AIにも国境が引かれた日「知能」は輸出管理されるのか

1. 三日で止まった最新モデル

2026年6月、人工知能をめぐる議論は一つの新しい段階に入った。議論の中心にあったのは、AIが仕事を奪うのか、人間の思考を弱めるのか、あるいは若手の成長機会を消していくのか、という身近な問題だけではない。もっと根本的な問いが姿を現した。知能そのものに、国境を引くことはできるのか。

きっかけは、Anthropicが発表したClaude Fable 5とClaude Mythos 5である。同社は2026年6月9日にこの二つのモデルを発表した。Fable 5は、一般向けに広く提供される同社最高性能のモデルとされ、Mythos 5は、より限定された顧客に提供される特別なモデルと位置づけられた。発表時点の公式資料では、両者は同じ基盤能力を持ち、違いは一部の安全分類器にあると説明されていた。価格は入力100万トークンあたり10ドル、出力100万トークンあたり50ドル。文脈長は100万トークン、最大出力は12万8000トークンとされ、従来のチャットボットというより、長時間動く研究員やエージェントに近いものとして受け止められた。^[1]

ところが、そのわずか三日後、事態は急変した。2026年6月12日、Anthropicは米国政府から輸出管理上の指令を受け、Fable 5とMythos 5へのアクセスを停止すると発表した。問題は、単に一つの企業のサービス障害ではなかった。指令は、米国外にいる外国人だけでなく、米国内にいる外国籍の人物、さらにはAnthropic社内の外国籍従業員にも及ぶ内容だった。技術的に特定の国籍だけを即時に切り分けて止めることは難しく、Anthropicは結果としてすべての顧客に対してアクセスを停止した。^[2]

Anthropic側の説明では、政府が懸念したのはFable 5の安全策をすり抜けるジェイルブレイクの可能性だった。ただし、同社は、政府から具体的な国家安全保障上の詳細は示されていないとし、提示されたのは狭い範囲の非普遍的な手法に関する口頭説明だったと述べている。Anthropicは、数週間にわたり米政府、英国のAI安全研究機関、複数の民間組織、社内チームと安全検証を行い、テストには合計で数千時間を費やしたとも説明した。そのうえで、完全なジェイルブレイク耐性は現時点のどのAI企業にも実現できない可能性が高く、重要なのは危険な出力を検知し、限定し、監視する多層防御だという立場を示した。^[2]

ここで重要なのは、どちらが正しいかを急いで断定することではない。むしろ、この出来事が示した構造である。AIモデルは、もはや便利なアプリケーションではなく、国家が止める可能性のある戦略資源になった。石油、ウラン、半導体、暗号技術に続き、学習済みの知能が、輸出管理と安全保障の対象になったのである。

ぽちょ研究所でこのテーマが面白いのは、AIの性能競争だけを追う話では終わらない点にある。ここには、技術史、サイバー防衛、国家主権、自由な知識流通、そして古代から続く「危険な知恵を誰が管理するのか」という哲学的問題が重なっている。

2. FableとMythosの違い

Fable 5とMythos 5の関係は、今回の問題を理解する鍵になる。Anthropicの公式説明では、Mythos 5はFable 5と同じ基盤能力を持つが、一部の安全分類器が外された限定提供モデルである。Fable 5は広範な利用者に届けるため、安全策をより強く組み込んだ形で公開された。つまり、両者の違いは単なる性能差ではない。能力と制御の組み合わせ方の違いである。

従来のソフトウェアでは、製品版と研究版の違いは、機能のオンオフや料金体系の違いとして理解されることが多かった。しかし、AIモデルでは、機能制限が安全保障の意味を持つ。あるモデルがソフトウェアの脆弱性を見つけられる場合、それは防御側にとっては貴重な武器になる。古いコードベースを解析し、危険なバグを探し、修正候補を提示できるからである。一方で、同じ能力は攻撃側にも使える。防御と攻撃は、使う方向が違うだけで、必要とされる知識はかなり重なる。

Anthropicが2026年4月に発表したProject Glasswingは、この二面性を前提にしていた。Mythos Previewと呼ばれるモデルを、重要ソフトウェアの防御に使うため、限られたサイバー防衛組織やインフラ事業者に提供する取り組みである。公式説明では、このモデルがすでに多数の深刻な脆弱性を発見し、主要なオペレーティングシステムやウェブブラウザにも関係する問題を見つけたとされた。さらに、40を超える組織にアクセスを広げ、最大1億ドル相当の利用クレジットと、オープンソース安全団体への400万ドル規模の支援を用意したと説明されている。^[3]

