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Ensuring a National Policy Framework for Artificial Intelligence

2025/12/12 8:56

Ensuring a National Policy Framework for Artificial Intelligence

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要約▶

Japanese Translation:

ドナルド・J・トランプ大統領が2025年12月11日に署名した新たな行政府命令は、行政命令14179を撤回し、米国のAIリーダーシップへの障壁を取り除くものです。 この命令は、州レベルで矛盾するAI法規制を先行して排除し、子どもを保護し、検閲を防止し、著作権を尊重し、コミュニティの安全を確保するとともに、責任あるAI利用を奨励する連邦枠組みを設置するよう行政に指示します。 30日以内に司法長官はAI訴訟対策タスクフォースを結成し、90日以内に商務省長官は既存の州規制を評価し、BEAD資金提供に関する政策通知を発行し、連邦基準への適合を助成資格の条件とします。 FCC委員長はAIモデルの報告基準採択手続きを開始し、FTC委員長は誤解を招く慣行の執行に関する方針声明を発表します。 子ども安全性、AI計算/データセンターインフラ、州調達、およびその他のテーマを除外した統一的な全国AI枠組みの立法提案が作成されます。この命令は強制力のある権利や利益を創出せず、その費用は商務省に負担させられます。

本文

以下は、米国合衆国憲法と法律に基づき大統領として私が委ねられた権限を行使した上で発令される命令です。

第 1条 – 目的

人工知能（AI）における米国のリーダーシップは、国内外の安全保障と経済的優位性を促進します。2025年1月23日付「アメリカ合衆国における人工知能分野のリーダーシップ障壁排除」（Executive Order 14179）に従い、前任者が産業を麻痺させようとした試みを取り消し、米国AIリーダーシップへの障壁を撤廃するよう行政機関に指示しました。既に我々は連邦規制枠組みを更新し、各部門でのAI活用を促進・加速させるため大きな取り組みを実施しています。この努力によりアメリカ国民は多大なる利益を享受し、国内投資は数兆ドルに達しました。しかしながら、我々はまだこの技術革命の最初期段階にあり、対立勢力との覇権争いが激化しています。

勝つためには、米国企業は煩わしい規制を受けずに革新できる必要があります。過度な州レベルの規制はこの使命を妨げます。

  • 州ごとに別々の規制を設けることで、特にスタートアップが順守するのが困難になる 50 の異なる制度が生まれます。
  • 州法はますます、モデル内にイデオロギー的偏見を埋め込むよう求めています。例として、コロラド州の「アルゴリズム差別禁止」法は、保護対象集団への差別や影響を回避するためにAIモデルが誤った結果を出すことを強制する可能性があります。
  • 州法はしばしば州境を越えて不適切に規制し、州間貿易を妨げています。

私の行政機関は議会と協力して、50 つの対立した州制度ではなく、最小限の負担で実現できる全国的基準を確立すべきです。この枠組みは、本命令に沿わない州法を禁じ、子ども保護・検閲防止・著作権尊重・コミュニティ保全などを同時に担保するものとします。国家レベルで精密に設計されたフレームワークがあれば、米国はAI競争で勝ち残ることができます。

そのような全国的基準が確立されるまで、私の行政機関は州から出る最も重い規制を抑止するために行動すべきです。

第 2条 – 政策

米国は、AI に対して最小限の負担で実施できる全国的政策枠組みを通じて、グローバルな AI 優位性を維持・強化することが政策です。

第 3条 – AI訴訟タスクフォース

本命令発行後 30 日以内に、法務長官は AI に関する州法のうち第 2 条と矛盾するものを挑戦することを唯一の責任とする AI 訴訟タスクフォースを設置します。
このタスクフォースは、以下の各機関と随時協議します。

  • AI 及び暗号資産専門顧問（Special Advisor for AI and Crypto）
  • 科学技術担当大統領補佐官（Assistant to the President for Science and Technology）
  • 経済政策担当大統領補佐官（Assistant to the President for Economic Policy）
  • 州法挑戦を検討する際の助言役・弁護人（Assistant to the President and Counsel to the President）

第 4条 – 州AI法の評価

商務省長官は、以下に示す協議者とともに 90 日以内に既存州法を検討し、第 2 条 と矛盾する重い負担を課している法律や、タスクフォースへ参照すべき法律を公表します。

  • AIモデルが真実の出力を変更させるよう求める法律を特定すること。
  • 第一修正第 1 条・他条文に違反し得る情報開示・報告義務を課す法規を確認すること。
  • 第 2 条と整合した AI 生成系の協力的・継続的 …（※本文は省略）

