著作権侵害の申し立て
テクノロジー大手Meta Platforms Inc.は、フランスの出版社および作家から法的紛争に巻き込まれています。紛争の核心は、著作権侵害の申し立てです。原告は、Metaが生成人工知能（AI）モデルのトレーニングに、必要な許可を得ずに、彼らの文学作品を不正に利用したと主張しています。
原告とその不満
この訴訟は、知的財産問題を専門とするパリの裁判所に提起されました。この法的措置は、HachetteやEditisなどのフランスの著名な出版社を代表する業界団体であるSNE、作家協会SGDL、作家組合SNACを含む連合によって開始されました。これらの組織は、フランスの文学界の大部分を代表しています。
記者会見で、グループは著作権の「大規模な」侵害を示す説得力のある証拠を集めたことを明らかにしました。SNEの会長であるVincent Montagneは、以前にMetaにこの問題について関与しようとしたが、彼らの努力は無駄だったと述べました。さらに、欧州委員会に通知されており、原告はMetaの行動がAIを管理するEU規制に直接違反していると主張しています。
紛争の核心：AIトレーニングと著作権法
この法的対立の中心にあるのは、生成AI言語モデルのトレーニングの慣行です。MetaのLlamaやOpenAIのChatGPTのようなモデルは、書籍や記事を含む幅広いソースを含む膨大な量のテキストデータでトレーニングされます。この慣行は、コンテンツ出版社がAIモデルをトレーニングするために知的財産を使用することは窃盗に等しいと主張しているため、世界的な訴訟の波を引き起こしました。
これらのAIモデルを開発している企業は、一般的にトレーニングデータの正確なソースを開示することに消極的です。しかし、彼らはしばしば防御として米国著作権法の下での「フェアユース」の原則を主張してきました。
法的課題の世界的な傾向
Metaに対する訴訟は、孤立した事件ではありません。これは、トレーニング目的での著作権で保護された素材の使用をめぐるAI企業に対する法的課題の広範な傾向の一部です。
以下に、他の注目すべき事例をいくつか示します。
- 2023年12月、The New York Timesは、OpenAIとMicrosoft Corp.に対して、大規模言語モデルをトレーニングするために記事を無断で使用したとして、法的手続きを開始しました。
- 2024年4月、作家グループは、Amazon.com Inc.が支援する企業であるAnthropicに対して集団訴訟を起こしました。作家たちは、AnthropicのAIモデルをトレーニングするために、彼らの同意なしに彼らの本が使用されたと主張しました。
- インドの書籍出版社は、1月にOpenAIに対して同様の訴訟を起こし、この法的問題の世界的な性質を強調しました。
法的議論をさらに深く掘り下げる
これらの訴訟における法的議論は、しばしば著作権法の解釈と「フェアユース」の原則の適用可能性にかかっています。著作権法は、複製、配布、派生物の作成の権利を含む、オリジナル作品の作成者に排他的権利を付与します。「フェアユース」の原則は、しかしながら、これらの排他的権利に対する特定の例外を提供し、批評、解説、ニュース報道、教育、学術、または研究などの目的のために、著作権で保護された素材の限定的な使用を許可します。
中心的な問題は、AIモデルをトレーニングするための著作権で保護された素材の使用が「フェアユース」の範囲内にあるかどうかです。AI企業は、彼らの使用は変形的であり、つまり、元の作品に何か新しい、異なるものを追加し、元の作品の市場を害することはないと主張しています。一方、コンテンツ出版社は、使用は変形的ではなく、本質的に商業的であり、彼らの作品の市場を害する可能性があると主張しています。
潜在的な影響
これらの法廷闘争の結果は、AI開発の将来とクリエイティブ産業に重大な影響を与える可能性があります。裁判所がコンテンツ出版社に有利な判決を下した場合、AI企業は著作権で保護された素材の使用についてライセンスを求めることを余儀なくされ、AIモデルの開発コストが増加する可能性があります。また、トレーニングデータのソースに関する透明性が高まる可能性もあります。
逆に、裁判所がAI企業に有利な判決を下した場合、明示的な許可なしに著作権で保護された素材を使用し続けることを助長し、さらなる法的課題と倫理的議論につながる可能性があります。
より広い文脈：AI、倫理、知的財産
この法的紛争は、著作権法に関するものだけではありません。AI開発を取り巻くより広範な倫理的考慮事項にも触れています。AIモデルを開発する企業に多大な利益をもたらす可能性のあるAIモデルをトレーニングするために、補償なしに著作権で保護された素材を使用することの公平性について疑問が提起されています。