この数字は大きい。なぜなら、サイバー防衛は人間の作業量に強く制約されてきたからである。数百万行、数千万行のコードを人間だけで点検することは難しい。大規模な金融システム、空港、電力、通信、医療、行政システムでは、古いコードが何十年も積み重なっている。そこにAIが入り、脆弱性発見を自動化できるなら、防御能力は大きく上がる。しかし、同じ技術が悪意ある主体に渡れば、攻撃の速度も上がる。

サイバーセキュリティの研究では、長く「デュアルユース」という概念が使われてきた。一つの技術が、民生にも軍事にも、防御にも攻撃にも使えるという意味である。暗号、ドローン、衛星画像、ゲノム編集、そしてAIは、いずれもこの性質を持つ。問題は、デュアルユース技術を完全に閉じると社会全体の防御力も落ち、完全に開くと悪用リスクも広がるという点にある。Fable 5とMythos 5の停止は、この古い問題を最新のAIモデルに突きつけた出来事だった。

3. モデルの重みという新しい戦略物資

AIが輸出管理の対象になるとき、中心にあるのはモデルの重みである。モデルの重みとは、学習を通じて調整された膨大な数値の集合である。人間にとっての知識が、書籍や経験や技能として蓄積されるのに対し、ニューラルネットワークでは知識の多くが重みの形で保存される。文章を書く力、コードを読む力、画像を理解する力、推論する力は、この数値の配置に埋め込まれている。

半導体は物理的な物であり、工場、輸送、税関を通る。だが、モデルの重みはデータである。巨大ではあるが、複製できる。暗号化された通信を通じて移動でき、クラウド上で保管できる。だからこそ、国家にとっては扱いが難しい。物としては存在しないのに、国家安全保障上の価値は非常に大きい。

2025年1月、米商務省産業安全保障局は、先端AIモデルと大規模な先端半導体クラスターの拡散を管理する枠組みを示した。この枠組みでは、一定以上の計算量で訓練された非公開モデルの重みを輸出管理の対象にする発想が明確に現れた。そこで示された目安の一つが、10の26乗回を超える計算操作で訓練されたモデルである。この数字は一般生活の感覚からするとほとんど天文学的だが、AI開発の世界では、どの規模から国家的影響を持つモデルと見なすかを線引きするための基準として使われる。^[4]

その後、2025年5月に米国はバイデン政権期のAI拡散ルールを撤回し、半導体輸出管理を強化しつつ、将来的に代替ルールを出す方針を示した。つまり、米国の政策は揺れている。広く拡散させて米国製AIを世界標準にしたいという経済的動機と、敵対国や危険主体に能力が流れることを防ぎたいという安全保障上の動機が、同時に存在している。^[5]

2026年6月2日に出された米大統領令は、高度AIをサイバー防衛、重要インフラ、国家安全保障と結びつけた。そこで語られたのは、民間企業と協力して政府と民間の情報システムを近代化し、外部脅威に対して強くするという方針だった。ここまで来ると、AI企業は単なる民間サービス企業ではなく、国家安全保障のサプライチェーンに組み込まれた企業になる。^[6]

この構造は、半導体産業に似ている。NVIDIAのGPU、TSMCの製造能力、ASMLの露光装置が国家戦略の中心になったように、AIモデルの提供権限そのものも、国際政治の対象になる。違うのは、半導体が工場で作られる物であるのに対し、AIモデルはクラウド上のサービスとして使われる点である。誰が、どこから、どの国籍で、どの用途に使っているのか。この問いが、ログイン画面の裏側で国家安全保障の問題になり始めた。

4. 暗号戦争の記憶

この出来事には、歴史的な前例がある。1990年代の暗号戦争である。当時、強力な暗号ソフトウェアは、アメリカでは軍需品に近い扱いを受けていた。暗号は、外交官、軍隊、諜報機関だけが使う特殊技術だと見なされ、強い暗号を国外に広めることは国家安全保障上のリスクとされた。

1991年、フィル・ジマーマンは、電子メールを個人が暗号化できるソフトウェア、PGPを公開した。これは市民のプライバシーを守るための道具だったが、米政府は暗号輸出規制との関係で彼を調査した。ジマーマンをめぐる調査は約三年続き、最終的に起訴されずに終わった。面白い逸話として、PGPのソースコードは書籍として出版された。ソフトウェアを本に印刷すれば、それは表現の自由に関わる出版物なのか、それとも武器の設計図なのか。この問いは、当時のアメリカ社会を揺さぶった。

