Sneha Revanur が語る、小規模な活動家チームが米国の画期的な AI 安全法を成立させたプロセス

スニハ・レヴァヌールは、15 歳で設立した非営利団体「Encode」を通じて、カリフォルニア州やニューヨーク州における画期的な AI 安全法の成立に貢献しました。彼女の語るプロセスは、業界ロビーの壁に直面する小規模チームが、どのように政治的レバレッジを築き、連邦レベルでの規制強化へとつなげていったかを示すケーススタディです。

「過小評価」への警鐘と政治介入の必要性

スニハ・レヴァヌールは当初、AI のリスクについて「社会が AI の能力を過大評価し、信頼できないシステムに権限委譲してしまう」という懸念を持っていました。しかし、LLM（大規模言語モデル）の実用化を目撃したことで、認識は逆転しました。

現在彼女が最も懸念しているのは、社会が AI の能力を「過小評価」し、その脅威に備えていないことです。この認識の変化から、彼女は政治への投資とロビー活動の重要性を説きます。AI が社会に与える権限委譲は、刑事司法システムなどを通じて徐々に進んでおり、社会がその準備を整えないうちに「鍵」を渡してしまうリスクがあるからです。

「すべてを試す」哲学による州レベルでの基盤構築

政治のプロセスは通常、AI の急速な進化に比べて遅く、不確実性が高いものです。そんな状況下で Encode が採用した戦略は「すべてを試せば勝てる（If you do everything, you will win）」という哲学です。

成功するかどうか分からない試みにもリソースを投じ、失敗も許容しながら最終的な勝利への道筋をつけます。カリフォルニア州（SB-1047, SB-53）やニューヨーク州での法律成立は、単に条文ができたこと自体よりも、連邦政府が動かない場合に迅速に発動可能な「規制能力」を州レベルで構築した点に真の意義があります。

州法が連邦法の基準引き上げへのレバレッジ（梃子）となります。例えば、カリフォルニアやニューヨークで一定の基準が確立されたことで、他の州（イリノイ州など）も同様の動きを取りやすくなり、結果として連邦政府に対して「より強力な枠組み」を要求する交渉材料となっています。

業界ロビーとの対峙と訴訟という現実

小規模チームが業界ロビーに対抗する際の困難さについても率直に語られています。業界ロビーは長年の関係構築と莫大な資金力を持っており、小規模チームは無力感を感じることがあります。これは努力不足ではなく、構造的な問題です。

Encode はカリフォルニア州法（SB-53）の成立過程において、OpenAI から訴訟状（訴追令状）を受け取るという事態に直面しました。同僚が夕食中に執行官から直接訴追令状を渡されたというエピソードは、この分野での活動がいかに「大リーグ」レベルのリスクを伴うかを示しています。

最終的に成立した SB-53 は、業界からの反対を退けて「AI モデルの社内（内部）展開」にも適用範囲を広げ、従業員がリスクを報告できる安全なチャネルを作ることに成功しました。これは、公開されていない高性能モデルのリスク管理において画期的な進展です。

活動家への提言：「兵士」と「偵察兵」の切り替え

若手活動家や将来の政策提言者に対し、スニハは以下の重要なアドバイスを行っています。AI 安全分野には相反する二つの思考モードが必要です。一つは政治的な交渉で必要な「説得役（兵士）」としての振る舞いであり、もう一つは厳密な分析を行う「分析役（偵察兵）」です。

常に「兵士」として活動していると、自身の信念が正しいか検証できなくなるリスクがあります。適宜「偵察兵」モードに切り替え、不快感を伴う対話や、無动机な異議（unmotivated disagreement）を通じて自身の考えを検証することが重要です。

AI セーフティ界隈は階層意識が薄く、誰でも知恵を借りやすい環境です。若手であっても、尊敬する人物に直接会い、質問し、知識を深める姿勢が成功への近道となります。

まとめ

スニハ・レヴァヌールの語る活動は、「トップダウン」な連邦政府への依存だけでなく、「ボトムアップ」かつ戦略的な州レベルの立法活動が、最終的に連邦規制の基準を引き上げる強力な手段となり得ることを示しています。小規模チームであっても、業界ロビーとの激しい対立や訴訟という困難を乗り越えながら、多角的な試行錯誤と実装段階への関与を通じて、社会に重要な変化をもたらすことが可能であることを証明しました。