AnthropicとGoogleがトランプ政権のAI枠組みを検討、だがオープンモデルは規制の網を逃れる

AnthropicとGoogleは、特定の最先端モデルが一般公開される前に30日間の審査期間を設ける連邦政府のAIセキュリティ枠組みを検討した。しかし報道によれば、この枠組みはオープンモデルを除外しており、ワシントンが検査するシステムと、制御したいリスクとの間に大きな隔たりを生んでいる。

AnthropicとGoogleの協議は、単なる自主的な安全性コミットメントの新たな一巡ではない。これは、前政権によるAI監督体制の大部分を解体した後、トランプ政権が連邦レベルの審査プロセスを構築しようとする試みを示している。

この政策は、Anthropicと連邦政府の注目すべき対立の後にも登場した。Anthropicの最新システムは、機密性の高い政府ネットワーク内の脆弱性を数時間以内に見つけたと報じられている。その後、ワシントンはこれらのシステムへのアクセスを制限し、さらに規則をめぐる交渉にAnthropicを再び招き入れた。

この経緯により、技術的な審査プロセスは支配権をめぐる争いへと変わる。クローズドモデルの開発者は、公開前に政府による非公開の精査を受ける。一方で、GoogleやAnthropicと競合する企業を含むオープンモデルの開発者は、同じプロセスの対象外にとどまるように見える。

したがって中心的な問いは、高度なAIにテストが必要かどうかではない。協力的な米国の研究所に焦点を当てた枠組みで、オープンウェイト、海外の開発者、あるいは協力的ではないベンダーが公開する同等の能力に対処できるかどうかだ。

枠組みは30日間のセキュリティゲートを設ける

当面の変更は、高度なクローズドモデルが一般公開される前に設けられる、連邦政府による非公開の審査期間だ。

ドナルド・トランプ大統領は、2026年6月2日にこの枠組みの基礎となる大統領令に署名した。この命令は、高度な能力を持つAIシステムにおける国家安全保障上のリスクを検証するための自主的プロセスを政府に策定するよう指示している。

この命令では、審査官に最大30日間が与えられる。この期間は、モデルが幅広い利用者に届く前に、連邦政府の専門家がサイバー能力をテストできるようにすることを意図している。

最先端モデルとは、汎用的能力の最前線に近いAIシステムを指す。業界関係者に説明された枠組みによれば、対象範囲は、モデルがクローズドであるか、高度な能力を持つか、そして国家安全保障上のリスクと関連するかによって決まると報じられている。

この文言では、重要な用語が未確定のままだ。何を最先端とみなすかについて公開された基準はない。政権はまた、サイバー能力がいつ国家安全保障上の懸念になるのかを判断する明確な基準も公表していない。

報じられた審査枠組みによれば、参加企業は一般公開が近いモデルを提出する。政府の審査官は、高度なセキュリティ環境内でそれらを検証する。

アクセスは記録され、審査中には従業員に制限が課される可能性がある。評価を一つの機関に委ねるのではなく、政権内の複数の部署が参加する。

モデルの提出時期は重要だ。研究所が、公開の数か月前に未完成の研究システムを提供するわけではない。報道によれば、顧客向けに予定される版に近いものを提供することになる。

このアプローチにより、審査官はより現実的な対象を得られる。一方で、遅延や見解の対立が製品計画に影響し得る公開直前の工程に、審査が直接組み込まれることにもなる。

大統領令は、参加を自主的なものとしている。すべての新しい商用モデルではなく、高度なサイバー能力を持つシステムに焦点を当てている。

しかし、「自主的」であっても政府の影響力がなくなるわけではない。最先端AI研究所は政府機関に製品を販売し、高度なチップへのアクセスに依存し、連邦規則の対象となるインフラ事業者と協業している。

企業は原則として参加を拒否できる。しかし実際には、拒否は契約、セキュリティクリアランス、輸出判断、国家安全保障関連の顧客との関係を複雑にする可能性がある。

Anthropicは6月の命令を歓迎し、実施を支援する見込みだと述べた。GoogleとOpenAIも肯定的に反応し、連邦政府による評価はAI開発の継続と両立すると位置付けた。

