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アメリカ知財とAI知財に関する記事

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最近の最高裁判決、Andy Warhol Foundation v. Goldsmith事件において、最高裁は著作権侵害の主張においてフェアユースを否定しました。この事件は、写真家のLynn GoldsmithがアーティストのAndy Warholによって作成された音楽家プリンスの写真を使用して多層のスクリーンプリントのシリーズを作成されたというものです。Warhol Foundationは、プリント作品が変形的であり、それゆえフェアユースの保護を受けるべきだと主張しました。しかし、最高裁はその主張を受け入れず、Warholの写真の使用はGoldsmithと同じ目的である商業利用のため、フェアユースは認められないと述べました。この判決は、単に創造的な表現を作品に追加するだけでは自動的にフェアユースとはされないことを強調しており、今後は後続作品の目的と使用法がより考慮されることになるでしょう。
特許ライセンスを受けたときは存在していない、そして、権利化される前に第三者に売却された継続特許はライセンスに含まれるのか?それが争われたケースを紹介します。裁判所は、法律の枠組みとして、元のライセンサーが将来の継続特許を実際に第三者に発行されてもライセンスすることができると判断し、また、ライセンス契約の文言が明示的に継続特許のライセンスをライセンシーに与えていると判断し、特許侵害の主張を退けました。この事件は、紛争を避けるために、将来の特許の含有を注意深く考慮し、明示的に述べることの重要性を示しています。
先行技術と重なるクレーム範囲であっても、クレームされた範囲だけで起こる特徴を示すことで特許が取れることもあります。しかし、そのような特許の権利行使には注意した方がいいというのが今回の判例です。CAFCは、地方裁判所の分析において一部の誤りがあったことを示しましたが、重複する範囲による明白性の判断を支持し、予期しない結果や商業的な成功の主張を退けました。先行技術と重なるクレーム範囲をもつ特許を取得する場合、クレーム範囲の特徴が程度の差ではなく、種類の差(例えば、新しい特性)である発明を選ぶと良いでしょう。
OpenAIは最近、ChatGPT-4という言語モデルのアップグレード版を発表しました。このモデルは、模擬司法試験やLSATなど、法律実務の標準テストで非常に優れた成績を収めています。ChatGPTの背後にある技術は、データを分析し、矛盾のない正確なテキストを生成する生成型の事前学習トランスフォーマー(GPT)モデルです。法的資料を含む膨大な量のテキストで訓練されており、法律の専門家に初期の洞察と作業可能なテンプレートを提供することができます。ただし、ChatGPTには限界があり、誤りや誤った情報を生成する場合があることに注意する必要があります。法律の専門家は、このような技術を導入することの利点とリスクを慎重に考慮し、規制の進展とモデルの応答以上のさらなる分析の必要性に留意するべきです。
AIがクレームから特許明細書を書いてくれたら便利ですよね?ということで、今回は、ある程度まとまった文章を書くことが得意な生成AIツールを使って、クレームから特許明細書のドラフトを書くことができるか検証してみました。 結論から言うと、明細書とは程遠いものがアウトプットされて使い物になりませんでした。しかし、部分的には評価できるところもあり、工夫次第ではちょっとした付加価値をつけることはできるかもしれません。また機能面での問題とは別に、実務で用いるとなると、出願前の特許クレームという機密情報の取り扱いという点でも課題はあります。
カリフォルニア州では、AIツールの使用を規制するためにAssembly Bill 331(AB 331)という法案を提示しました。この法案では、AIの開発者および導入者は、2025年からカリフォルニア市民権局に対して、アルゴリズムのテストと報告を年次で行うことが義務付けられます。また、導入者は個人が自動的な意思決定の対象となった場合に通知し、個人がオプトアウトする仕組みを求めています。さらに、公訴人と個人は、違反に対して民事訴訟を提起することができるようになり、慰謝料や弁護士費用の支払いを請求することが可能になります。この法案は、AI関連ビジネスを大きく規制する可能性があり、企業は、このカリフォルニアの動向を見守り、必要に応じて適切な法対応をしていく必要があるでしょう。
