6月19日、interconnects.aiがNathan LambertとKevin Xu（Interconnected）の共著として「Banning Open Source AI Would Be A Mistake」と題した記事を公開した。この記事では、オープンソースAIの規制・禁止がなぜ誤りなのかについて詳しく論じられている。
ワシントンで高まるAI規制の気運
米国ではいま、AI規制への圧力が急速に高まっている。AIモデルの審査を命じた大統領令、議会での立法提案、政府によるフロンティアAIラボへの出資検討、そして先週末にはAnthropicの最先端モデルへの外国人アクセスを全面禁止する措置が発動された。著者らが懸念するのは、こうした動きが意図的または偶発的に、オープンソースAIの規制・禁止へと波及することだ。
なお本稿はもともと、複数の主要媒体に売り込んだものの掲載を断られたオピニオン記事であり、著者らが自身のプラットフォームで公開した経緯がある。
オープンソースの実績：30年と8兆ドルの積み上げ
まず前提として、著者らはオープンソースの実績を数字で示す。世界のソフトウェアの90%以上はすでにオープンソース上に構築されており、AI登場以前から8兆ドル超の経済的便益をもたらしてきた。
オープンソースが30年以上にわたって支えてきた価値は、教育・競争・イノベーションの3つだという。
- 教育：オープンソースの源流は1983年のMITにおけるフリーソフトウェア運動にある。AT&TやXeroxといった大企業がソフトウェア利用のあらゆる場面でコストを課していた時代への反発から生まれた。今日、あらゆる大学・専門学校・コーディングスクールの学生がオープンソースを通じてプログラミングを学んでいる。
- イノベーション：Metaの前身であるFacebookは、最初期のバージョン全体がオープンソースのスタック上で構築された。アイデアを訴訟リスクや高額なライセンス費用なしに実装できる環境がイノベーションの土台となってきた。
- 競争：Linuxは現在、世界のクラウドインフラの90%超を支えており、Windowsの独占に対する解毒剤となった（かつてMicrosoftのCEO、Steve BallmerはLinuxを「癌」と呼んだ）。AndroidもAppleによるスマートフォン市場の独占を防ぐ役割を果たした。
AIの登場でこの構図は変わるか？
著者らの答えは「No」だ。
むしろ現状は逆だという。AnthropicとOpenAIというクローズドモデルの二強が急速に市場支配力を強めている。Anthropicは最近、自社モデルをライバルモデルの改善に使われることを防ぐため、意図的に性能を制限するという行動に出た。スタートアップや教育機関、大企業がAnthropicやOpenAIの高額なAPIを使わずに済む唯一の対抗手段が、オープンウェイトモデルを中心とするオープンソースAIだ。
「中国製モデルだから危険」論への反論
規制論者がよく持ち出す「中国脅威論」についても、著者らは正面から反論する。
コーディング支援のCursorや法律分野のFireworks AIなど、多くの米国スタートアップが中国発のオープンソースモデルを日常的に使っている。これを危険視するのではなく、「米国でオープンソースへの投資が不足しているという警告だ」と著者らは主張する。
また、自社インフラ上にインストールして使うオープンソースモデルはデータを外部に送信しない。この点はAirbnbのCEO Brian Cheskyも指摘している。
オープンソースへの安全性懸念についても、著者らは「given enough eyeballs, all bugs are shallow（十分な目があれば、バグはすべて浅い）」というリーナスの法則を引いて反論する。透明性があるからこそ、多くのエンジニアや研究者がモデルの問題を発見・修正できる、というロジックだ。
著者らの結論
元最高裁判事Louis Brandeisの言葉「陽光は最良の消毒剤」を引用し、著者らはオープンソースこそがテクノロジーとAIにおける「陽光」であると論じる。中国への対抗を名目にオープンソースを規制すれば、教育・イノベーション・競争に冷や水を浴びせるだけでなく、世界の他地域をむしろ中国のエコシステムへと向かわせる逆効果を招く、というのが最終的な主張だ。
規制の波が高まる中、8兆ドルという実績を積み上げてきたオープンソースの原則をAI時代にも守ることが、米国の競争力維持にとって不可欠だという論旨は、立法・政策議論に関わるすべての関係者が一読に値する内容といえる。
詳細はBanning Open Source AI Would Be A Mistakeを参照していただきたい。