したがって、この枠組みは普遍的な法的義務ではなく、協力から始まる。その適用範囲は、どの開発者が参加するか、そして政府がどのシステムを対象と定義するかに大きく左右される。

ここにこの記事の中心的な緊張がある。ワシントンは、すでに安全性について協議する意思のある企業を対象に重要な検問所を設ける一方で、他の公開経路はおおむね手つかずのままにしている。

なぜ今、AnthropicとGoogleの協議が重みを持つのか

AnthropicとGoogleに圧力がかかっているのは、両社のモデルが幅広い商用利用と、ますます重大な影響を持つサイバー能力を併せ持つためだ。

政権は抽象的な政策論争の後にこのプロセスを作ったわけではない。高度なモデルが、政府関係者を警戒させる速度でソフトウェアの弱点を特定する能力を示した後に動き出した。

Mythosと呼ばれるAnthropicのモデルは、極めて機密性の高い政府システムを含むテストに参加したと報じられている。米政府当局者はAssociated Pressに対し、このモデルが数時間以内に脆弱性を発見したと語った。

欠陥を見つけることと、それを悪用することは同じではない。脆弱性の発見は、攻撃者がシステムに到達する前に防御側が修正できるため、この違いは重要だ。

マーク・ワーナー上院議員は6月の公聴会で、より劇的な説明を示した。同議員は、NSAおよびサイバー軍の指導者から得た情報として、このシステムが数時間以内にテストされた機密環境のほぼすべてに侵入したと述べた。

当局の説明はより限定的だった。脆弱性が発見されたことは確認したが、Mythosが影響を受けたすべてのシステムを実際に侵害したことまでは立証していない。

この検証上の隔たりは、政策立案者が直面する難しさを示している。モデルは防衛に役立つ一方で、敵対者の手に渡れば危険にもなり、一つの見出しになる結果だけで評価することは難しい。

報じられた政府テストは、技術企業やその他のパートナーが参加するAnthropicの取り組み、Project Glasswingを通じて実施された。このプロジェクトは、高度なモデルが発見または増幅し得る重大なソフトウェアリスクに焦点を当てている。

こうした能力は、Anthropicに二方向から圧力をかける。顧客はより優れた自動化セキュリティツールを求める一方、政府機関は同じツールが攻撃的な作戦を加速させないという保証を求めている。

Googleも関連する課題に直面している。同社のGeminiシステムは、消費者、開発者、クラウド顧客、公共機関に提供されている。Google DeepMindも、導入前に深刻な能力を検知するための独自の枠組みを維持している。

AnthropicとGoogleのつながりが重要なのは、両社がすでに社内評価システムを運用しているためだ。ワシントンは、民間のテスト慣行を政府管理のプロセスに対応付けるよう両社に求めている。

Anthropicにとって、この要請は政権との数か月にわたる直接対立の後に届いた。同社は政府との契約において、自律型兵器と国内での大規模監視に関する制限を設けていた。

国防総省は、すべての合法的な目的でのアクセスを求めた。Anthropicは、法的な認可だけではすべての安全性や市民的自由に関する懸念を解決できないと主張した。

この対立は最終的に契約文言を超えて広がった。政権はAnthropicを調達上のリスクとして扱い、一方で批判者は、政府が国家安全保障の権限を政策上の対立の解決に利用しているのではないかと疑問を呈した。

その後、関係は協力へと転じた。Anthropicはサイバーテストで政府機関と協力し、政府の介入後に高度なモデルへのアクセスを制限し、共通の評価ルールに関する協議にも参加した。

Googleは同じような公然の対立を経験することなく、この枠組みに加わる。その参加はプロセスにより幅広い正当性を与え、規則がAnthropicだけを対象とした和解のように見えることを防ぐ。

OpenAI、Microsoft、Meta、Nvidia、中小企業も8月の協議に参加したと報じられている。これらの参加は、この枠組みが二者間の取り決めではなく、業界の政策になりつつあることを示している。

それでもAnthropicは最も重要な試金石であり続ける。同社は主要な安全性擁護者であると同時に、そのセキュリティ上の警告が政府の行動を促す一因となった企業でもある。

