わかりやすく言うと
フロンティア・モデルの訓練には膨大な専用ハードウェア、エネルギー、資金が必要で、それらは一握りのチップメーカーとクラウド事業者に集中している。そのため計算資源は、SI開発の中で政府が把握し数えることのできる数少ない要素の一つとなっている。計算資源ガバナンスはこれを利用する。先端チップの輸出規制、大規模な訓練実行の報告義務、クラウド事業者に対する顧客確認（KYC）の規則、そして使われ方を検証できるチップの提案などである。
計算量の閾値は最も目に見える手段である。EU AI Actは10^25 FLOPを超えて訓練された汎用モデルにシステミックリスクがあると推定し、米国のいくつかの州法は10^26回の演算をフロンティア開発者の定義に用いている。計算資源ガバナンスですべてが見えるわけではない。アルゴリズムは効率化を続けており、同じ能力に必要な計算量は年々減っている。また、いったん重みが公開されれば、計算資源の規制では誰がモデルを動かせるかを制限できなくなる。
暴走SIにとっての重要性
計算資源はSI開発の物理的な要所である。危険な訓練実行を阻止しなければならない日が来たとき、チップとデータセンターの管理は、モデルの協力なしに機能する数少ない手段の一つである。
この用語を使う法律と規則
- 施行中 EU AI Act（GPAI） 欧州連合
- 施行中 SB 53 カリフォルニア州
- 成立済み、未施行 RAISE Act ニューヨーク州
- 成立済み、未施行 SB 315 イリノイ州
- 施行中 AI Basic Act 韓国
出典
- Guidelines for providers of general-purpose AI models European Commission ·
- SB 53: Artificial intelligence models: large developers CalMatters Digital Democracy
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