自律航空機の戦闘運用に向けたオフライン学習と対AIの研究（AACO／TACFI）― 連邦契約（USAspending）

この契約は、人が操縦しなくても自律的に動く航空機を戦闘の場面で運用する（AACO＝Autonomous Aircraft Combat Operations）ことを念頭に、二つの技術テーマを掲げています。一つは「オフライン学習」。これは、現場でその場ごとに学ぶのではなく、あらかじめ用意したデータを使って事前に学習を済ませておく方式を指します。通信が制限される、あるいは即座の判断が求められる戦闘環境では、現場で時間をかけて学ぶ余裕がないため、事前に学んだ判断モデルを持ち込むという考え方が背景にあります。もう一つは「対AI（counter-AI）」で、相手側もAIを使う状況を前提に、敵のAIを欺いたり無力化したり、あるいは敵AIの判断に対抗したりする技術を意味します。

この契約が重要なのは、AIの利用が「人間 対 機械」から「機械 対 機械」へと移りつつある局面を正面から扱っている点にあります。一方がAIで判断を自動化すれば、もう一方はその自動化された判断そのものを攻略対象にするようになります。つまり、AIを賢くするだけでなく、「AIを相手にするAI」をどう設計するかという論点が立ち上がります。事前学習で備えるアプローチと、敵AIへの対抗・撹乱というアプローチを同じ研究の中で扱うことは、こうした競合的な環境を見据えた取り組みと位置づけられます。

発注元が米空軍であること、TACFI（戦術的資金増額）という追加資金の仕組みで進められることから、既存の研究の流れに対して資金を上積みして開発を加速させる性格の契約だと読み取れます。受注者のTOYON RESEARCH CORPORATIONがどのような技術基盤を持つか、また本契約で何が成果として生み出されたかは原文に記載がありません。それでも、自律システムとAIの安全・対抗をめぐる公的な調達がどのテーマに資金を向けているかを知る手がかりとして、横断的に参照する価値があります。