5,280 文字
アメリカ軍は生成AIのテストをもはや行っていません。実際に配備しているのです。2025年、太平洋地域の海兵隊員たちは実際の作戦中にChatGPTスタイルのシステムを使用して監視データを分析し、脅威にフラグを立て、意思決定を支援しています。これは軍事AIのフェーズ2への移行を示しており、言語モデルがもはやデータを処理するだけでなく、戦略を積極的に形作っているのです。
この動画では、実際に何が起こっているのか、どのようなシステムが使われているのか、そしてこれが現代戦争のルールをどう変えるのかを詳しく解説します。そして最後には、まだ誰も完全には準備できていないリスクも含めて、次に何が来るのかをご覧いただけるでしょう。
実際に現場で何が起こっているのか
では、これらの生成AIシステムは実際の現場配備でどのように使用されているのでしょうか。ある事例では、海兵隊員たちがシステムに「この地区での最新のドローン目撃情報は何ですか」といった具体的な質問をしたり、過去12時間の敵の動きに関する衛星レポートの要約を求めたりすることができました。AIは生のデータフィード、レーダーログ、過去のレポートから編集された統合出力を、分かりやすい言葉で数秒以内に応答します。複数のダッシュボードや情報メモを検索する代わりに、リアルタイムで答えを得ることができたのです。
システムは単に要約を提供するだけではありませんでした。異常を発見し、潜在的脅威を特定し、場合によってはフォローアップアクションを提案もしました。ただし重要なことに、最終的な判断は依然として人間の将校が行っていました。
ランド研究所の最近のレポートによると、軍の指揮官たちは戦術的支援だけでなく、作戦レベルの決定においてもAI によって生成された洞察により依存するようになっています。これは、AIツールが部隊の移動を推奨したり、地形の脆弱性を特定したり、監視区域の優先順位を決めたりするために使用されていることを意味します。
使用されているモデルは、OpenAIのGPT-4の背後にある技術と似た大規模言語モデルアーキテクチャに基づいていますが、軍事データセットで微調整されています。Palantir Technologies、Microsoft、その他の企業がすべて、防衛用途に特化したカスタムモデルを開発しています。2025年3月、OpenAIは生成モデルを戦場システムに統合するためのAndreal Industries との防衛重点パートナーシップを確認し、以前は軍事契約を避けていた同社にとって大きな転換点となりました。
これらのシステムは、しばしばAzure Governmentや機密ネットワーク上でホストされる安全なクラウド環境でテストされており、2023年に起草され、トランプ政権下で2025年2月に再び更新された国防総省のAI政策の下で管理されています。4月現在、これらのツールは支援カテゴリーにとどまっています。自律的な決定を下したり行動を開始したりする権限はありませんが、現代の戦闘作戦の分析と助言層に深く組み込まれています。
人間参加の錯覚
国防総省はしばしば一つの重要なフレーズで国民を安心させます。「常に人間が関与します」というものです。これは、人間の介入なしにAIシステムが生死に関わる決定を完全にコントロールすることは決してないということを保証するためのものです。しかし専門家たちは、特にAIモデルがますます複雑で高速になる中で、この概念が依然として重要性を持っているかどうかを疑問視しています。
AI Now Institute の現在の主任AI科学者である安全エンジニアのHeidi Cliff によると、人間参加という考えは誤解を招く可能性があります。MIT Technology Review への最近の声明で、彼女はAIモデルが数千の異なるソースからデータを統合する際、人間がリアルタイムで結果を適切に監査することがほぼ不可能になると説明しました。AIの推論は非常に多くの変数に基づいているため、人間がAIが数秒で行ったことを検証するには数時間、場合によっては数日が必要になるでしょう。
これが根本的な緊張を生み出します。書面上では、人間が常に最終決定を承認しています。しかし実際には、戦場司令センターのような高速環境では、すべての詳細を検証する時間や能力が単純にないため、その人間はAIの推奨にほぼ完全に依存している可能性があります。この問題は、AIが軍事インフラのレイヤー全体により組み込まれるにつれて拡大するだけです。
2024年、Defense Innovation Board は、透明性のない ブラックボックスモデルへの依存が、指揮官が自分がコントロールしていると信じているが、実際にはモデルの出力を形式的に承認しているだけという状況につながると警告しました。
人工知能が機密情報の処理方法を破壊している
生成AIは、軍が何を機密扱いすべきかを決定する方法を混乱させています。従来、情報は分析官によって手動でタグ付けされていました。今では、AIシステムが衛星画像やニュースレポートなどの大量の非機密データを処理し、通常は機密と見なされるような洞察を統合することができます。これは「編集による機密化」として知られています。
ランド研究所のChris Motton は、これらのAI生成出力を処理するための明確なフレームワークがまだ存在しないと指摘しています。Palantir Technologies やMicrosoft のようなツールは、一部は機密データセットで訓練された確率的モデルを使用して機密化を自動化することを目指しています。しかし標準化されたプロトコルがなければ、監視は一貫していません。
データの量だけでも課題をより困難にしています。ドローン、衛星、戦場センサーは毎日テラバイト単位のデータを生成しており、AIはそのストリームからリアルタイム分析を生成しています。各要約には潜在的に機密な洞察が含まれている可能性があります。しかし現在のシステムで、何が保護を必要とし何がそうでないかを確実に判定するものはありません。AI生成の速度が人間のレビューを大幅に上回る中、ペンタゴンは今、核心的な問題に取り組んでいます。情報が機械によって作成される時、何が秘密にとどまり何がそうでないかを誰が決めるのでしょうか。