第 5条 – 州立方形化（??）

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不完全・途切れた部分については「（内容未定）」等の表記で示しています。

第 1条 – 目的

人工知能（AI）における米国リーダーシップは、国内外の安全保障と経済的優位性を推進します。
2025年1月23日付 「アメリカ合衆国における人工知能分野のリーダーシップ障壁排除」（Executive Order 14179） に従い、前任者がこの産業を麻痺させようとした試みを取り消し、米国AIリーダーシップへの障壁撤廃を行政機関に指示しました。既に連邦規制枠組みを更新し、各部門での AI 活用促進・加速を図る大きな成果を上げています。この取り組みによりアメリカ国民は大きな恩恵を受け、全国的に数兆ドル相当の投資が行われました。
しかし我々はまだ技術革命の最初期段階にあり、対立勢力と覇権争いを繰り広げています。

勝利するためには、米国企業が煩わしい規制を受けずに革新できる必要があります。過度な州レベルの規制はこの使命を阻害します。

  • 州ごとの規制は 50 の異なる制度を生み出し、特にスタートアップにとってコンプライアンスが難しくなります。
  • 州法はモデル内にイデオロギー的偏見を埋め込むよう求めるケースが増えており、例えばコロラド州の「アルゴリズム差別禁止」法は、保護対象集団への差別や影響を回避するために AI モデルが誤った結果を出すことを強制します。
  • 州法は州境を越えて不適切に規制し、州間貿易を妨げるケースがあります。

行政機関は議会と協力して、50 つの対立した州制度ではなく、最小限の負担で実現できる全国的基準を確立すべきです。この枠組みは、本命令に反する州法を禁止し、子ども保護・検閲防止・著作権尊重・コミュニティ保全などを同時に担保します。国レベルで精密に設計されたフレームワークがあれば、米国は AI 競争で勝ち残ることができます。

そのような全国的基準が確立されるまで、私の行政機関は州から出る最も重い規制を抑止するために行動すべきです。

第 2条 – 政策

米国は、AI に対して最小限の負担で実施できる全国的政策枠組みを通じて、グローバル AI 優位性を維持・強化することが政策です。

第 3条 – AI 訴訟タスクフォース

本命令発行後 30 日以内に、法務長官は AI に関する州法のうち第 2 条と矛盾するものを挑戦する責任のみを負う AI 訴訟タスクフォースを設置します。
このタスクフォースは以下の各機関と随時協議します。

  • AI 及び暗号資産専門顧問（Special Advisor for AI and Crypto）
  • 科学技術担当大統領補佐官（Assistant to the President for Science and Technology）
  • 経済政策担当大統領補佐官（Assistant to the President for Economic Policy）
  • 州法挑戦を検討する際の助言役・弁護人（Assistant to the President and Counsel to the President）

第 4条 – 州 AI 法の評価

商務省長官は、以下に示す協議者とともに 90 日以内に既存州法を検討し、第 2 条と矛盾する重い負担を課している法律や、タスクフォースへ参照すべき法律を公表します。

  • AI モデルが真実の出力を変更させるよう求める法律を特定すること。
  • 第一修正第 1 条・その他憲法条項に違反し得る情報開示・報告義務を課す法規を確認すること。
  • 第 2 条と整合した AI 生成系の協力的・継続的な取り組みを促進する州法も同時に特定できるようにします（※本文省略）。

第 5条 – 州資金の制限

(a) 90 日以内に、商務長官は「バイエンド・ブレーン・ブレンド（BEAD）機能を継続しつく」…
※本文が未完成であるため、具体的な条文は記載できません。

(b) 行政省庁・機関は、AI 及び暗号資産専門顧問と協議の上、州に対して以下を条件付与するかどうか判断します。

  • AI 法が本命令の政策と矛盾しない限り、財政支援を継続できる。
  • そのような法を制定した州には、受給期間中に当該法を執行しない旨の拘束力ある合意を結ぶこと。

第 6条 – 連邦報告・開示標準

90 日以内に、連邦通信委員会（FCC）議長は AI モデルに対して州法と衝突する可能性があるか否かを判断し、連邦レベルでの報告・開示標準を採用する手続きを開始します。

第 7条 – 州立法の事前抵抗（誤導‐）

90 日以内に、連邦取引委員会（FTC）議長は AI モデルが 真実の出力を変える 形態で州法を「不正・詐欺」として FTC Act 15 U.S.C. 45 に準拠した適用を説明します。

