各国が人工知能(AI)能力の構築競争を繰り広げている状況において、デルテクノロジーズのグローバルテクノロジーディレクター兼AIディレクターであるジョン・ローズ氏は、多くの場所が急速に変化する技術を制御および調整しようとする際に困難に直面していると述べています。
ラスベガス(米国)で開催されたデルの年次イベント(2026年5月18日から21日まで開催)で講演したローズ氏は、現在の各国のAI戦略は、特定のモデルや技術の制御に焦点を当てるのではなく、長期的なビジョンを目指す必要があると強調しました。
ローズ氏によると、現在の現実はAIが非常に急速に変化しており、多くの規制が導入されるとすぐに時代遅れになることを示しています。
彼は、Retrieval-Augmented Generation(RAG)技術が登場する前に構築されたヨーロッパの初期AI規制の例を挙げました。それ以前は、AIモデルは主に既存のトレーニングデータから学習しており、企業がこの技術を適用したい場合、OpenAIやAnthropicなどのAIプロバイダーに機密データを転送することを強制していました。
しかし、RAGの登場は運用方法を完全に変えました。この技術により、AIモデルは、すべてのデータを第三者に転送することなく、企業のプライベートデータに安全に接続できます。ローズ氏によると、これにより、以前の管理ポリシーの多くの仮定が急速に価値を失いました。
さらに、デルのリーダーは、各国はインフラ能力と長期管理能力に焦点を当てた包括的なAIフレームワークを構築すべきであるとも述べました。
同氏は、英国のアプローチを高く評価し、技術に関する厳格な規制を設けるのではなく、AI時代に国の計算能力(データ処理能力と人工知能モデルの運用能力)を20倍に引き上げることを目標としていると述べました。
ローズ氏によると、これは適切な考え方です。なぜなら、国は将来の技術が正確にどうなるかを知る必要はありませんが、あらゆる変化に適応するための十分なインフラストラクチャを準備する必要があるからです。
彼はまた、「代理人AI」(agent-AI)モデルを提案しました。このモデルでは、管理機関がAIシステムの動作にデジタルIDを提供する役割を果たします。この方法は、管理機関が必要なときにシステムを監視、制御、さらには無効にするのに役立ちます。
しかし、ローズ氏は、現在の最大の課題は、グローバルAIポリシーの一貫性の欠如であると述べています。たとえば、デルは個別の管理要件で1,000以上の異なる法域で事業を展開しています。
ローズ氏は、複雑な規制を遵守しすぎると、AIの導入コストが大幅に増加する可能性があると警告しています。彼は政策立案者に対し、新しい規制を発行する前に経済的影響を慎重に計算するよう求めました。
技術面では、Roeseは、インフラストラクチャとクラウドコンピューティングを組み合わせた「ハイブリッドAI」モデルを支持しています。彼によると、コスト、セキュリティ、および柔軟性が常に複雑な問題であるため、システム全体を単一のクラウドプラットフォームに実際に導入する大企業はありません。
ローズ氏は、「ハイブリッドAI」モデルは、独立したAI技術とインフラストラクチャの主権を構築したい国に特に適していると考えています。
