AIペンタスロンで優勝するには耐久力が必要：競争力のある国家AI戦略の中核要素としてのレジリエンスとリスク管理の事例

RANDの人工汎用知能の地政学センターが発表した40ページの専門家インサイト論文は、グローバルなAI競争を「最も高度なシステムを開発するための短距離走としてだけでなく、純便益を蓄積するための長期的なマラソンとして理解すべき」と主張しており、ここで純便益とは「AIからの利益から事故、悪用、および混乱の費用を差し引いたもの」である。複雑な技術システムにおけるチャールズ・ペローの「通常の事故」理論に基づき、著者ブライアン・ジャクソンは、異なるレベルのAIリスク費用が国家および世界の純便益にどのように影響するかを示す4つの中間シナリオをモデル化し、「わずかなレジリエンス上の優位性でも、時間とともに複合して決定的な競争優位性に変わる可能性があり」、最初の能力競争に勝利した国を上回る可能性があると結論付けている。論文は、個人、企業、インフラ事業者、および州/地方/国家政府がAI関連の定期的な混乱に対するレジリエンスを構築するための具体的な政策オプションで締めくくられている。

国家AI競争力に関する議論を生のシステム能力リーダーシップではなくリスク調整済み純便益を中心に再構成し、政策および産業戦略の関係者に新しい分析視点、およびレジリエンス投資の事例をもたらして、AI戦略および国家安全保障に関する議論に組み込める。

純便益/レジリエンスフレーミングを国家または企業のAI戦略ブリーフィングに組み込み、現在のAIリスク管理体制を論文の4つの中間シナリオモデルに対して評価する。