Anthropic、ペンタゴンのAIブラックリストを裁判官が無効とし、大きな法的勝利を収める

米連邦地方裁判所のリタ・リン裁判官は、ペンタゴンがAnthropicに「サプライチェーンリスク」指定を行うことで違法に罰則を与えたとの判決を下しました。今年初頭、交渉が決裂した後、ペンタゴンは同社を国家安全保障上のリスクと認定しました。当時、Anthropicは依然として、大規模監視と完全自律型戦争を禁止する倫理的なガードレールを主張していました。 

裁判所は現在、国防総省がサプライチェーン権限を武器化してAnthropicを公的に処罰したと認定し、政府が国家安全保障上の主張に対して論理的な正当性を欠いていたと指摘しました。

「憲法も、被告らが引用した連邦法も、被告らがAnthropicの行政見解に対する批判を主に根拠として広範な罰則を課すことを認めていません」と、リン裁判官は主張しました。

リン裁判官は、Anthropicをブラックリストに載せた政府の決定が恣意的であると批判しました

長らく、ペンタゴンはAnthropicを含む4つの主要AI企業と、軍が高度に機密性の高い国防および諜報活動でそれらのテクノロジーを使用することを許可するよう交渉を行ってきました。しかし、Claudeの開発元は、大規模監視や自律型戦争が自社のモデルにとって制限事項であると主張し、譲歩しませんでした。

緊張が高まる交渉の後、交渉は完全に決裂しました。Anthropicはその後、3月にサプライチェーンリスクとして指定され、これは米国の企業にとって初のことであり、事実上 国防 請負業者がペンタゴン関連プロジェクトで同社のテクノロジーを使用することを妨げました。

その後、AnthropicはサンフランシスコおよびワシントンD.C.の裁判所でトランプ政権に異議を唱え、サプライチェーンリスク指定の取り消しを求めました。しかし、国防総省は2つの異なる法的権限に依存し、Anthropicに2つの裁判所で別々の訴訟を起こすことを余儀なくしました。

 木曜日の判決はAnthropicにとって大きな勝利でしたが、並行して行われているD.C.での訴訟は依然として進行中であり、同社のセキュリティリスクステータスが完全にクリアされたわけではないことを意味します。

リン裁判官は判決で、「争いのない記録は、争われた行為が第一修正条項に違反する違法な報復を構成し、Anthropicが第五修正条項の下で要求される事前剥奪プロセスを拒否されたことを示しています」と記しました。彼女はまた、政府の決定が恣意的かつ専横的であると記述しました。 

この判決は、AIと政府の紛争における先例を設定する可能性があります

決定の明確な展望がないかもしれませんが、Anthropicのケースはより即時的な影響を持ちます。米国政府は、国防および国家安全保障のためにAI企業との関係を深めようとしています。

この事例は、企業が保護しようとする先進的なAIシステムへのアクセスに対する政府の要求がますます大きくなる中で、モデルをどのように、なぜ使用するのかという疑問が生じていることを示しています。

Anthropicの大規模監視および自律型兵器に対する立場は、この議論の中心に置いています。AI企業は政府に強力なモデルを提供するようになっていますが、この判決は、連邦機関がそのような行動を規制する法的要件を満たすことなく、政府の政策に反対したという理由だけで企業を罰することはできないことを示唆しています。

このケースは、他のAI開発者が軍事アプリケーションに対して明確な制限を設けることにより前向きになる可能性もあります。同時に、ペンタゴンは、特にその制限が論争の的となる国家安全保障アプリケーションに関与する場合、テクノロジーの使用に制限を設ける企業をどのように扱うかを再考する必要があるかもしれません。

Anthropicは以来、リン裁判官の判決を評価しました。同社は、「私たちは、このサプライチェーンリスク指定が違法であるという裁判所の判決を歓迎します。私たちは、すべてのアメリカ人がこのテクノロジーから恩恵を受けるように、国家安全保障のためにAIを活用するために政府と生産的に協力することに集中し続けています」と述べました。

以前、同社は、ペンタゴンとのパートナーシップを再開させるためではなく、通常のビジネスに戻すために訴訟を提起したとも述べていました。

Anthropicは新しいハードウェア基準を導入しています

一方、Anthropicは、AIアシスタントがラボや工場で使用されるロボットや専用機器と接続するのに役立つ新しい基準を開発しました。同社は、Model Hardware Standard（MHS）を研究プレビューとして発売し、ロボット、科学、工場開発者に、フルリリース前にClaudeのリアルワールドでの相互作用をテストし、安全性のバグを修正する機会を提供しています。 

同社によると、この基準は、マニュアルや限られた専門家のグループに依存するのではなく、AIアシスタントに物理的機器を理解し操作するための明確な指示セットを提供します。また、同社は、企業やその他の業界ステークホルダーがプレビューフェーズ中にMHSのテストに参加できるように登録できると述べています。プレビュー終了後にフレームワークをオープンソース化する計画ですが、その時期については明言していません。 

「MHSにより、Claudeは、科学者が適切な機器を専門家的な方法で使用できるような促進役となることができます」と、Anthropicのライフサイエンス部門のパートナーシップおよびデプロイメント責任者であるジョナ・クールは述べています。 

過去の成功に基づき、同社はGoogleカレンダーやSlackなどのソフトウェアとAIアシスタントの間のギャップを埋めるためにModel Context Protocol（MCP）を導入しました。 

「MCPがソフトウェアに対して行ったように、MHSはハードウェアの世界に対して行うでしょう」と、Anthropicの技術スタッフであるアレク・ケメニは述べています。