議会に報告された機密推定によると、国家安全保障局は今年、高度なAIモデルのテストに数十億ドルを費やしており、費用の大半はコンピューティング能力が占めている。

ワシントン・サン紙は、機密推定に詳しい関係筋２人の話としてこの数字を報じた。この情報開示により、国会議事堂では、ますます高性能化する AI システムの監視に誰が費用を負担するべきか、そして政府の監視がどれほど高価になったかをめぐる議論が激化している。

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コンピューティングが最大の負担です

ワシントン・サン紙が引用した情報筋の 1 人によると、NSA の AI テスト業務における最大の支出はコンピューティング能力です。人件費が総額に加わるのは、最先端のモデルを評価できる少数の専門家を獲得するために、同機関がフロンティア AI ラボが提供する給与パッケージと競合しなければならないためである。

政府のAI監視に関する以前の公的試算は劇的に低かったため、関係する金額が注目を集めている。議会予算局は、AI リスク対策センターを設立するための超党派の法案の費用を年間約 2,000 万ドルと見積もりました。関係者によると、議員らは現在、本格的なAI監視には年間数百億ドルの費用がかかる可能性があると予想しているという。

フロンティア モデルのテストに非常にコストがかかる理由

AI テストの経済性は、AI を大規模に使用する場合の経済性を反映しています。 AI 製品への消費者のサブスクリプションには多額の補助金が付いています。分析会社 SemiAnalysis は、最大月額 200 ドルの ChatGPT Pro サブスクリプションは API の定価で最大 14,000 ドルの価値があると推定していますが、Anthropic の同様の価格の Claude Max プランは最大約 8,000 ドルの価値があります。

対照的に、企業や政府機関の顧客は、実際のコストに近い金額を支払います。 OpenAI は、新しいエンタープライズ契約をトークンベースの請求に移行しており、SemiAnalysis によると、Anthropic では、収益の推定 75 ～ 85% が使用量ベースの契約から来ています。エージェント ワークフロー (まさに自律的な動作の安全性テスト担当者が最も調査する必要がある種類) は、標準的なチャット会話よりも最大 1,000 倍多くのトークンを消費する可能性があります。

プロバイダーは、大規模顧客のためにこうしたコストを抑える方法を実験している。 The Information によると、OpenAI は一部の大手クライアントに対し、生のトークンではなく完了したタスクに対してのみ支払いを許可し、通常の API レートの半分の価格で販売される 2 つのモデルである GPT-6 Sol と Luna を導入しました。しかし、これらの割引は、依然として運用コストが最も高い最も強力なフロンティア システムには適用されません。プロバイダーは、最も有能なモデルをクローズドなサイバーセキュリティ プログラムの背後にゲートすることが増えており、外部の評価者にとって新たなコストと複雑さが追加されています。

支出圧力は両方向に作用します。 Financial Times は、OpenAI が 2030 年までにコンピューティング能力に約 8,560 億ドルを費やす計画である一方、Anthropic は遅くとも 11 月までに予定される IPO の準備を進めていると報じました。セミアナリシスは、Anthropic の API ビジネスの粗利益率が 80% を超えると推定しています。この利益率は、現在 NSA が独自に評価しようとしているフロンティア開発競争への資金提供に貢献します。

監視の費用は誰が払うのでしょうか?

資金の問題はすでに競合する提案に分かれている。 AI検証評価研究所のナット・パーサー氏は、政府による独立したテストへの資金提供を支援するAI開発者への課税を提案している。これは、業界がすでに自発的に行っていることを正式なものにするアプローチだ。

注目すべきことに、ワシントン・サン紙は、AnthropicとOpenAIが政府の監視拡大に対して費用を支払う用意があるかもしれないと示唆していると報じた。この立場は、第三者による安全性評価に対する両社の公的支援と一致しており、コストを連邦予算に集中させるのではなく、業界全体に分散させることになるだろう。

より広範な監視の状況

NSAの支出に関する暴露は、米国政府によるAIシステムの評価方法の広範な再編の最中に発覚した。同庁は以前、商用モデルへのアクセスを自主的にテストすることを提唱しており、フロンティアシステムがサイバーおよび生物学的能力を獲得するにつれ、規制当局が独自に評価するのに苦労しているため、国家安全保障機関はAI政策の中心的存在になってきている。

この値札は、政策立案者にとって不快な現実も示しています。意味のある監視のコストは、精査されるシステムのコストに比例します。年間 2,000 万ドルのレビューのために構築された予算は、トレーニングと評価の実行にそれぞれ数億ドルかかるモデルには不十分です。

議会がAI監視プログラムの再認可を検討する中、機密扱いの試算は議員らに、本格的な評価に実際にどのような費用がかかるかについて、具体的かつ厳粛なデータポイントを与えている。

AI の先を行く

AI監視への政府支出は、来年の政策闘争を決定付けるものの1つになるだろう。規制からフロンティアモデルの発売まで、最新 AI ニュース について詳しく知りたい場合は、AI Buzz Wire をフォローしてください。

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