1. いま起きている議論の混線
現在の生成AIをめぐる議論は、主に次の論点がごちゃ混ぜになっている。
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著作権・肖像権の侵害問題
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学習データの公開・透明性要求
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AI産業は儲かるのか、儲からないのか
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国産AIを守るべきか
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規制すべきか、自由にすべきか
本来これらは別レイヤーの話だが、感情論と道徳論によって一括りにされているため、議論が収束しない。
2. 大前提：AI事業は「単体では儲からない」
まず、現実を直視する必要がある。
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現時点で、生成AI単体で安定的に黒字化している企業は存在しない
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学習コスト・計算資源・人件費は指数関数的に増大する
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利益が出ていないにもかかわらず、技術競争だけが激化している
つまり生成AIは、
産業というより、インフラに近い存在
であり、電力・通信・道路と同じ性質を持ち始めている。
3. 「学習元データ完全公開」論が破綻する理由
国内の一部で強く主張されているのが、
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学習元データの完全公開義務
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データベース内容の開示義務
という規制案だが、これは現実的に機能しない。
理由①：主要AIベンダーは海外企業
日本の法律で縛っても、
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海外AIは無差別学習を継続
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日本製AIだけが制約を受け、品質と自由度で劣後する
結果として、海外AIへの完全依存が進む。
理由②：現行スタンダードは「後出しリスク対応」
現在の世界標準は、
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まず学習する
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訴訟リスクが出たら下げる
という運用モデル。
日本だけが理想論で縛れば、自滅ルートに入る。
4. 「国産AIを育てれば解決する」という幻想
国産AI推進論には、致命的な盲点がある。
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AIはモデル性能より「フロー（業務統合）」が支配的
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一度導入されたAIは、ほぼリプレイスされない
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実際、行政・企業は数十年前のシステムを今も使い続けている
つまり、
先にフローを押さえた側が勝つ
デジタル庁などが既に海外AIを前提に運用を始めている以上、
「後から国産AIが優秀になれば勝てる」という見通しは成り立たない。
5. 規制の焦点は「国内法」ではなく「国際標準」
では、どうすればよいのか。
答えは単純で、
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国内規制で縛る
→ ✕ -
国際標準を取りに行く
→ ○
DVD規格や通信規格と同様、
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IEEE
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ISO
などを通じて、
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学習の扱い
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利用範囲
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補償の枠組み
を国際ルールとして設計するしかない。
6. AIは「企業任せ」にできる技術ではない
ここが最重要点。
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AIは社会基盤に組み込まれる
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しかし単体では利益を生まない
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企業任せでは、必ずどこかで破綻する
したがって、
国家レベルでの担保が不可欠
となる。
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学習元への手当
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公的インフラとしての運用
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国際交渉を含めたルール形成
これを避け続ければ、争いは永久に続く。
7. 結論：争っている限り、誰も得をしない
現在の生成AI論争は、
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感情
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正義
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被害意識
が先行し、
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構造
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産業
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国家戦略
が後回しにされている。
その結果、
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規制派も
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推進派も
どちらも現実解を出せていない。
まとめ（超要約）
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生成AIは産業ではなくインフラ
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単体黒字化は構造的に困難
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国内規制は意味を持たない
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国際標準を取りに行くしかない
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国家が担保しなければ破綻する
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