デジタルコンテンツの透明性と信頼性の向上に向けた重要な動きとして、MetaはFacebook、Instagram、ThreadsにおいてAIが生成した画像にラベリングを導入する計画を発表しました。グローバル・アフェアーズ担当プレジデントのニック・クレッグは、急速に進化するAIの状況において透明性をもってリードするというMetaのコミットメントの一環として、このイニシアチブを強調しました。
生成AIの活用は法曹界でも注目されており、リーガルテック企業を中心に様々なAIツールが出てきています。しかし、実務におけるそのようなツールの活用には注意点も多く、リスクを把握したうえで、慎重な運用が求められます。得に訴訟関連の業務では、すでに生成AIの不適切な利用で制裁を受けた弁護士が複数おり、また、判事によっては独自のローカルルールにより使用したAIツールの開示や秘密保全などに関する保証を求めるなど、注意とコンプライアンスが必要になりつつあります。
現在SNSに掲載された著作権侵害コンテンツはDMCA通知という取り下げを求める枠組みによって迅速に侵害行為を止めることができます。しかし、AIの技術発展に伴い、AIが主流となっていくAI時代のネット社会にはDMCAがうまく機能しないという懸念があります。1990年代に発案されたDMCAの枠組みではAI技術の発展と著作権による十分な保護の両立は難しいとされる中、まったく新しい法的な枠組みが求められる時期に来ているのかもしれません。
AIAによる特許法の改正で生まれ変わった先使用権による抗弁ですが、いままで全く使われてきませんでした。しかし、AIなどの新興技術によるイノベーションは発明者の定義などの問題から特許との親和性が低く、営業機密による保護が注目されています。このような変化は先使用権を使いやすい環境に変える要素の１つであり、改めて先使用権の条件を見返す注目すべきトレンドになりつつあります。
AI技術の特許出願は増加していますが、特許法101条に基づく法的課題に直面しています。特に、機械学習技術が抽象的アイデアと見なされることがあり、その特許適格性 (patentable subject matter) が問われやすい傾向にあります。特許適格性の問題はAliceテストによって判断されますが、特許でクレームされている具体的かつ従来にない機械学習技術に焦点を当てるというような出願前の事前対策をおこなうことによって、AI発明の特許可能性に関する厳しい基準をクリアーすることが重要になってきます。
生成AIの進化は、法律業界に革新と挑戦の両方をもたらしました。弁護士はこの新技術を研究ツールとして活用しはめていますが、その使用には慎重さが求められます。最高裁判所長官の報告やUSPTO長官のメモから、実務におけるAIの利用で問題視されている事柄を確認してみましょう。
米国特許商標庁（USPTO）は2月12日、人工知能（AI）支援発明の発明者性を判断するためのガイダンスを公表しました。同庁が以前から述べているように、このガイダンスは、「AI支援発明は一概に特許不可とは言えないものの、特許は人間の創意工夫にインセンティブを与え、それに報いる機能を有するため、発明者適格性分析は人間の貢献に焦点を当てるべきである」ことを明確にしています。
企業はベンダーから提供される成果物に生成AIの使用が含まれる可能性を認識し始めているものの、それが自社のビジネスにとってどのような意味を持つかを十分に理解しているところは少数でしょう。しかし、AI技術の利用が増える中で、法的課題も顕在化しており、特にAIによって生成されたコンテンツの取り扱いに関する規制や責任の所在が重要な焦点となりつつあります。
AIの学習データとして著作権保護された作品の使用は、知財法の複雑な領域です。まだグローバルな規模における共通の認識は存在しませんが、法的枠組み内での解決に向けた現行の取り組みを考察してみます。
デジタルコンテンツの透明性と信頼性の向上に向けた重要な動きとして、MetaはFacebook、Instagram、ThreadsにおいてAIが生成した画像にラベリングを導入する計画を発表しました。グローバル・アフェアーズ担当プレジデントのニック・クレッグは、急速に進化するAIの状況において透明性をもってリードするというMetaのコミットメントの一環として、このイニシアチブを強調しました。
生成AIの活用は法曹界でも注目されており、リーガルテック企業を中心に様々なAIツールが出てきています。しかし、実務におけるそのようなツールの活用には注意点も多く、リスクを把握したうえで、慎重な運用が求められます。得に訴訟関連の業務では、すでに生成AIの不適切な利用で制裁を受けた弁護士が複数おり、また、判事によっては独自のローカルルールにより使用したAIツールの開示や秘密保全などに関する保証を求めるなど、注意とコンプライアンスが必要になりつつあります。
