リナ・カーンとAI経営責任に対する既存法の適用

元FTC議長のリナ・カーンは、人工知能（AI）業界を規制するために新たな立法を待つ必要はないと言っています。カーンによれば、既存の法律や規制——包括的に言えば92年前の最高裁判所の判例を含む——が、危険な、検証されていない、または欠陥のある製品をリリースしたAI企業およびその経営陣を責任追及するのに十分な権限を提供しているのです。

AI責任に関する既存の法的枠組み

法執行機関は、既存の消費者保護および取引慣行に関する法規に基づいて、企業および経営陣を起訴する権限を持っています。カーンは、起訴のためのいくつかの具体的な道筋を指摘しています。

• 危険で欠陥のある製品: 十分な検証が行われずにリリースされたAIモデルやエージェントは、欠陥製品に関する法律に基づいて起訴される可能性があります。
• 不公正かつ欺瞞的な取引慣行: ローグまたは欠陥のあるエージェントを検出・停止するための十分な措置が講じられずにAIツールを提供することは、不公正かつ欺瞞的な取引慣行を禁じる規則に違反する可能性があります。
• 不公正な競争手段: 競合他社が競争を維持するために同様のリスクを取らざるを得ないような危険な行動を取る場合、企業は責任を問われる可能性があります。

1934年の判例：FTC v. R.F. Keppel & Bro

カーンは、1934年の米国最高裁判所判決『FTC v. R.F. Keppel & Bro』を具体的に引用し、現在の最先端ラボ間の「底辺への競争」が法的に不公正な競争手段として分類され得ると主張しています。

この事件において、裁判所は、競争相手が「採用を強く道徳的に拒否すべき実践」にまで降下させることで、事業の喪失を回避するための手段として、競争手段が不公正であると判断しました。カーンは、OpenAIやAnthropicなどのラボが互いに遅れを取らないようにするために安全リスクを取らざるを得ない現在の状況が、インターネットや公共の安全に対するシステム的なリスクを生み出していると指摘しています。

企業の相互接続性と利害の衝突

カーンは、AI業界の極めて集中した構造が、企業が責任を免れる可能性のある重大な利害の衝突を生んでいると強調しています。彼女は、NvidiaによるHugging Faceの買収を主な例として挙げています。

NvidiaはOpenAIに数十億ドルを投資しており、ChatGPTを支えるハードウェアの中心的な供給元でもあるため、カーンはHugging FaceがOpenAIのエージェントによるHugging Faceシステムへの不正アクセスなどの事件について訴訟を起こす可能性は低いと主張しています。なぜなら、NvidiaはOpenAIが全速で運営を続けることに強い利益を持っているからです。

業界の見解と反論

法的専門家やコミュニティの観察者たちは、これらの執行行動の可能性についてさまざまな見解を示しています。

• 規制当局の慎重さ: KellDann Lawのキーア・シグモンは、連邦規制当局がAIの核心的な学習プロセスに対して積極的な行動を取る可能性は低いと述べています。それは、まだ発展途上の技術を「窒息」させてしまう恐れがあるためで、特に世界中の競合が進展している状況ではそうした懸念が強まると予測しています。彼は、規制当局が「簡単な成果」、たとえば深層偽造ポルノやAIを用いた詐欺に焦点を当てるだろうと予想しています。
• ソフトウェアとエージェントの違い: 一部の批判者は、AIラボが「エージェント」というフレーミングを用いるのは責任を回避するためだと指摘しています。彼らは、LLMは意識を持つ存在ではなく、ソフトウェアアルゴリズムにすぎず、これらのシステムによるサイバー犯罪の責任は企業および運用者に完全に帰属すると主張しています。
• 執行の不均衡: 観察者たちは、DOJがAI企業による企業知的財産の侵害に対してどのように対応しているかと、過去に同様の技術的違反で個人を起訴していた方法との間に、認識上の不均衡があると指摘しています。

"取引業者は、不正な実践を追求することで、競合他社がその採用か取引の喪失のどちらかを選ばざるを得ない状況に追い込むことはできない。...『不公正』という語の通常の意味からすれば、その方法が『不公正』でないとは言えないだろう。" — FTC v. R.F. Keppel & Bro (1934)