米国防総省は、敵よりも優位に立つことができるAIシステムを相互に接続して配備しようとします。米国防総省のグローバル情報支配実験（GIDE）の一環として、北米航空宇宙防衛司令部（NORAD）と米軍北部司令部（NORTHCOM）は、コードネーム「Cosmos」「Gaia」「Lattice」と呼ばれる3つのAIを相互にリンクさせて、一連の配備を行っています。これらのシステムが連携することで、膨大な量のデータをリアルタイムに処理し、（武装した展開を含む）いくつかのシナリオで、敵対的な行為を先取りすることを目的としています。
米国のロイド・オースティン国防長官は、人工知能に関する国家安全保障委員会（NACAI）の1日会議で、軍事・安全保障分野における米国のAI戦略について、「技術、運用コンセプト、能力を適切に組み合わせ、信頼性、柔軟性、手ごたえがあり、敵を躊躇させるようなネットワーク化された方法で織り成す」ことを目標としていると述べました。このアイデアは、世界中で開発されているAIと、それに伴うリアルタイムの意思決定能力の加速に対応するだけでなく、それ自体が敵対行為に対する抑止力になるというものです。最善の戦略シナリオを予測できると敵に思われれば、連携した対応を恐れてその計画を実行する可能性は当然低くなります。
戦略的意思決定のためのアクセラレータとしてAIシステムを導入するのは、紛争時のいわゆる「グレーゾーン」の処理時間を短縮することを目的とします。グレーゾーンとは、お互いの強み、ポジション、弱みを評価し、実行可能な計画を練ってから、計画を実行に移すまでの期間を指します。この陣営に、より速く、より複雑になったAIが投入されることで、世界は情報技術分野における新たな軍拡競争に突入することになります。世界の地政学的分野のプレーヤーが、自国の防衛に関連してAIシステムに投資しないという選択を実際にすることができるかどうかについては疑問があります。競合するプレーヤーがこの分野に投資して覇権を握った場合のリスク（およびその結果として予想されるコスト）は、本質的にあまりにも大きいため、それが可能なすべての当事者が追求しないわけにはいかないと主張するかもしれません。
実際、NACAIでロイドが主張したことの1つに、「AIの分野では、他の多くの分野と同様に、中国が我々のペースの課題であることを理解しています。AIの分野でも、他の多くの分野と同様に、中国が我々のペースの課題であることを理解しています。”勝つために競争しますが、正しい方法で行います。もちろん、このアプローチには、倫理的・実用的に考慮すべき点がいくつもあります。米国の関係者は、システムの開発に文化やシステムに適した基盤を採用することで、プログラムへの懸念を抑えようとします。オースティン・ロイドは同じ会議で、「AIの使用は、民主主義の価値を強化し、私たちの権利を守り、安全を確保し、プライバシーを守るものでなければなりません。もちろん、私たちはプレッシャーや緊張感を理解しています。また、新しい技術の法的・倫理的な意味合いの評価には時間がかかることも承知しています」と述べました。NSA自身も「Quantum Computing and Post-Quantum Cryptography FAQs（量子コンピューティングとポスト量子暗号のFAQ）」というタイトルで論文を発表しており、こちらの記事でも紹介しました。
それらの倫理的配慮は、世界中で研究されています。これらのシステムを開発し、制御することの技術的な困難さに加えてです。データの自動処理が行われるところでは、市民の安全と自由に対する潜在的な影響は控えめには言えません。だからこそ、AI分野はますます精査されているのです。例えばEUでは、AIの開発者とそのエンドユーザー（民間、国家を問わず）を対象としたガイドラインの策定と法制の調和を進めており、他のグローバルな大国とは逆の措置をとっています。中国の市民採点システムを意識したものと思われますが、今回の提案では、このようなAIの応用は明確に除外されています。哲学者のニック・ボストロムやイーロン・マスクが参加している「The Future of Life Institute」などの機関は、政治・経済・技術関係者がAI開発の理念を検討する際に考慮すべき十分な関連性のある研究成果を生み出すために、並行して活動しています。
AIには、記述方法、運用方法、許容される誤差など、考慮すべき要素や意味合いが非常に多く、さらには、最終的には人間の要素も考慮しなければなりません。このような新しいテクノロジーを活用することで、驚くほどの利益が得られますが、あるテクノロジーの影響力が大きくなればなるほど、それがもたらす危険性も大きくなります。このようなシステムを導入することは間違いありませんが、あとはそれをどれだけうまく実現できるかが問題です。