180以上の利用ケースを収集し、AI技術の可能性を探っています。
• 利用ケースの概要: タスクフォースの60%はチャットボットの利用を求めており、DOD職員がより効率的にプロジェクトを進めるための支援を目的としています。
• 技術の限界の理解: タスクフォースの指揮官であるマヌエル・ハビエル・ルゴ海軍大尉は、技術を使用することでユーザーがその限界を理解することが重要であると述べています。特に、メールの要約機能など、日常業務を自動化するための利用ケースが検討されていますが、重要な情報が欠落するリスクも指摘されています。

• 長期的な目標: タスクフォースは18ヶ月の運営期間を予定しており、政策提言や部門の今後のためのアーキテクチャガイダンスに関する移行計画を策定することを目指しています。

タスクフォースリマの概要

アメリカ国防総省（DoD）は、生成的人工知能（AI）を調査し、責任ある使用方法に関する推奨を開発するための部門全体のイニシアティブ「タスクフォースリマ」を設立しました。副国防長官のキャスリーン・ヒックス博士の指示により、タスクフォースリマは、DoD全体で生成的AI機能の実施、評価、推奨、および監視を行います。

• 生成的AIの導入: DoDは、戦闘、ビジネス、健康、準備、政策などの分野で生成的AIを活用し、業務を強化することを目指しています。
• 国防の強化: タスクフォースリマは、生成的AIの能力を評価し、調整し、実施することで、軍が最先端の技術進歩を維持しつつ国家安全保障を守ることを確保します。

防衛および情報コミュニティにおけるAIの投資

2023年後半、米国防総省（DoD）と情報コミュニティ（IC）は、戦略的優位性を維持・向上させるためにAIの活用を模索しています。特に、CDAO（Chief Digital and AI Office）は、生成AIタスクフォース「Task Force Lima」を設立し、生成AIツールの統合を進めています。これにより、戦場からビジネスプロセスまで、AIの導入が加速しています。

• AIの採用戦略: 2023年末に発表されたDoDデータ、分析、AI採用戦略では、米国が持つ人材、戦闘経験、技術の優位性を強調し、AIの迅速な採用を目指しています。
• 文化の革新: DoDは、イノベーション文化を育成し、技術基盤に投資し、公共・民間のパートナーシップを強化しています。また、AIの倫理的かつ責任ある使用を優先し、データ管理を強化しています。

AIのリスクと課題

AIの導入には、意図しない結果やAI軍拡競争の懸念が伴います。特に、AIが自律的に行動することへの不安が広がっています。

• 倫理的ガイドライン: DoDは、AIを用いた自律システムが国際法に従うことを確認するために、DoD指令3000.09を更新しました。これにより、AIの倫理的使用が強調されています。
• 社会的リスク: AIの急速な発展に伴い、悪用、プライバシーの侵害、経済的不平等などのリスクが懸念されています。

米陸軍のAIパイロットプロジェクトの開始

米陸軍は、調達および物流部門において生成AIプログラムのパイロットを実施することを発表しました。この取り組みは、調達および契約業務における効率向上を目指しており、来月から始まります。陸軍のデータ、エンジニアリング、ソフトウェア担当副次官であるジェニファー・スワンソン氏は、契約書作成やデータ分析のプロセスを効率化するために、生成AIツールを活用する可能性を探ると述べています。

• スワンソン氏は、パイロットプロジェクトは生産性向上だけでなく、他の業界ツールの活用方法を模索することも目的であると強調しました。
• 陸軍は、AIを試験的に導入する最新の防衛省機関であり、空軍や宇宙軍もそれぞれのAI実験ツールを発表しています。

このように、生成AIは未来の軍事戦略において重要な役割を果たす可能性があり、効率化や業務支援に寄与する一方で、倫理的な課題やリスクも伴うことが明らかになっています。