AGIの競合他社は抑制できるか？検証、国内監視、および相互抑制の条件

RANDの研究者らは、2段階のゲーム理論モデルを用いて、競合する国家が互いのコンプライアンスを監視することなくAGI開発における相互抑制を維持できる条件を特定した。結論：「国内のAI監視がなければ、競合国は—双方が望んでいたとしても—抑制に信頼できる形でコミットできない。」主な知見：破滅的リスクへの恐怖は、不正行為を部分的にしか抑止しない（純粋に位置取り的な離反は検出を必要とする）。AGIの到来が差し迫っているように見えると、検証の力は弱まる。そして相互の疑念が、不透明な世界で競合国を閉じ込める可能性がある。勧告は、国内のAIガバナンス—計算資源登録、ライセンス、施設監査、インシデント報告—を単なる規制ではなくセキュリティアーキテクチャとして扱い、機密計算と信頼できるハードウェア検証への投資、およびAGI後（ポストAGI）の結果をAGI前（プレAGI）の行動に結び付ける手段を促している（2026年9月30日公開）。

これは、計算資源登録と国内監視が国際的なAI抑制にとって重要である理由を最も厳密に論じた近年の成果であり、計算ガバナンス政策にさらされている企業や投資家に直接関連する。

計算資源登録は拘束力のあるセキュリティアーキテクチャになると見込まれるため、検証・監視の論理を自社のAIリスクおよび計算資産計画に組み込むこと。