米下院 H.R.8283「米国AIモデル窃取抑止法」を日本語解説 ― クローズドソースAIの“モデル抽出攻撃”を安全保障問題に

H.R.8283「Deterring American AI Model Theft Act of 2026（米国AIモデル窃取抑止法案）」は、Bill Huizenga議員（共和・ミシガン4区）がJohn Moolenaar議員らとともに2026年4月15日に提出した。下院外交委員会(Committee on Foreign Affairs)に付託され、2026年4月22日に修正のうえ43対0の全会一致で可決報告(Ordered to be Reported)された。共同提案者は14名にのぼる。

法案は冒頭の「議会の意思(Sense of Congress)」で、(1)米国民間企業が保有するAIモデルは米国の経済・安全保障上不可欠であり、(2)最先端モデルの多くは重み(model weights)・構造(architecture)などの技術的特徴を公開しない「クローズドソース・モデル」であること、(3)敵対国（懸念主体）がモデル抽出攻撃(model extraction attacks)でこれらを不正取得することは、国家安全保障・外交・知財・経済競争力への脅威であること、(4)政府は民間モデル保有者と協力して抽出攻撃を特定・処罰・抑止すべきこと、を列挙する。さらに(5)抽出攻撃は敵対国に先端AI能力獲得の近道を与えると警告する一方、(6)利用規約や契約に沿った正当なモデル学習は重要な研究手法であり、本法が定義する抽出攻撃とは本質的に異なると明記して、正当な研究との線引きを図る。

定義条項では「クローズドソースAIモデル」を重み等の主要技術情報が専有である等の特徴で定義し、報告先の「適切な委員会」を下院外交委員会・上院銀行住宅都市委員会とする。

【意義】本法案は、AIを輸出管理・経済安全保障の文脈に明確に組み込む米国の方向性を示す。米国の先端AI・半導体企業と提携・共同開発する事業者や、モデルの取り扱い・セキュリティ体制を持つ事業者にとって、「モデルの重み・構造は守るべき戦略資産」という米国の認識と、正当な研究利用との線引きは、契約・コンプライアンス設計上の参考になる。技術流出対策の枠組みとして注視に値する。