🇺🇸 米国のAI規制

AIガバナンスに対する連邦および州のアプローチ

規制の状況

EUの包括的なAI法とは異なり、米国はAI規制に対してより断片的でセクター特化型の アプローチを採用しています。連邦の大統領令が広範な原則を設定し、個々の州が 独自のAI法を策定しています。

アプローチ: 軽微な規制、自主的なフレームワーク、セクター別規則、 州レベルのイノベーション。

連邦フレームワーク

大統領令14110号(2023年10月)

バイデン大統領の「安全、セキュア、信頼できる人工知能」に関する大統領令は、 AIの安全性とセキュリティに関する新しい基準を確立しています。

主要条項:

  • 🔒
    安全性テスト: 基盤モデルを開発する企業は、 一般公開前に安全性テストの結果を政府と共有する必要があります
  • 🏷️
    コンテンツ認証: AI生成コンテンツの透かしとラベル付け
  • 🛡️
    重要インフラ: 重要インフラにおけるAIシステムの 強化されたサイバーセキュリティ基準
  • ⚖️
    公民権: 住宅、雇用、刑事司法などの分野における アルゴリズムによる差別からの保護
  • 🔬
    研究開発: 公共の利益のためのAI研究開発の加速
  • 👷
    労働力: AI自動化の影響を受ける労働者への支援

その他の連邦イニシアチブ

  • NISTのAIリスク管理フレームワーク(2023年): セクター全体でAIリスクを管理するための自主的フレームワーク
  • AI権利章典(2022年): 公民権と民主的価値を保護する AIシステムの構築と使用のための青写真
  • OMB AIメモ(2024年): 連邦機関のAI調達と使用に関するガイダンス
  • FTC AIガイダンス: 欺瞞的なAI主張と差別的アルゴリズムに対する 執行措置

州レベルの規制

個々の州が特定分野でAI規制をリードし、パッチワーク状の要件を作り出しています。

🌴 カリフォルニア州

AI規制で最も活発な州

  • AB 2013(2024年): 政治広告におけるAI生成コンテンツの開示
  • SB 1047(提案): フロンティアAIモデルの安全要件
  • CPRA: プライバシー法に基づく自動意思決定の権利
  • AB 331: 雇用決定におけるAI使用の開示

🗽 ニューヨーク州

雇用と差別に焦点

  • 地方法144(2023年): NYC における自動雇用決定ツールのバイアス監査
  • 提案された法律: AIの透明性と説明責任の要件
  • 教育部門: 学校でのAI使用に関するガイドライン

🌲 コロラド州

消費者保護に焦点

  • SB 24-205(2024年): AIアルゴリズムによる差別に関する要件
  • 影響評価: 高リスクAIシステムに対する義務化
  • 消費者の権利: AI主導の決定をオプトアウトする権利

🦞 バーモント州

データブローカーの透明性

  • H.410(2024年): データブローカーによるAI使用の開示
  • 自動プロファイリング: 消費者への通知要件

🌵 ユタ州

規制サンドボックスアプローチ

  • AI政策法(2024年): 生成AIの開示要件
  • ディープフェイク: 有害なディープフェイクコンテンツの犯罪化
  • イノベーションサンドボックス: AI企業のテスト環境

🌸 バージニア州

消費者データ保護

  • VCDPA改正: 自動意思決定のオプトアウト権
  • プロファイリングの制限: 特定の自動処理に対する制限

セクター別規制

医療(FDA、HHS)

AI/MLベースの医療機器は医療用ソフトウェア(SaMD)として規制

金融サービス(SEC、CFPB、Fed)

アルゴリズム取引の監督、公正融資コンプライアンス、モデルリスク管理

輸送(NHTSA、FAA)

自動運転車の安全基準、航空AIシステム認証

雇用(EEOC)

AI採用・管理ツールに対する反差別執行

消費者保護(FTC)

欺瞞的なAI主張、アルゴリズムによる差別、データセキュリティ要件

業界の自主規制

主要なAI企業は、ホワイトハウスの誓約(2023年7月)を通じて 自主的な安全対策にコミットしています:

安全性へのコミットメント

  • • リリース前の内部および外部セキュリティテスト
  • • AIリスクに関する情報共有
  • • サイバーセキュリティと内部脅威対策への投資

透明性対策

  • • AI生成コンテンツへの透かし
  • • AIの能力と制限に関する公開報告
  • • 脆弱性開示メカニズム

EUアプローチとの主な違い

EU AI法

  • ✓ 包括的な水平規制
  • ✓ リスクベースの必須要件
  • ✓ 多額の罰金(売上高の最大7%)
  • ✓ 市場投入前の適合性評価
  • ✓ 集中執行

米国アプローチ

  • ✓ セクター別・州レベルの規則
  • ✓ 自主的フレームワークとガイダンス
  • ✓ 既存法のAIへの適用(FTC法など)
  • ✓ 市場投入後の執行に焦点
  • ✓ 分散型(連邦 + 50州)

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