AIはどこまで指揮系統を上っていくのか
2017年、軍事AIは主に戦術的応用に限定されていました。最もよく知られた例はProject Maven で、ドローン映像で人、車両、建物などの物体を検出するためにコンピュータビジョンを使用していました。これらのシステムは支援を提供していましたが、状況を解釈したり決定を提案したりすることはありませんでした。もはやそうではありません。
2025年現在、AIの役割は劇的に拡大し、リアルタイム軍事任務の結果を形作るのに役立つ作戦意思決定にまで押し進んでいます。ジョージタウン大学のCenter for Security and Emerging Technology による2025年3月のレポートによると、ライブ作戦中に指揮官を支援するためにAIが使用される事例が大幅に増加しています。これには最適な部隊移動の提案、新たな脅威の特定、次のステップを知らせるための戦場状況の分析が含まれます。
報告書は、AIツールがもはや分析に限定されていないことを指摘しました。特に限られた応答時間を持つ複雑な環境において、軍事戦略に直接影響を与えているのです。今後を見据えると、次のフェーズには、コマンドに応答するだけでなく独立してタスクを開始できるエージェント型AIシステムの採用と、個々のユーザーの好みやパターンに適応するパーソナライズされたAIモデルが含まれます。
これらの技術はすでに民間部門で使用されており、防衛用途でパイロット運用されています。2024年10月、バイデン政権はAIに関する国家安全保障覚書を発行し、倫理基準を概説し、軍事AIシステムに対する人間の監視を要求しました。しかし2025年初頭現在、トランプ政権は制約を少なくすることを求めており、敵対者に対する優位性を維持するためには革新とスピードが鍵だと述べています。
この変化は、AIが軍の指揮系統でどこまで上っていくのか、そしてそれらの安全策がもはや実施されなくなった場合に何が起こるのかについて、新たな懸念を引き起こしています。
Palantir Technologies、Microsoft、そして新たなAI軍拡競争
ペンタゴンが生成AIの使用を深める中、民間の防衛請負業者がこの急速に進化する分野での優位性を競っています。Palantir Technologies は、機密化の自動化、脅威のフラグ立て、大規模な情報分析が可能なAIプラットフォームを提供する最前線に立っています。そのシステムは既存の米軍データインフラと seamlessly に統合するよう設計されており、リアルタイム戦場決定を支援するためのテスト環境ですでに配備されています。
Microsoft もまた、Azure Government クラウドと防衛機関とのパートナーシップを通じて重要な役割を果たしています。Microsoft は機密および機密データで訓練された生成AIモデルを開発しています。これらのモデルは兵站からターゲティングまであらゆることを支援するよう設計されており、同社は不正なデータ漏洩を防ぐための安全な訓練環境の重要性を強調しています。
2025年3月、OpenAI はAndreal Industries とのパートナーシップを通じて防衛分野に参入し、軍事使用に関する以前の公的立場からの注目すべき転換を示しました。この合意の下で、OpenAI のモデルはAndreal の自律システムに統合され、生成AIをリアルタイム戦場配備により近づけることになります。
民間企業への依存の高まりは、責任、データガバナンス、企業の動機と軍事目標の整合性に関する重要な課題を提起しています。これらの企業は革新の加速を支援している一方で、その拡大する役割は、ますます自動化される戦争環境における透明性と倫理的監視について重要な疑問を提起しています。
誰も話していない大きなリスク
AIシステムが軍事作戦で影響力を得る中、一つの中心的な問題が大部分未解決のままです。何かが悪くなった時、誰が責任を負うのでしょうか。生成AIはパターン認識と迅速な統合に優れていますが、人間の判断、文脈理解、道徳的推論を欠いています。
Human Rights Watch やCampaign to Stop Killer Robots を含む人権団体は、致命的行動を支援または推奨するためにAIに依存することは、人間の行為者から責任を切り離すリスクがあると繰り返し警告してきました。衛星画像の誤解釈、欠陥のあるデータセット、または偏ったインプットが、AIシステムに間違ったターゲットへの攻撃を推奨させる可能性があります。
人間が承認したとしても、その人はAIの論理を完全に理解していたのでしょうか。そうでなければ、民間人が害を受けた場合、誰を責めるべきなのでしょうか。これは単なる技術的欠陥ではありません。現代戦争における構造的なギャップなのです。明確な責任のラインがなければ、AI生成の決定は明確な責任のない破滅的な間違いにつながる可能性があります。
次に何が起こるのか
軍の生成AIへの押し進みは鈍化していません。地政学的緊張の高まりと、特に中国とロシアからの外国の敵対者の急速な進歩により、アメリカは技術的優位性を維持するためのプレッシャーを受けています。この緊急性が、政府と民間部門の両方からの多額の投資を促進しており、数十億ドルが双用途AI研究、戦場応用、戦略的自動化に注ぎ込まれています。
しかしこの急速な発展は、未解答のままの緊急の問題を提起しています。高速意思決定環境において真の人間の監視をどのように保証できるのでしょうか。AIは生命の損失につながる可能性のある決定を支援することを許可されるべきなのでしょうか。そして国際監視団体が長らく反対してきた道である完全自律兵器システムへの緩慢で unchecked な進展をどのように避けるのでしょうか。
軍事AIのフェーズ2は単なる技術的マイルストーンではありません。権力がどのように行使され、戦争がどのように戦われ、そしてそれらの決定のコストを誰が決めるかを再定義する構造的変革なのです。
ここまでご覧いただいた方は、下のコメント欄でご意見をお聞かせください。より興味深いトピックについては、今画面に表示されている推奨動画をぜひご覧ください。ご視聴ありがとうございました。
コメント