また、AIが生成したコンテンツが人間のクリエイターに取って代わり、雇用の喪失やクリエイティブ作品の質と多様性の低下につながる可能性についての懸念もあります。
「フェアユース」の抗弁についてさらに詳しく
AI企業がしばしば主張する「フェアユース」の抗弁は、その適用可能性を判断するために米国の裁判所が使用する4要素テストを備えた複雑な法理です。
使用の目的と性質： この要素は、使用が商業的か非商業的か、変形的か派生的かを考慮します。元の作品に何か新しい、異なるものを追加する変形的な使用は、フェアユースと見なされる可能性が高くなります。
著作権で保護された作品の性質： この要素は、著作権で保護された作品が事実に基づくものか、創造的なものかを考慮します。ニュース記事などの事実に基づく作品は、小説などの創造的な作品よりも一般的に保護が少なくなります。
使用された部分の量と実質性： この要素は、著作権で保護された作品のどれだけが使用されたか、そして使用された部分が作品の「核心」であったかどうかを考慮します。作品の小さな部分を使用することは、大きな部分または作品の最も重要な部分を使用するよりも、フェアユースと見なされる可能性が高くなります。
著作権で保護された作品の潜在的な市場または価値に対する使用の影響： この要素は、著作権で保護された作品の使用が元の作品の市場を害するか、その価値を低下させるかどうかを考慮します。元の作品の市場を害しない使用は、フェアユースと見なされる可能性が高くなります。
これらの要素のAIトレーニングへの適用は、新しい法的問題であり、裁判所はまだこの文脈でそれらをどのように解釈するかについて取り組んでいます。
ヨーロッパの視点
フランスでの訴訟は、米国と欧州連合の間の著作権法とAI規制の違いも浮き彫りにしています。EUは、AIシステムが著作権を含む基本的権利を尊重する方法で開発および使用されることを保証することを目的として、AI規制に対してより積極的なアプローチを取っています。
現在最終段階にあるEUのAI法には、AIトレーニングのための著作権で保護された素材の使用に影響を与える可能性のある条項が含まれています。これらの条項は、AI企業にトレーニング目的で作品を使用する前に権利者から同意を得ることを要求するか、著作権で保護された素材の使用に対する報酬のシステムを確立する可能性があります。
さまざまな利害関係者の視点
この問題には、それぞれ独自の視点と関心を持つさまざまな利害関係者が関わっています。
- コンテンツクリエイター： 著者、出版社、その他のコンテンツクリエイターは、知的財産権を保護し、作品の使用に対して公正な補償を受けることを懸念しています。
- AI企業： AI企業は、革新的なAIモデルの開発を目指しており、著作権で保護された素材を含む大量のデータへのアクセスがこの目的に不可欠であると主張しています。
- 一般市民： 一般市民は、有益なAI技術の開発とクリエイティブ作品の保護の両方に関心を持っています。
- 法律専門家： 弁護士や法学者は、AIと著作権法によって提起された複雑な法的問題に取り組んでいます。
- 規制当局： 政府および規制機関は、イノベーションの促進とクリエイターの権利の保護の間のバランスを取ろうとしています。
将来の発展の可能性
AIと著作権を取り巻く法的状況は急速に進化しています。今後数年間で、さらなる法的課題と規制の進展が見られる可能性があります。考えられる将来の発展には、次のようなものがあります。
- 新しい法律： 政府は、AIトレーニングのための著作権で保護された素材の使用に特に対処する新しい法律を制定する可能性があります。
- 裁判所の判決： 裁判所は、AIと著作権に関する訴訟で判決を下し続け、既存の法律の解釈に関するさらなるガイダンスを提供します。
- 業界標準： AI企業とコンテンツクリエイターは、AIトレーニングにおける著作権で保護された素材の使用に関する業界標準またはベストプラクティスを開発する可能性があります。
- 技術的解決策： 透かしやデジタル著作権管理などの技術的解決策は、AIトレーニングにおける著作権で保護された素材の使用を追跡および管理するのに役立つように開発される可能性があります。
- ライセンス契約: AI企業は、コンテンツをモデルのトレーニングに使用する前に、コンテンツ作成者からライセンス契約を確保し始める可能性があります。
Metaとフランスの出版社との間の法廷闘争は、AIと著作権に関する進行中の議論における重要な進展です。この訴訟、および同様の訴訟の結果は、今後何年にもわたってAI開発とクリエイティブ産業の将来を形作るでしょう。「フェアユース」の複雑さ、国際的な法的相違、およびより広範な倫理的影響は、AI技術が進歩するにつれて、引き続き議論され、洗練されていくでしょう。