連邦政府の4つの機関、消費者金融保護局(CFPB)、司法省市民権部(DOJ)、労働均等機会委員会(EEOC)、連邦取引委員会(FTC)は、自動システムと人工知能(AI)におけるバイアスと差別に取り組むことを約束する共同声明を発表しました。これらの機関は、AI技術がさまざまな産業に統合されるにつれ、市民の権利、均等な雇用機会、公正な競争、消費者保護を守ることを目指しています。懸念されるのは、バイアスのかかったデータセットに依存する自動システムが違法な差別を「システム化」させる可能性です。声明は、AI技術の使用における透明性と規制の遵守の必要性を強調しています。そのため企業は規制について情報を得て、自社のAIの実践を評価することが重要です。
商標審判委員会(TTAB)は、「取引における商品」として商標登録が許容される条件を再定義し、Lens.comの三要素テストが普遍的な法的基準であると判示しました。ニューヨーク・タイムズ社の6つのコラム名に商標登録を申請したが、そのようなコラムは、特定の印刷出版物の購入の一部としてしか消費者に提供されていなかったという事実に基づいて商標の取得は困難だったのですが、インターネットの時代には、もはやそのようなことはないというTTABの判断から、商標の登録可能性を満たすという判決に至りました。
著名人の名前、声、写真、肖像権を無断で使用したとして、ディープフェイクアプリ「Reface」の提供元であるNeoCortext社に対して、集団訴訟が提起されました。クレームでは、カリフォルニアの肖像権法に違反したと主張されており、名前、声、署名、写真、肖像権を広告や販売目的で知らずに使用する人は、同意がない場合、損害賠償の対象になると書かれています。今後もこのような訴訟は増えることが予想されるので、企業は生成AIツールが肖像権を誤って侵害しないようにするための積極的な取り組みを行うべきでしょう。
最初に入力データとして利用する審査履歴のPDFのデータ厳選と加工に戸惑いましたが、なんとかChatPDFを用いた特許審査履歴ができました。AIは発明の特徴を理解しているような回答もしましたが、OAやOA対応の認識(特に審査官と出願人の主張の区別)ができておらず、回答も個別案件に関わる技術的な見解や法的な主張よりも抽象的なものを用いる傾向が強く、OA対応の代替案などの弁理士・特許弁護士が行う作業はしないように制限がかけられていました。正直、今回のような1回のOAで終了した審査履歴をAIで分析するのは時間の無駄で、実際にある程度の経験をもった弁理士・特許弁護士が直接内容を理解したほうが作業はスムーズに進むと思われます。しかし、AIの回答には参照したPDFのページが記載されるので、膨大な審査履歴がある案件にAIを用いてデータマイニングのツールとして使うようなやり方はありかなと思いました。
米国特許商標庁(USPTO)は、現行の特許法がAIによって創造された発明の発明者に対処するのに十分かどうかについてコメントを求めています。 AIが新しい発見を生み出すなかで、USPTOは特許においてAIを「発明者」としてリストすることができないことを明確にしています。しかし、近年の生成AIの進化と普及に伴い、AIシステムが人間が発明するのを手助けできる一方で、どの程度のAI支援が特許において適切かという問題がまた活発に議論されるようになりました。今回はそのAIと特許法に関わる今までの進展をまとめ、今後の課題についてまとめてみました。
アーティストの声や音楽のスタイルをシミュレートして、本物と区別のつかないトラックを作成する生成AIモデルはすでにあり、そのようなツールを悪用したアーティストが関わっていない無許可のAI音楽がすでに存在し、音楽産業に大きな影響を与えます。AIモデルによってシミュレートされた声や音楽スタイルを著作権やデータプライバシーで守ることは困難ですが、アーティストのパブリシティ権(肖像権)が法的救済を提供するかもしれません。