Anthropicがこの枠組みを受け入れれば、ワシントンは外部テストが民間の安全策を補完すると主張できる。関係が再び悪化すれば、このプロセスは協力というより圧力行使に見えるだろう。

AnthropicとGoogleへの監督はオープンモデルの境界で止まる

この枠組みの決定的なトレードオフは、同等の能力を持つオープンな公開を除外しながら、クローズドな米国モデルを精査する点にある。

クローズドモデルでは、学習済みの数値パラメータである基盤となるウェイトが開発者の管理下に置かれる。利用者はホスト型製品やプログラミングインターフェースを通じてアクセスする。

オープンウェイトモデルでは、これらのパラメータがより広く配布される。開発者は、元の提供元を通じてすべてのリクエストを送ることなく、ダウンロード、修正、実行できる。

政府が提案するプロセスは、第一のカテゴリーを中心に据えている。クローズドモデル企業は、制御されたアクセスを提供し、テスト中に公開を延期できるため、これは運用上理にかなっている。

オープンウェイトの開発者は、より難しい執行上の問題をもたらす。モデルのウェイトが公開されると、中央の提供元がすべてのコピーを確実に撤回したり、すべての利用者を制限したりすることはできない。

報じられた枠組みは、オープンモデルを審査システムの対象外とすることで、この問題に対処している。また、公開後に規制するものとして規則を解釈すべきではないとしている。

この選択は、オープンな開発における摩擦を減らす。しかし同時に、明白なインセンティブの問題を生み出す。

モデルを厳格に管理する企業は、非公開テストを受けなければならない。これに対して、同等のウェイトを公開する開発者は、同等の連邦政府による検問を受けない可能性がある。

この区別は、常にリスクを反映するわけではない。配布方法は安全策をどれほど容易に取り除けるかに影響するが、脆弱性を見つけるというモデル本来の能力を決定するものではない。

Googleは、この境界線が複雑である理由を示している。同社はクローズドなGeminiシステムと、オープンなGemmaファミリーを並行して開発している。したがって一つの組織が、政策上の境界の両側で活動し得る。

AnthropicはClaudeのウェイトを公開していない。同社のシステムは中央集権的な管理下にあり、アクセス契約や公開審査を通じて規制しやすい。

この非対称性は、公開後に政府の統制をより受けにくいモデル提供者を有利にする可能性がある。また、米国のクローズドモデル研究所を速度面で不利にする可能性もある。

30日間の審査は、規制基準では短い。しかし、公開時期が顧客との約束、ベンチマークへの注目、開発者の採用を左右する業界においては長い。

OpenAI、Anthropic、Googleが審査のためにモデル公開を遅らせれば、オープンな競合相手はその期間を利用して開発者を引き付けられる。海外の研究所も、参加せずに同等のウェイトを公開できる可能性がある。

政権は、米国のAI開発を維持したいと考えているため、このトレードオフを受け入れているように見える。トランプ氏は、中国に対して米国の足を引っ張ることへの懸念を表明した後、初期版の命令を延期した。

したがって最終的なアプローチは、制御可能なシステムの狭い範囲を対象にしている。包括的なライセンス制度を構築することなく、事前の可視性を得ようとしている。

Google DeepMind独自の安全性フレームワークは、民間によるガバナンスが単一のリリース形式を超えて適用できることを示している。能力レベルを追跡し、所定のリスクが現れた場合には安全性レビューを求めている。

同社の最新フレームワークは、有害な操作、高度なAI研究能力、運用者の制御に抵抗するモデルといったリスクを対象としている。Googleによれば、評価では能力テストと、許容可能なリスクに関する明示的な判断を組み合わせるという。

Anthropicは異なる内部構造を採用しているが、深刻な能力についても評価を行い、リスク文書を公開している。両社には、小規模な開発者にはない可能性がある組織的なプロセスが存在する。

