国家経済会議のケビン・ハセット局長は2026年5月7日、AIモデルの事前審査を義務化する大統領令を現在起草中であることを明らかにしました。審査プロセスはFDA（米食品医薬品局）の医薬品承認に相当する厳格さを想定しており、実現すれば米国のAI政策における歴史的な転換点となります。このタイミングは、Anthropicが未公開の脆弱性を自律的に発見・悪用できるClaude Mythosを発表したことへの直接的な政策対応とみられています。
FDAの医薬品審査は、臨床試験データの提出から承認まで通常数年単位の時間を要し、効能と安全性の両面について厳密な検証を求めます。このモデルをAIに適用するとなると、モデルをリリース前にNIST傘下のCAISI（AI安全性研究所）などの機関が能力・リスクを評価し、特定の危険な能力を持つモデルは公開を禁止または制限するという仕組みが想定されます。すでにGoogleのDeepMind、Microsoft、xAI、OpenAI、Anthropicはカイシとの自主的な安全審査協力に合意しており、今回の大統領令はこれを法的拘束力を持つ義務として制度化する動きと見られています。Claude Mythosのような「サイバー攻撃能力を持つAI」の出現が、政策立案者の危機感を高めた直接的な引き金となっています。
「FDA方式のAI規制は現実的なのか」という技術者からの懐疑的コメントと政策立案者からの支持が、X（旧Twitter）上で対立しています。医薬品は承認後も変わらない物質ですが、AIモデルは微調整（ファインチューニング）や蒸留で能力が変わるため、「何を審査対象とするか」の定義自体が難しいという指摘が多数出ています。r/AIpolicyでは「どのような能力を持つモデルが規制対象になるか」の境界線設定を巡る議論が活発で、閾値の設定が恣意的になれば特定企業を有利にする「規制の捕囚（regulatory capture）」につながるという懸念もあります。Hacker Newsでも同様に「規制が大企業を守りスタートアップを締め出す危険性」を指摘するコメントが多く、中小規模のオープンソースモデル開発者への影響を懸念する声が目立っています。
AI規制の議論は「イノベーション阻害か安全確保か」という二項対立に陥りがちですが、実際には規制の設計次第でどちらにも転びます。事前審査の義務化が実現するかどうか、そして実現した場合にどのような形になるかは、今後数か月のAI政策の焦点として注目が集まります。