さらに有名なのが、RSA暗号の短いコードをTシャツに印刷する抗議活動である。1990年代の輸出規制の下では、強力な暗号コードを印刷したTシャツが、理屈の上では輸出管理対象の軍需品のように扱われうるという皮肉が生まれた。背中に数行のコードを書いた布が、国境を越えると問題になる。この奇妙な光景は、情報を物として管理しようとする国家と、コピーされる知識として流通するソフトウェアの衝突を象徴していた。

1995年には、カリフォルニア大学バークレー校の数学者ダニエル・バーンスタインが、暗号ソフトウェアの公開をめぐって米政府を訴えた。1999年には、暗号ソースコードを表現として扱い、政府による事前許可制を違憲とする判断が示された。この流れは、コードもまた言論であるという考え方を広げた。暗号戦争の結果、強力な暗号はインターネット商取引、オンラインバンキング、メッセージアプリ、クラウドサービスの基盤になった。

ここで重要なのは、暗号規制が完全に愚かだったという単純な話ではない。当時の政府側にも、犯罪組織や敵対国が強力な暗号を使えば捜査や諜報が難しくなるという現実的な懸念があった。しかし、強い暗号を社会全体から遠ざけると、銀行、病院、企業、個人の通信も弱くなる。防御を弱めて攻撃を防ぐことはできない。この教訓が、暗号戦争の中心だった。

AIにも同じ構造がある。高度なAIモデルを開放すれば、防御側も強くなる。研究者、開発者、企業、自治体、医療機関、教育機関が恩恵を受ける。一方で、悪用の可能性も広がる。閉じればリスクは減るかもしれないが、社会全体の防御能力や研究速度も落ちる。暗号の時代には、問題は「強い暗号を市民に持たせるべきか」だった。AIの時代には、「強い知能を誰に使わせるべきか」に変わった。

5. 主権の哲学

政治哲学者カール・シュミットは、主権者とは例外状態について決定する者だと述べた。これは危険な思想としても知られるが、国家権力の本質を鋭く表した言葉でもある。平時には法律や手続きが社会を動かす。しかし、非常時には誰かが「ここから先は通常ルールでは処理できない」と判断する。その判断権こそが主権の核心だという考え方である。

今回のAIモデル停止は、この意味で主権の問題である。政府は、安全保障上の懸念を理由に、民間企業の最新モデル提供を止めた。Anthropicは、政府には危険な展開を止める権限があるべきだと認めつつも、その権限は透明で、公平で、技術的事実に基づく法定手続きによるべきだと主張した。つまり争点は、政府が関与できるかどうかではない。どの手続きで、どの証拠に基づき、どこまで止められるのかである。

ミシェル・フーコーの権力論を借りれば、近代国家は人々を単に罰するだけでなく、知識、統計、監視、分類を通じて社会を管理してきた。学校、病院、刑務所、軍隊、行政機関は、個人を分類し、記録し、標準化する装置でもあった。AI時代には、この管理の対象が人間だけでなく、知能の流通そのものに広がる。どのモデルが危険か。どの出力が許されるか。どの国籍の人が使えるか。どの用途なら安全か。こうした判断が、APIのアクセス制御やクラウド契約の中に埋め込まれる。

ノーバート・ウィーナーは1948年のサイバネティクスで、通信と制御の問題を機械、生命、社会を貫くものとして論じた。サイバネティクスとは、情報のフィードバックによってシステムが自分を調整する仕組みを考える学問である。AIモデルの安全策も、まさにフィードバックの仕組みである。危険な出力を分類し、拒否し、監視し、学習し直す。だが、そのフィードバックの設計を誰が行うのか。企業か、国家か、国際機関か、研究者コミュニティか。この問いは、単なる技術仕様の話ではない。

経済学者フリードリヒ・ハイエクは、知識は社会に分散しており、中央がすべてを把握することはできないと論じた。市場は、その分散した知識を価格や取引を通じて調整する仕組みだという考え方である。この視点から見ると、高度AIの利用を中央で厳密に管理することには限界がある。どの研究が有益で、どの利用が危険かは、現場でなければ分からない場合が多い。一方で、完全に分散した自由利用にすれば、悪用リスクも分散して広がる。AI統治の難しさは、中央集権と分散知識のどちらにも限界がある点にある。