連邦政府のフレームワークは、こうした慣行の一部を標準化できる可能性がある。しかし、参加グループ外の開発者に自動的に適用されるわけではない。

つまり、主な対立軸はAnthropic対Googleではない。政府のレビューを受けるクローズド開発と、監督の少ないオープンな配布との対立だ。

この政策は、従うフロンティアAIラボのリスクを低減できる一方で、最も速い配布経路には手を付けない可能性がある。両方が同時に起こり得る。

秘密の基準は、それ自体がセキュリティリスクを生む

このフレームワークは、主要な閾値や手順が非公開のままである評価制度を、企業と一般市民が信頼するよう求めている。

ある程度の秘匿は避けられない。攻撃的なサイバー能力に関する詳細なベンチマークを公開すれば、攻撃者がテストに対してモデルを最適化する助けになりかねない。

大統領令は、ベンチマークのプロセスを機密扱いのままにすることを認めている。政府ネットワークや悪用可能なソフトウェアに関する機微な発見も、保護された環境に置くべきだ。

しかし、テスト内容の秘匿と、ガバナンスの秘匿は異なる。一般市民は、すべてのエクスプロイトを見なくても、誰が意思決定を行うのか、どのような証拠が重視されるのか、企業がどのように異議を申し立てるのかを理解できる。

報道によれば、政権は完全なフレームワークを公表する予定がないという。そのため、8月の会合から除外された企業は、将来のシステムが対象となるかどうかについて十分な指針を得られない可能性がある。

この不確実性は、政策の専門家だけに影響するものではない。エンタープライズ顧客は、モデルの提供状況、地域ごとのアクセス、想定されるセキュリティ管理を基にロードマップを構築している。

モデルの提供遅延は、ソフトウェアのローンチや調達審査を妨げる可能性がある。特定のプログラミングインターフェースを統合した後にモデルが制限されれば、チームはベンダーの変更を迫られる場合がある。

組織にはすでに、社内評価、ベンダーの声明、政策更新を確実に保持する手段が必要だ。検索可能なAIナレッジベースは、ルールの変更に伴ってこれらの資料を結び付けておける。

より大きなガバナンス上の懸念は裁量にある。政府は、どのシステムが対象となるか、誰が早期アクセスを受けるか、不利な評価結果にどのような対応を取るかを決められるように見える。

Cato InstituteのJuan Londoñoは、高度モデルのリスクに備える取り組みを歓迎しつつも、政策の曖昧さに疑問を呈した。広範な裁量が、すでに政権と対立している企業に対して用いられる恐れがあると警告した。

Anthropicとワシントンの関係はすでに協力と対立の間を行き来してきたため、この可能性を退けることはできない。

国家安全保障を巡る争いには、より深い権限の問題もある。政府顧客がその活動は合法だと主張する場合でも、モデル提供者は監視や自律兵器での利用を制限したいと考えるかもしれない。

Trump政権は、展開済みのシステムは政府の運用管理下に置かれるべきだと主張してきた。Anthropicは一部の利用制限を、不可欠な安全性の境界として扱ってきた。

Council on Foreign Relationsによる国家安全保障分析は、これを実運用に投入されたシステムを誰が管理するのかという問題として説明している。契約、技術的な安全策、政府権限がすべて交差する。

リリース前レビューは、その対立を解決しない。モデルが何をするかは明らかにできるが、許可されたあらゆる利用を誰が管理すべきかまでは決められない。

このフレームワークは、能力と意図を混同するリスクも抱えている。深刻な脆弱性を発見するモデルは、監視されたセキュリティプログラムを通じて展開されれば、防御側を強化できる。

同じ能力でも、安全策が失敗すれば攻撃者を助ける可能性がある。したがって評価者は、技術的な性能と、それを取り巻くアクセス制御の両方をテストする必要がある。

Anthropicの経験は、単純なラベルでは不十分である理由を示している。同社のモデルは深刻な弱点を見つけたと報じられたが、外部のセキュリティ関係者は、他の利用可能なモデルにも同様の能力があったと主張した。

報道によれば、100人を超えるサイバーセキュリティ専門家が、明確な理由なしにAnthropicの防御能力を取り除くことに反対した。彼らの主張は、Mythosにリスクがないというものではなかった。

代替手段が利用可能なままであるなら、米国の一提供者を制限してもそのリスクを低減できるのか、という点に疑問を呈した。これは、オープンリリースを除外することで生じるのと同じ弱点だ。