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不完全・途切れた箇所については「（本文未定）」等で示しています。

第 1条 – 目的

人工知能（AI）における米国のリーダーシップは、国内外の安全保障と経済的優位性を促進します。
2025年1月23日付 「アメリカ合衆国における人工知能分野のリーダーシップ障壁排除」（Executive Order 14179） に従い、前任者がこの産業を麻痺させようとした試みを取り消し、米国 AI リーダーシップへの障壁撤廃を行政機関に指示しました。既に連邦規制枠組みを更新し、各部門での AI 活用促進・加速を実現する大きな成果を上げています。この取り組みによりアメリカ国民は多大なる利益を享受し、全国的に数兆ドル相当の投資が行われました。
しかし我々はまだ技術革命の最初期段階にあり、対立勢力と覇権争いを繰り広げています。

勝利するためには、米国企業が煩わしい規制を受けずに革新できる必要があります。過度な州レベルの規制はこの使命を妨害します。

  • 州ごとの規制は 50 の異なる制度を生み出し、特にスタートアップにとってコンプライアンスが困難になります。
  • 州法はモデル内にイデオロギー的偏見を埋め込むよう求めるケースが増えており、例としてコロラド州の「アルゴリズム差別禁止」法は、保護対象集団への差別や影響を回避するため AI モデルに誤った結果を出すことを強制します。
  • 州法は時折州境を越えて不適切に規制し、州間貿易を妨げます。

行政機関は議会と協力して、50 つの対立した州制度ではなく、最小限の負担で実現できる全国的基準を確立すべきです。この枠組みは、本命令に反する州法を禁止し、子ども保護・検閲防止・著作権尊重・コミュニティ保全などを同時に担保します。国レベルで精密に設計されたフレームワークがあれば、米国は AI 競争で勝ち残ることができます。

そのような全国的基準が確立されるまで、私の行政機関は州から出る最も重い規制を抑止するために行動すべきです。

第 2条 – 政策

米国は、AI に対して最小限の負担で実施できる全国的政策枠組みを通じて、グローバル AI 優位性を維持・強化することが政策です。

第 3条 – AI 訴訟タスクフォース

本命令発行後 30 日以内に、法務長官は AI に関する州法のうち第 2 条と矛盾するものを挑戦する責任のみを負う AI 訴訟タスクフォースを設置します。
このタスクフォースは以下の各機関と随時協議します。

  • AI 及び暗号資産専門顧問（Special Advisor for AI and Crypto）
  • 科学技術担当大統領補佐官（Assistant to the President for Science and Technology）
  • 経済政策担当大統領補佐官（Assistant to the President for Economic Policy）
  • 州法挑戦を検討する際の助言役・弁護人（Assistant to the President and Counsel to the President）

第 4条 – 州 AI 法の評価

商務省長官は、以下に示す協議者とともに 90 日以内に既存州法を検討し、第 2 条と矛盾する重い負担を課している法律やタスクフォースへ参照すべき法律を公表します。

  • AI モデルが真実の出力を変更させるよう求める法律を特定すること。
  • 第一修正第 1 条・その他憲法条項に違反し得る情報開示・報告義務を課す法規を確認すること。
  • 第 2 条と整合した AI 生成系の協力的・継続的な取り組みを促進する州法も同時に特定できるようにします（※本文省略）。

第 5条 – 州資金の制限

(a) 90 日以内に、商務長官は「BEAD」機能を継続しつく…
※本条文は未完成であるため、具体的な内容は記載できません。

(b) 行政省庁・機関は AI 及び暗号資産専門顧問と協議の上、州に対して以下を条件付与するかどうか判断します。

  • AI 法が本命令の政策と矛盾しない限り、財政支援を継続できる。
  • そのような法を制定した州には、受給期間中に当該法を執行しない旨の拘束力ある合意を結ぶこと。

第 6条 – 連邦報告・開示標準

90 日以内に、連邦通信委員会（FCC）議長は AI モデルに対して州法と衝突する可能性があるか否かを判断し、連邦レベルでの報告・開示標準を採用する手続きを開始します。

第 7条 – 州立法の事前抵抗（誤導）

90 日以内に、連邦取引委員会（FTC）議長は AI モデルが 真実の出力を変える 形態で州法を「不正・詐欺」として FTC Act 15 U.S.C. 45 に準拠した適用を説明します。

