世界のコミュニティが、最先端AIの実存的リスクを議論するためロンドンとワシントンに収束しているいま、危険な前提が根付いています。それは、AI安全性が普遍的な定数であるという考えです。
主流の信念は、サンフランシスコやロンドンの研究室で「アライン（整合）」されたモデルであれば、残りの世界にとっても安全だ、というものです。しかし、ナイジェリアでシステムエンジニアおよびAIガバナンス実務家として働いてきた私の経験は、その見方とは異なります。
私たちは現在、「ソシオテクニカル・ギャップ（社会技術的な隔たり）」に直面しており、これがグローバルなアラインメント（整合）への取り組みを損ないかねません。その結果として新興市場が、AI安全性における「見落とし（ブラインドスポット）」になり得るのです。
工学的なレンズ： 化学プラントからニューラルネットワークへ
私の見解は、化学工学のバックグラウンドによって形作られています。産業安全では、私たちは「予防原則（Precautionary Principle）」に依拠します。
化学プラントを設計する際、シミュレーションに合格したからといってシステムが安全だとは想定しません。現場固有の故障モードを特定するため、ハザード・オペラビリティ（HAZOP）研究を徹底して実施します。私たちは、システムの安定性は環境から切り離しては理解できないことを知っています。
AI安全性には現在、この産業レベルの厳密さが欠けています。私たちは最先端モデル、計り知れない複雑さと潜在的な不安定さをもつシステムを展開していますが、多様で現実のデータ環境に突き当たったとき、それでも整合状態を保つために必要な「文脈的な圧力逃し弁（contextual pressure valves）」がありません。
私は、モデル監査を官僚的なハードルとしてではなく、重要な工学的フェイルセーフ（安全装置）として捉えています。
問題： 安全性の劣化と「安全性の押し付け（Safety Dumping）」
MMLU や TruthfulQA のような現在の安全性ベンチマークは、圧倒的に西洋中心です。
狭い文化・言語の回廊の中で、バイアス、真実性、拒否行動についてテストします。
しかし安全性は、モデルの重みやバイアスという静的な性質ではありません。モデルと、ユーザーの文脈との間の動的な相互作用なのです。
私が Governly AI Policy Map（54カ国における規制上の準備状況を追跡する取り組み）で行ってきた仕事を通じて、「安全性の劣化」という現象を私は観察してきました。予備分析の結果、54の国がこぞってAIを導入しようとしている一方で、輸入してくるモデルの安全性の主張を検証するために必要な技術インフラを持つのは5%未満であることが分かりました。
最先端モデルが地域の方言（ナイジェリアのピジンなど）でプロンプトされる場合、あるいは地域の社会経済的な状況の中で使用される場合、標準的なRLHFフィルタはしばしば劣化します。
その結果、「安全性の押し付け（safety dumping）」が起きます。つまり、モデルが頑健であることを保証するために必要な文脈ベースのテストのほんの一部しか行われないまま、西洋以外の市場にモデルが投入されるのです。もしラゴスでモデルが整合していない（誤った方向にずれている）なら、グローバルなシステム全体は安全ではありません。
技術ガバナンスの提案： 文脈的レッドチーミング
このギャップを埋めるには、私たちは高レベルの政策を超えて、検証可能な技術ガバナンスへと踏み出す必要があります。そのために私は、国際的なAI展開に向けて義務付けられた文脈的レッドチーミング報告書（Mandatory Contextual Red-Teaming Reports: CRR）を採用することを提案します。
CRRは単なる物語形式の報告書であってはなりません。拒否率について、異なる言語方言や社会経済的プロンプト間で比較する定量的なベンチマークを含め、特定の故障モードを見つけ出す必要があります。
これらの報告書を「営業許可（License to Operate）」の前提条件にすることで、政府は企業に対して、一般的な「システムカード（System Cards）」から、検証可能で文脈に根差した整合へと移行させることができます。これにより「中堅国（Middle Powers）」は、市場アクセスを梃子（てこ）として、安全性基準における“トップランナー競争”を強制できるようになります。
結論： 真にグローバルなアラインメントへ。AI安全性の目的が壊滅的なミスアラインメントを防ぐことだとするなら、その安全性は包摂的でなければなりません。私たちのモデルが人類の一部の人々にだけ整合しているのであれば、整合の問題を解決したと主張することはできません。
私は、Pivotal Research Fellowship を活用して、こうした高レベルの枠組みを、英国の研究エコシステム内で試験的に実施できる技術的な「安全性ツールキット（safety toolkit）」へと変えることを目指しています。
システムエンジニアリングの厳密さと、文脈を踏まえたガバナンスを統合することで、最先端AIが世界的な不安定さの原因ではなく、人々のエンパワーメントのための道具であり続けることを確実にできます。