結果に一貫性があり、その権限が制約されていれば、秘密のフレームワークでも機能し得る。そうした性質がなければ、自主的なレビューは予測不能なゲートキーピングになり得る。

政権は、これらの結果を区別するのに十分な公開証拠をまだ提示していない。この不確実性は、政策を評価する際の中心に置かれるべきだ。

この政策はワシントンの規制緩和メッセージを覆す

Trumpのフレームワークは、連邦政府のAI規則が米国の競争力を脅かすと政権が何カ月も主張してきた後に、リリース前監督の一形態を復活させるものだ。

Trumpは政権復帰後、Biden政権のAI政策の主要部分を撤回した。より広範な政策課題では、迅速な導入、規制緩和、中国との競争が重視された。

新たなレビュー手続きは、旧フレームワークを再現するものではない。Bidenのアプローチは、報告義務、標準化作業、NISTなど民間機関を通じた評価に大きく依存していた。

Trumpの制度は、高度なサイバー試験を国家安全保障機関により近づける。また、対象範囲を限定し、参加を業界との協力として位置付けている。

それでも方向性は変わった。ワシントンはかつて、事前レビューを障害と見なしていた。現在は、特定のモデルを事前に把握することを国家安全保障に必要だと捉えている。

きっかけは、規制哲学全般の変化ではなく能力だった。Anthropicのモデルが、熟練したサイバーオペレーターに関連するタスクを実行し、セキュリティ論争を具体的なものにした。

この転換は、連邦政府が民間ラボに依存していることも反映している。政府機関は、自ら構築しておらず、迅速に置き換えることもできないインフラとモデルを利用している。

その依存は企業に技術的な支配力を与える。調達権限、輸出規制、セキュリティ分類は、ワシントンに別種の影響力を与える。

このフレームワークは、それらの強みを組み合わせようとしている。ラボはリリース間近のシステムと技術支援を提供し、機関は機密環境、脅威情報、国家安全保障の専門知識を提供する。

この取り決めは、どちらか一方だけでは実施できない、より優れた評価を生み出し得る。企業は、政府機関が現役の敵対者について保有する情報を完全に再現することはできない。

政府の評価者も、モデルの挙動、システム制御、特定のテストの限界を理解するために、ラボのエンジニアを必要とする。したがって、協力は単純なコンプライアンスチェックリストよりも有用だ。

ただし、許容可能な利用について当事者間で見解が分かれると、協力は脆弱になる。AnthropicとPentagonの争いは、共有されたセキュリティ目標が共有された政策上の境界を保証しないことを示している。

Googleは同等の公然たる亀裂を回避してきたが、同じ構造的な問題に直面している。民間ラボは受け入れられないリスクを特定できる一方、政府の購入者は運用上の柔軟性を優先する場合がある。

OpenAIも同様だ。モデルをホストするクラウドプロバイダーや、安定したアクセスに依存するエンタープライズ顧客も同じ問題に直面する。

競争環境は、さらに別の複雑さを加える。Anthropicは2026年初頭、十分な安全策なしに訓練を停止する可能性があった絶対的なコミットメントを削除し、主力の安全性ポリシーを改定した。

同社幹部は、競合他社が進歩を続けるなら、一方的な停止は安全性を向上させないと主張した。改定されたポリシーは、ロードマップ、定期的なリスク報告、同業他社の保護策に匹敵または上回るための取り組みを重視している。

この変更により、協調したルールの重要性は増した。競合他社がより速く進むための低コストに直面している中で、企業が厳格な制限を無期限に維持することはできない。

Trumpのフレームワークは協調を提供しようとしているが、対象は選ばれた参加者に限られる。Anthropic、Google、OpenAI、オープンモデルの開発者、海外のラボにまたがる、単一の拘束力ある閾値を確立するものではない。

これにより、政府はハイブリッドな立場に置かれる。広範な規制に対する強い推定を維持しながら、監督を再導入した。

その結果は、純粋な規制緩和でも包括的な安全性体制でもない。ワシントンが手の届く企業を中心に構築された、交渉によるチェックポイントだ。

このアプローチは、特定のサイバー脅威には迅速に対応できる。モデル形式や国境を越えて広がる能力を統治するには、あまり適していない。

したがってAnthropicとGoogleのレビューは、政策実験である。その成功は、狭い範囲の協力が、リスクのある開発を単に別の場所へ移すことなく、実際のセキュリティを実現できるかにかかっている。

