論文の概要: AI Sovereignty as National Learning Capacity: A Human-Centered Learning Mechanics Viewpoint on France, the United States, and China

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.00729v1
• Date: Sat, 30 May 2026 13:49:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:28.678151
• Title: AI Sovereignty as National Learning Capacity: A Human-Centered Learning Mechanics Viewpoint on France, the United States, and China
• Title（参考訳）: 国家学習能力としてのAIソブリン性:フランス、米国、中国における人間中心の学習力学の視点
• Abstract要約: 本稿では,フランスは国際的AI学習システムとして理解されるべきである,という一貫した解釈を提案する。 フランスのAIに関する議論は、テクノ最適化と規制第一の警告の間の二項の反対を超えて進むべきだ、と同社は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1675763847424785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence is often discussed in France in terms of investment, compute capacity, regulation, employment, sovereignty, and education. These dimensions are usually treated separately. This viewpoint paper proposes a unified interpretation: France should be understood as a \emph{national AI learning system}. Building on Human-Centered Learning Mechanics (HCLM), recently formulated as a dynamical framework for entropy-regulated representation learning, we interpret national AI development as a controlled balance between information injection and entropy dissipation. Information injection corresponds to compute, data, talent, research, capital, industrial deployment, and institutional experimentation. Entropy dissipation corresponds to organizational complexity, coordination frictions, energy constraints, regulatory uncertainty, talent mobility pressures, and opportunities to strengthen industrial absorption. The central claim is that AI sovereignty does not emerge from scale alone but from a country's capacity to regulate its own information dynamics. This paper connects HCLM with neural scaling laws, endogenous growth theory, creative destruction, and game theory. It argues that the French AI debate should move beyond the binary opposition between techno-optimism and regulation-first caution. A competitive and human-centered AI strategy requires a controlled regime in which information injection grows faster than institutional dissipation, while avoiding unstable, unequal, or energy-intensive expansion. We provide a mathematical model, measurable policy indicators, game-theoretic propositions, illustrative simulations of national AI regimes, and concrete policy implications for France. The proposed viewpoint reframes AI policy as the governance of an open, strategic, non-equilibrium learning system.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は、投資、計算能力、規制、雇用、主権、教育の観点からしばしばフランスで議論される。 これらの次元は通常別々に扱われる。 本稿では,フランスを「emph{national AI learning system}」と解釈する。 近年,人間中心学習機構(HCLM)の構築がエントロピー制御型表現学習の動的枠組みとして定式化され,情報注入とエントロピー散逸の制御バランスとして国家AI開発が解釈された。 情報注入は、計算、データ、才能、研究、資本、産業展開、施設実験に対応する。 エントロピー散逸は、組織的な複雑さ、協調摩擦、エネルギー制約、規制の不確実性、人材移動圧、産業吸収を強化する機会に対応する。 中心的な主張は、AIの主権は規模だけからではなく、国家が自身の情報力学を規制する能力から生まれるものである。 本稿では,HCLMとニューラルスケーリング法則,内在的成長理論,創造的破壊,ゲーム理論を結びつける。 フランスのAI論争は、テクノ・オプティミズムと規制優先の警告の間の二国間対立を超えて進むべきだと論じている。 競争的で人間中心のAI戦略は、不安定で不平等な、あるいはエネルギー集約的な拡張を避けながら、情報の注入が制度的な散逸よりも速く成長する制御体制を必要とする。 我々は、数学モデル、測定可能な政策指標、ゲーム理論命題、国家AI体制の実証シミュレーション、フランスの具体的な政策含意を提供する。 提案された視点は、オープンで戦略的で非均衡的な学習システムのガバナンスとして、AIポリシを再設定する。

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