生成AIと著作権の問題

米国、欧州連合、英国などの特許庁は、AI ツールは発明者としての資格を保持できない (an AI tool cannot hold inventorship)、つまり自然人のみが発明者になれると既に判断しています。 ただし、南アフリカなど、実質的な特許審査手続きのない法域では、AI を唯一の発明者として指定する出願の提出が許可されています（ただし、譲受人としては許可されていません）。 一方、形式的審査と実質的審査の両方を行っているオーストラリアは、「発明者」が何者であるかをより拡大解釈(a more expansive interpretation)し、人間以外の存在もその役割を果たすことができると主張しています。

しかし、まったく新しい創造的な作品を生み出す生成AIに関しては、この問題はこの法律レベルではまだ解決されていません。 たとえ近い将来、先例となる法的紛争で決着がついたとしても、特にこれらのプログラムが急速に高度化していることを考えると、著作者の問題は解決することはないでしょう。

生成AIが「創造」する方法

人間以外の作者の問題をより深く理解するには、生成AIプラットフォームの基本的な方法論を探る必要があります。

一般的に、これらのツールは機械学習 (ML)と呼ばれるAI技術のサブセットを利用しています。 この分野では、エンジニアはアルゴリズムモデルを作成し、パターンを認識するために既存の膨大な量のデータを使用してモデルを「訓練」します。 その桁は息を呑むようなもので、ギガバイトではなく、ペタバイトやエクサバイトといった単位 (more like petabytes and exabytes)です。 これは、モデルがその「作成」の基礎となる、数百万、おそらくは数十億のドキュメント、画像とテキストの組み合わせなど、できるだけ多くの例を必要とするためです。

このモデルは時間をかけて、また実際にふれることでプログラマーが定義したパラメータ(parameters defined by the programmer)を使用して、アクセスできるサンプルを区別する方法を学習します。これは、ユーザーのプロンプトに基づいて新しいテキストや画像を生成するように指示できることを意味します。 このようにして、DALL-E、Craiyon、Midjourneyのような画像生成ツールは、数十または数百の写真、図面、デジタル アート、絵画、その他のビジュアル例から描画される「ユニークな」作品を生成します。

同様に、テキスト生成ツールやオンライン翻訳ツールは、公的記録、デジタル化された書籍、Wikipedia のエントリー、ブログ、ニュース記事などから得た膨大な情報にアクセスできます。 Synthesia、Luma、ElementalLabs、Supertone などのビデオや音楽を生成する AI プラットフォームもありますが、これらのツールは、ChatGPT や DALL-Eほど生成AIの話題に大きく関与していません。

侵害の一歩手前

AI によって生成されたテキスト、視覚、または聴覚の作品が著作権または商標の侵害に該当するかどうかという問題は、簡単に答えられる場合もあれば、そうでない場合もあります。例えば、AIが生成した画像が、ロイヤリティフリーのストック画像ライブラリのような、社内で所有またはライセンスされた著作物のみで構成されたデータセットを用いて作成された場合、侵害と見なされる可能性は低いでしょう。

ただし、データセットに著作権で保護された画像や商標 IP の描写が含まれている場合 (ほぼ確実に含まれています)、侵害の申し立てはさらに強力になります。立証責任は侵害者とされる側、つまり保護された素材を収集し入力した開発者にあり、知的財産権を侵害していないことを証明しなければならないのです。

しかし、ユーザー作成コンテンツがそこに加わると、事態はさらに不透明になります。 Tumblr や Facebook などのソーシャル メディアサイト、または DeviantArt などのアートに特化したプラットフォームは、独自のライセンス条項を運用しており、そこでホストされている作品を利用する商業的権利を与える場合と与えない場合があります。

しかし、自然界と同じようにビジネスも空白を嫌うものであり、そのため、非常に多くの知財訴訟が法廷を通過しており、それらが一緒になって生成AI のトレーニングに関する判例のギャップを埋める可能性を秘めています。 画像ジェネレーター Stability AI は現在、特にゲッティイメージズやさまざまなアーティストから、いくつかの訴訟を起こされています。 今年初め、サラ・アンダーセン氏、ケリー・マッカーナン氏、カーラ・オルティス氏は、Stability AI と他の 2 つのプラットフォーム、Midjourney と DreamUp と呼ばれる画像ジェネレーターの開発者である DeviantArt に対して集団訴訟を起こしました(a class-action lawsuit)。彼らの主張によれば、学習用データセットLAION-Aestheticsの50枚に1枚の画像（約330万サンプル）が、投稿アーティストの許可を得ずにDeviantArtから提供されたものだという。

公正か不公正なのか？変形か模倣か？

Stability AIの広報担当者は、その画像生成プロセスがフェアユースガイドラインに該当するとコメントしました。 管轄区域に応じてさまざまなタイトルが付けられているフェアユースまたはフェアディーリング規定では、著作権で保護されたマテリアルの特定の無許可使用が許可されています。 これらはかなり異なりますが、ほとんどの場合、解説、批評、教育の目的は著作権侵害から免除されます。 非営利的な使用 (著作権所有者に商業的な損害を与えないもの) および「変形的な」派生も通常は許可されます。

多くの生成AIは営利企業であるため、フェアユースの抗弁は、結果として得られる作品の「変革的」な性質に基づいている可能性があります。 そうは言っても、これは一般に著作権所有者が最も憤慨する入力素材です。つまり、保護された作品でAIをトレーニングすることは不当使用の疑いがあります。

そして、問題は視覚芸術や文章芸術に限定されません。 最近起きた奇妙な事件では、「ゴーストライター」として知られる人物が「Heart on My Sleeve」というタイトルの曲をSpotify、YouTube、TikTokに投稿しました。 このバイラルヒット曲には、AIが生成したドレイクとザ・ウィークエンドの音声シミュレーションが使用されていると主張され、権利所有者であるユニバーサル ミュージック グループがその削除を求める請願を起こした。 この曲はわずか6日間しか公開されなかったため、多額の収益を生み出す前に収益化可能なプラットフォームから削除されました。 もちろん、ストライサンド効果(Streisand effect)に従って、YouTube上の非公式ミラーはさらに長く残るでしょう。

現在および近い将来の訴訟の結果は、先例として非常に重要な意味を持つことは間違いなく、知財の専門家は非常に注意深く見守ることになるでしょう。 生成AIを含めるか除外するために、著作者の定義を適応させる必要がある可能性があります。 何があっても、デンネマイヤー特許事務所(Dennemeyer & Associates) の知的財産法の専門家は知的財産権の擁護に熱心であり、真の発明者や創作者を保護するために常に努力します。