哲学的に言えば、今回の問題はプロメテウスの火に近い。ギリシャ神話でプロメテウスは、人間に火を与えた。火は料理を可能にし、金属加工を可能にし、文明を進めた。しかし火は、都市を焼き、武器を作り、戦争も可能にした。神々が恐れたのは、火そのものではなく、火を得た人間が自分たちの秩序を変えてしまうことだった。AIも同じである。高度な知能は、便利な道具であると同時に、既存の権力関係を変える火でもある。

6. 欧州とカナダが反応した理由

この問題がアメリカ国内の話で終わらないのは、AIがすでに世界の基盤サービスになっているからである。欧州委員会は、Anthropicのモデル停止について、実務上の影響を評価していると表明し、パートナーに対して差別的であるべきではないと述べた。さらに、この出来事は欧州が技術主権を強化する必要性を示すものだとも指摘した。^[7]

技術主権とは、自国や地域が重要技術を自ら制御できる状態を指す。これは単に国産AIを作るという話ではない。クラウド、半導体、データセンター、基盤モデル、標準化、法制度、人材育成を含む、広い意味での自立性である。たとえ便利で高性能な外国製AIがあっても、ある日、輸出管理や外交問題で使えなくなるなら、重要インフラを完全に依存させることはできない。

カナダのマーク・カーニー首相も、2026年6月14日、アメリカ製AIモデルへの過度な依存の危険を指摘した。特定のモデルや特定の提供国に依存しすぎると、その国の政策変更が自国の研究、産業、防衛、行政に直接影響する。これはAIに限らない。エネルギー、食料、医薬品、半導体で繰り返されてきた問題である。しかしAIの場合、依存の中身が見えにくい。ユーザーは画面上の返答を見ているだけだが、その裏側にはデータセンター、契約、法律、国籍判定、輸出管理、外交関係がある。^[8]

日本にとっても、この問題は遠い話ではない。2026年6月、三菱重工業とPreferred Networksは、社会インフラや国家安全保障分野のミッションクリティカルな機械やシステムに向けて、日本発のAI技術を共同開発する提携を発表した。Preferred Networksは、AIチップ、計算基盤、基盤モデルを含む垂直統合の技術を持つ企業であり、PLaMoという日本発の生成AI基盤モデルにも関わっている。この動きは、単なる国内AIブームではなく、重要インフラに組み込むAIをどこまで自国で理解し、制御できるかという問題と結びついている。^[9]

日本は戦後、エネルギー、食料、半導体、通信インフラの多くを国際分業に依存しながら発展してきた。国際分業は効率的である。しかし、2020年代に入ってからのパンデミック、半導体不足、ウクライナ戦争、米中対立は、効率だけを追う供給網の弱さを示した。AIモデルもまた、同じ問題に入ったのである。

7. 開かれた知能と閉じられた安全保障

AIモデルの国境管理には、三つの方向がある。第一は、完全に閉じる方向である。高度なモデルは国内企業、国内研究機関、承認済みユーザーだけに使わせる。安全保障上は分かりやすい。しかし、この方法は国際研究を停滞させ、同盟国や民間企業の不満を高め、結果として別の国のモデルやオープンモデルへの流出を促す可能性がある。

第二は、完全に開く方向である。性能の高いモデルを世界中に広め、アメリカ製、欧州製、日本製のAIを国際標準にしていく。これは市場拡大には有利だが、悪用リスクを管理しにくい。サイバー攻撃、詐欺、自動化された情報操作、危険な研究支援など、社会がまだ制度的に追いついていない領域で問題が起きる可能性がある。

第三は、信頼されたアクセスの仕組みを作る方向である。利用者の属性、組織、用途、監査、ログ保存、安全評価、事故報告を組み合わせ、危険な能力ほど段階的に開く。この考え方は、AnthropicのProject Glasswingにも表れていた。Mythos級の能力を、まずはサイバー防衛や重要インフラ保護のために限定提供し、学びを共有するという発想である。

しかし、信頼されたアクセスには難問がある。誰を信頼するのか。政府が選ぶのか。企業が選ぶのか。国際機関が認証するのか。スタートアップや大学の研究者はどう扱うのか。国籍で線を引くのか、組織の管理体制で見るのか、用途で見るのか。国籍だけで分ければ、同盟国の研究者や移民、留学生、グローバル企業の社員まで巻き込む。用途だけで分ければ、申告と実際の利用がずれる可能性がある。組織で分ければ、個人研究者や小規模チームが排除される。