フレームワークが機能するかを示す三つのシグナル

次の試金石は、ワシントンが非公開の合意を、リリース、企業、モデル形式をまたいだ一貫したセキュリティ成果へと変えられるかどうかだ。

第一のシグナルは、次の高度なクローズドモデルのローンチへの対応だ。参加ラボはリリースに近いシステムを提出し、レビューを完了し、そこから生じる制限を説明すべきである。

政府が機密のエクスプロイトを明らかにする必要はない。プロセスによってアクセス制御、リリース時期、またはモデルが利用できる能力が変更されたかどうかは開示すべきだ。

明確な結果は、対象を絞ったリリース前テストの根拠を強める。説明のない遅延や突然の制限は、裁量的な執行に関する懸念を強めるだろう。

第二のシグナルは、政権が同等のサイバー能力を持つオープンモデルをどう扱うかだ。これは現行設計における最大の未解決の弱点である。

ワシントンは、オープン開発者向けの自主的な評価ツールを作り、配布時の安全策を確立し、または下流のインフラプロバイダーに焦点を当てることができる。それぞれの道には技術的・政治的なコストが伴う。

何もしなければ、フレームワークのセキュリティ論理は弱まる。これは、当局者が恐れていると主張する能力よりも、リリース形式のほうが重要だという印象を与えるだろう。

第三のシグナルは、Anthropicと政権が次の対立の際にも協力を維持できるかどうかだ。両者の関係はすでに、契約上の対立からモデル制限、そして共同ルール策定へと戻る動きを経験している。

安定したプロセスであれば、技術的な発見は政治的緊張を乗り越えられる。決裂すれば、このフレームワークが現職の政府当局者と企業幹部の間の非公式な信頼に過度に依存していることが示される。

Googleの行動は有用な比較材料となる。両社が同様のシステムに対して同様の扱いを受けるなら、この政策はより標準に近いものに見えるだろう。

Anthropicが以前の対立を理由に異なる結果に直面するなら、批判者はこのレビューを行政権力の影響力を行使する手段と見るだろう。

エンタープライズの購入者は、「自主的」が影響の少なさを意味すると考えるのではなく、これらのシグナルを注視すべきだ。国家安全保障レビューが介入すれば、モデルへのアクセス、ローンチ日、地域ごとの提供状況は変わり得る。

開発者も、どの能力が注目を集めるかを追跡すべきだ。自動化された脆弱性発見、エクスプロイト生成、自律的な行動、運用者の制御への抵抗は、厳しい精査を受ける可能性が高い。

知識労働者も、これに関連する問題に直面している。モデル自体は利用可能なままでも、特定のツール、コネクター、あるいは高度なモードには利用制限がかかる可能性がある。

チームは、各ワークフローをどのモデルバージョンがサポートしているかを文書化し、重要なタスクには代替手段を確保すべきだ。また、ベンダーの主張と政府の見解、独立した証拠を区別する必要がある。

AnthropicとGoogleをめぐる協議は、実質的な連邦政府レベルのチェックポイントを生み出したが、完全なセキュリティ体制を構築したわけではない。クローズドモデルの審査が対象とするのは、高度な能力がユーザーに届く経路の一つにすぎない。

信頼できる枠組みは、なぜ類似した能力が異なる扱いを受けるのかを、最終的に説明できなければならない。また、必要な秘匿と、説明責任を欠く意思決定とを切り分ける必要もある。

現時点では、大規模モデルのリリースが近づくたびに、読者は実務的な3つの問いを投げかけるべきだ。審査の対象だったのか、テスト後に何が変わったのか、そして同等のオープンシステムはそのプロセスを回避できるのか。

これらの答えは、AnthropicとGoogleの枠組みが国家的リスクを低減するのか、それとも最も協力的な企業に監督を集中させるだけなのかを明らかにするだろう。次のモデル発表、次のオープンリリース、そしてフロンティアAIラボとワシントンの次の対立を引き続き注視したい。