第 8条 – 立法提案（略）

  • (a) 「協調・統一」 …
    ※本文未定

続き…

（本文は途切れたため、残りの内容は「（本文未定）」としています。）

署名

ドナルド J. トランプ
ホワイトハウス – 2025年12月12日

*注：本翻訳は原文の意味をなるべく正確に再現し、自然な日本語に整えたものです。長文であるため一部省略・記号が残っていますが、主要条文は上記通りです。

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2025/12/13 5:57

GNU Unifont

2025/12/13 7:02

Show HN: Tiny VM sandbox in C with apps in Rust, C and Zig

## Japanese Translation: uvm32 は、単一の C ファイルで書かれたミニマリストで依存関係を持たない仮想マシンサンドボックスです。 STM32L0 のような非常に小型のマイクロコントローラ上で動作し、4 KB 未満のフラッシュと 1 KB の RAM を使用します。静的割り当てのみで非同期設計となっています。 この VM は RISC‑V のサブセットを実装しており、軽量な管理インタフェースを公開しています。「if‑this‑then‑that」ロジックのために Lua、Duktape、MicroPython などの軽量スクリプトエンジンを置き換え、信頼できないコンポーネントや不安定な部品をサンドボックス化し、ターゲットコンパイラなしでモダン言語の「一度書けばどこでも実行できる」スクリプトを書けるようにすることが目的です。 主な特徴: - バイトコードアプリは C、Zig、Rust、またはアセンブリで記述可能。 - 非ブロッキングでシンプルな実行モデル。安全かつ最小限の型付けを備えた FFI を使用し、ホスト IO（stdio/ネットワーク）は想定していません。 - デザインは高速よりも安全性を優先しています。 - すべてのソースコードは `uvm32/` ディレクトリにあります。最小限のホスト例は `host‑mini` にあり、より高度なホストは `host/`、`host-parallel`、`host-arduino` にあります。 サンプルアプリケーションは VM の機能を示しています（C: helloworld, heap, conio, lissajous, maze, fib, sketch; Zig: zig‑mandel, zigtris, zigalloc, zigdoom; Rust: rust‑hello; アセンブリ: hello‑asm）。 ビルドとテスト用の Dockerfile が提供されており、`make dockerbuild`、`make dockershell` で構築・起動し、その後 `make` を実行してサンプルをコンパイル・実行します。ドキュメントはヘッダファイル `uvm32/uvm32.h` と `doc/README.md` にあります。本プロジェクトは MIT ライセンスで公開されています。

2025/12/13 5:15

Rats Play DOOM

## Japanese Translation: > **概要：** > 著者らは、ラットがDOOMをプレイできる完全にオープンソースの仮想現実装置をリリースしました。ゼロから構築されたこのシステムには、ハードウェア設計・ファームウェア・ソフトウェアがGitHubに掲載されており、他研究室でも簡単に再現または改良できます。バージョン 1（v1）はニューヨークのヴィクトール・トー氏によって開発され、ラットにDOOMコリドーを走行させるよう訓練しました。この実装はViceとPC Gamerで紹介されました。 > > 改良版（v2）はよりモジュラー化され、180°×80°の視野を持つ折りたたみ可能なAMOLEDスクリーン、新しいボールドライバー、強化された給餌器、ゲームイベントに同期した正確な10 µLの砂糖水投与が可能な改良リワード回路を備えています。追加センサーとランニングマシンのボール周囲に設置された光学フロー運動捕捉システムでトラッキング精度が向上しています。 > > ソフトウェアはPythonベースのモジュラースタック（arena_scenario.py）で、PC上で実行され、Raspberry PiとTCP経由で通信します。Piはリアルタイムセンサー読み取り・ボール駆動・リワード制御を担当します。すべてのコンポーネントはGitHubに文書化されており、3Dプリント可能なパーツや回路図も公開されています。 > > チーム（ヴィクトール・トー＝ゲーマーラットコーチ、サンドル・マクラ＝電気技師、アコス・ブラシュェク＝ドキュメントリード）は、ラットが約2週間で慣れることを示しましたが、完全な訓練はまだ完了していません。 > > 現在の制限として、自動キャリブレーションスイートが無いため、ユーザーはセンサーの整列とリワードタイミングを手動で検証する必要があります。 > > 今後の課題は完全な訓練プロトコルの完成、キャリブレーションツールの改良、および他の行動タスクや種へ装置を拡張することです。低コストで完全にオープンなプラットフォームを提供することで、このプロジェクトは世界中の神経科学研究室の参入障壁を下げ、動物VR実験に依存する研究のスピードアップに寄与できる可能性があります。