ここでエリノア・オストロムの研究が参考になる。オストロムは、共有資源は国家が上から管理するか、市場に任せるかの二択ではなく、利用者コミュニティ自身がルールを作り、監視し、制裁し、改善することで持続的に管理できる場合があると示した。彼女の研究対象は、森林、水利、漁場などだったが、知識資源にも応用できる。高度AIも、単純な国家管理か自由放任かではなく、利用者、開発者、政府、研究者、国際機関が複層的に統治する必要がある。

AIの安全管理は、空港の保安検査にも似ている。すべての人を完全に信用することはできない。しかし、すべての人を敵と見なせば移動は止まる。だから、本人確認、荷物検査、監視、リスク評価、国際協定を組み合わせて、完全ではないが機能する仕組みを作る。AIモデルも同じである。完璧な安全はない。だが、完璧でないから放置するのでも、完全に止めるのでもなく、どの程度のリスクを、どの透明性で、誰が引き受けるかを決める必要がある。

8. 次に起きること

今回の出来事の後、AI業界ではいくつかの変化が進む可能性が高い。第一に、本人確認と国籍確認が強化される。これまでAIサービスの利用には、メールアドレス、電話番号、支払い情報があれば十分な場合が多かった。しかし、高度モデルでは、国籍、居住地、所属組織、利用目的を確認する仕組みが導入される可能性がある。これは金融機関の本人確認に近い。AIを使うだけで、身元確認が求められる時代が来るかもしれない。

第二に、企業は複数のAIモデルを使い分けるようになる。一社のモデルに業務を深く依存していると、政策変更や停止で事業が止まる。すでにクラウド業界では、複数クラウドを使うマルチクラウド戦略がある。AIでも、複数モデルを組み合わせ、重要業務では代替モデルへの切り替え、社内モデル、国産モデル、オープンモデルを用意する動きが強まる。

第三に、AI安全評価の標準化が進む。どの能力が危険なのか。どのベンチマークで測るのか。サイバー能力、化学や生物学への応用能力、自律エージェント能力、説得能力、長期計画能力をどう評価するのか。2020年代前半のAI評価は、数学、読解、プログラミング、知識問題の点数を競うことが多かった。しかし、2026年以降は、どの能力を公開してよいかを決めるための評価が重要になる。

第四に、オープンモデルをめぐる議論が激しくなる。閉じた企業モデルが政府指令で止まるなら、研究者や開発者は、重みを自分で保持できるオープンモデルに魅力を感じる。一方で、オープンモデルは一度公開されると回収が難しい。暗号技術がインターネットに広がった時代と同じく、情報は一度流通すると完全には戻せない。オープン性は自由と防御力を高めるが、悪用リスクの制御を難しくする。

第五に、国家同士のAI同盟が形成される。アメリカ、欧州、日本、カナダ、英国、オーストラリア、韓国、インドなどは、AIの安全基準、輸出管理、データセンター、半導体供給、研究者交流で新しい枠組みを作ろうとするだろう。すでに半導体では、同盟国間で供給網を再編する動きが進んでいる。AIモデルでも同様に、信頼できる国同士で能力を共有し、敵対的主体への流出を防ぐ体制が模索される。

しかし、ここにも落とし穴がある。AI同盟があまりに排他的になれば、排除された国々は独自モデルの開発を急ぎ、世界は複数のAI圏に分断される。インターネットは本来、国境を越える技術だった。だが、AIはクラウド、データ、半導体、電力、安全保障に依存するため、国境の影響を強く受ける。AIはインターネットよりも地政学的な技術になりつつある。

9. 知能を止めるスイッチ

今回の事件で最も印象的なのは、AIに「止めるスイッチ」が存在したことである。クラウドで提供されるAIモデルは、企業がアクセスを停止すれば使えなくなる。これは安全上の利点である。危険な利用が見つかったとき、サービスを止められる。だが同時に、それは依存の弱点でもある。研究、開発、業務、教育、医療、行政が一つのモデルに依存していれば、そのスイッチは社会の一部を止める力を持つ。

哲学者ハンナ・アーレントは、人間の活動を労働、仕事、活動に分けて考えた。労働は生命を維持する反復的な営みであり、仕事は世界に人工物を作る営みであり、活動は人々が言葉と行為を通じて公共世界を作る営みである。AIはこの三つすべてに入り込んでいる。日常業務を処理し、ソフトウェアや文書を作り、政治的言説や公共討論にも影響する。だから、AIの停止は単なる道具の停止ではなく、社会の行為能力の一部を止めることに近づく。

