論文の概要: Sovereign AI: Rethinking Autonomy in the Age of Global Interdependence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15734v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 10:02:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.301641
• Title: Sovereign AI: Rethinking Autonomy in the Age of Global Interdependence
• Title（参考訳）: ソブリンAI:グローバルな相互依存の時代における自律性の再考
• Authors: Shalabh Kumar Singh, Shubhashis Sengupta,
• Abstract要約: 人工知能(AI)は基本的な汎用技術として登場し、相互接続された世界で新たな主権のジレンマを提起している。 本稿では,二項条件ではなく連続体として主権AIを理解するための概念的,形式的な枠組みを開発する。 我々は,4つの主権柱の辺縁リターンの等化と,世界的利益が暴露リスクと等しくなるような開放性の設定という,2つの政策柱を識別するプランナーのモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.153445979060976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) is emerging as a foundational general-purpose technology, raising new dilemmas of sovereignty in an interconnected world. While governments seek greater control over it, the very foundations of AI--global data pipelines, semiconductor supply chains, open-source ecosystems, and international standards--resist enclosure. This paper develops a conceptual and formal framework for understanding sovereign AI as a continuum rather than a binary condition, balancing autonomy with interdependence. Drawing on classical theories, historical analogies, and contemporary debates on networked autonomy, we present a planner's model that identifies two policy heuristics: equalizing marginal returns across the four sovereignty pillars and setting openness where global benefits equal exposure risks. We apply the model to India, highlighting sovereign footholds in data, compute, and norms but weaker model autonomy. The near-term challenge is integration via coupled Data x Compute investment, lifecycle governance (ModelOps), and safeguarded procurement. We then apply the model to the Middle East (Saudi Arabia and the UAE), where large public investment in Arabic-first models and sovereign cloud implies high sovereignty weights, lower effective fiscal constraints, and strong Data x Compute complementarities. An interior openness setting with guardrails emerges as optimal. Across contexts, the lesson is that sovereignty in AI needs managed interdependence, not isolation.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は基本的な汎用技術として登場し、相互接続された世界で新たな主権のジレンマを提起している。 政府はAIの基盤、つまりグローバルデータパイプライン、半導体サプライチェーン、オープンソースエコシステム、そして国際標準をもっとコントロールしようとしている。 本稿では,独立系AIを連立状態ではなく連続状態として理解し,相互依存による自律性のバランスをとるための概念的,形式的な枠組みを開発する。 古典理論、歴史的類推、ネットワーク化された自律性に関する現代の議論に基づいて、我々は4つの主権柱にまたがる限界リターンの等化と、世界的利益が暴露リスクに等しくなるような開放性の設定という、2つの政策ヒューリスティックを識別するプランナーのモデルを提示する。 私たちはこのモデルをインドに適用し、データ、計算、規範における主権的基盤を強調するが、モデルの自律性は弱くなる。 短期的な課題は、結合データxCompute投資、ライフサイクルガバナンス(ModelOps)、保護された調達を通じての統合である。 次に、このモデルを中東(サウジアラビアとアラブ首長国連邦)に適用し、アラビア第一のモデルと主権クラウドへの大規模な公的投資は、高い主権重み、より効果的な財政制約、強力なデータxComputeの相補性を示す。 ガードレールを備えた内部開放性設定が最適に現れる。 コンテキスト全体にわたって、AIの主権は独立ではなく、管理された相互依存を必要としている、という教訓がある。

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