一方で、止めるスイッチがないAIもまた恐ろしい。一度公開されたモデルが、誰にも制御できず、危険な用途に使われ続けるなら、被害を止める手段がない。ここにAI時代の根本的なジレンマがある。制御できるAIは、誰かに止められるAIである。止められないAIは、自由だが危険でもある。私たちは、自由と安全の間で単純な答えを持てない。

この問題は、特定の企業や政権だけの話では終わらない。AIが高性能になるほど、同じ問いは何度も戻ってくる。あるモデルが、ソフトウェアの脆弱性を人間より速く見つけられる。あるモデルが、研究論文を読み、仮説を作り、実験計画を立てられる。あるモデルが、企業の意思決定や軍事システムの一部を支援できる。そのとき、誰に使わせるのか。どの国に渡すのか。どの能力を制限するのか。どの証拠があれば止めるのか。

2026年6月のFable 5とMythos 5の停止は、AIの歴史における小さなサービス停止ではなく、境界線が見えた瞬間として記録されるかもしれない。これまでAIは、より賢く、より安く、より多くの人に開放される方向へ進んできた。しかし、ある能力を超えたとき、開放は自動的な善ではなくなる。知能は公共財であり、商品であり、兵器になりうる。三つの性質を同時に持つものを、私たちはまだうまく統治した経験がない。

ただし、希望がないわけではない。暗号戦争の後、強い暗号は社会の敵ではなく、現代社会の安全を支える基盤になった。原子力は軍事と発電の両面を持ちながら、国際原子力機関や査察制度を生んだ。航空機は戦争にも使われるが、国際民間航空のルールによって世界をつないでいる。人類は危険な技術を完全には制御できないが、制度、慣習、監視、専門知、国際協力を積み重ねることで、少しずつ扱い方を学んできた。

AIでも同じことが必要になる。企業だけに任せるには影響が大きすぎる。国家だけに任せるには知識が分散しすぎている。市場だけに任せるには外部不経済が大きすぎる。研究者だけに任せるには実装の速度が速すぎる。だから、複数の主体が互いに監視し、異議を唱え、記録を残し、基準を更新する仕組みが必要になる。

AIにも国境が引かれた日。それは、知能が閉じ込められた日というより、知能が国家の地図に書き込まれた日だった。これからのAI論争は、モデルの性能表だけを見ていては分からない。誰がアクセスを持ち、誰が止める権限を持ち、誰がその判断を検証できるのか。そこに、次の十年の技術政治がある。

Fable 5とMythos 5の停止は、たまたま起きた騒動ではない。AIが便利な道具から、文明の基盤へ移ったことを示す徴候である。火を持つ者は、暖を取ることも、都市を焼くこともできる。だからこそ、火を奪うだけではなく、火を扱う制度を作らなければならない。AIの本当の争点は、賢さそのものではない。賢さをどの社会が、どの責任で、どの境界線の中で使うのかである。

参考文献・出典

1. [1]Anthropic, Claude Fable 5 and Claude Mythos 5, 2026-06-09; Claude API Docs, Introducing Claude Fable 5 and Claude Mythos 5. ↩
2. [2]Anthropic, Statement on the US government directive to suspend access to Fable 5 and Mythos 5, 2026-06-12. ↩
3. [3]Anthropic, Project Glasswing, 2026-04-07; Anthropic, Expanding Project Glasswing, 2026-06-02. ↩
4. [4]Federal Register, Framework for Artificial Intelligence Diffusion, 2025-01-15. ↩
5. [5]Bureau of Industry and Security, Department of Commerce Announces Rescission of Biden-Era Artificial Intelligence Diffusion Rule, 2025-05-13. ↩
6. [6]The White House, Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security, 2026-06-02. ↩
7. [7]Euronews, US export controls on Anthropic should not be discriminatory, EU Commission warns, 2026-06-14. ↩
8. [8]Associated Press, Canadian Prime Minister Mark Carney says US AI restrictions underscore risks of dependence, 2026-06-14. ↩
9. [9]Mitsubishi Heavy Industries, Mitsubishi Heavy Industries and Preferred Networks Form Business Alliance to Jointly Develop Japan-Made AI Technologies for Mission-Critical Applications, 2026-06-02. ↩