現在SNSに掲載された著作権侵害コンテンツはDMCA通知という取り下げを求める枠組みによって迅速に侵害行為を止めることができます。しかし、AIの技術発展に伴い、AIが主流となっていくAI時代のネット社会にはDMCAがうまく機能しないという懸念があります。1990年代に発案されたDMCAの枠組みではAI技術の発展と著作権による十分な保護の両立は難しいとされる中、まったく新しい法的な枠組みが求められる時期に来ているのかもしれません。
AIAによる特許法の改正で生まれ変わった先使用権による抗弁ですが、いままで全く使われてきませんでした。しかし、AIなどの新興技術によるイノベーションは発明者の定義などの問題から特許との親和性が低く、営業機密による保護が注目されています。このような変化は先使用権を使いやすい環境に変える要素の１つであり、改めて先使用権の条件を見返す注目すべきトレンドになりつつあります。
AI技術の特許出願は増加していますが、特許法101条に基づく法的課題に直面しています。特に、機械学習技術が抽象的アイデアと見なされることがあり、その特許適格性 (patentable subject matter) が問われやすい傾向にあります。特許適格性の問題はAliceテストによって判断されますが、特許でクレームされている具体的かつ従来にない機械学習技術に焦点を当てるというような出願前の事前対策をおこなうことによって、AI発明の特許可能性に関する厳しい基準をクリアーすることが重要になってきます。
生成AIの進化は、法律業界に革新と挑戦の両方をもたらしました。弁護士はこの新技術を研究ツールとして活用しはめていますが、その使用には慎重さが求められます。最高裁判所長官の報告やUSPTO長官のメモから、実務におけるAIの利用で問題視されている事柄を確認してみましょう。
米国特許商標庁（USPTO）は2月12日、人工知能（AI）支援発明の発明者性を判断するためのガイダンスを公表しました。同庁が以前から述べているように、このガイダンスは、「AI支援発明は一概に特許不可とは言えないものの、特許は人間の創意工夫にインセンティブを与え、それに報いる機能を有するため、発明者適格性分析は人間の貢献に焦点を当てるべきである」ことを明確にしています。
企業はベンダーから提供される成果物に生成AIの使用が含まれる可能性を認識し始めているものの、それが自社のビジネスにとってどのような意味を持つかを十分に理解しているところは少数でしょう。しかし、AI技術の利用が増える中で、法的課題も顕在化しており、特にAIによって生成されたコンテンツの取り扱いに関する規制や責任の所在が重要な焦点となりつつあります。
AIの学習データとして著作権保護された作品の使用は、知財法の複雑な領域です。まだグローバルな規模における共通の認識は存在しませんが、法的枠組み内での解決に向けた現行の取り組みを考察してみます。
デジタルコンテンツの透明性と信頼性の向上に向けた重要な動きとして、MetaはFacebook、Instagram、ThreadsにおいてAIが生成した画像にラベリングを導入する計画を発表しました。グローバル・アフェアーズ担当プレジデントのニック・クレッグは、急速に進化するAIの状況において透明性をもってリードするというMetaのコミットメントの一環として、このイニシアチブを強調しました。
生成AIの活用は法曹界でも注目されており、リーガルテック企業を中心に様々なAIツールが出てきています。しかし、実務におけるそのようなツールの活用には注意点も多く、リスクを把握したうえで、慎重な運用が求められます。得に訴訟関連の業務では、すでに生成AIの不適切な利用で制裁を受けた弁護士が複数おり、また、判事によっては独自のローカルルールにより使用したAIツールの開示や秘密保全などに関する保証を求めるなど、注意とコンプライアンスが必要になりつつあります。
現在SNSに掲載された著作権侵害コンテンツはDMCA通知という取り下げを求める枠組みによって迅速に侵害行為を止めることができます。しかし、AIの技術発展に伴い、AIが主流となっていくAI時代のネット社会にはDMCAがうまく機能しないという懸念があります。1990年代に発案されたDMCAの枠組みではAI技術の発展と著作権による十分な保護の両立は難しいとされる中、まったく新しい法的な枠組みが求められる時期に来ているのかもしれません。
AIAによる特許法の改正で生まれ変わった先使用権による抗弁ですが、いままで全く使われてきませんでした。しかし、AIなどの新興技術によるイノベーションは発明者の定義などの問題から特許との親和性が低く、営業機密による保護が注目されています。このような変化は先使用権を使いやすい環境に変える要素の１つであり、改めて先使用権の条件を見返す注目すべきトレンドになりつつあります。
AI技術の特許出願は増加していますが、特許法101条に基づく法的課題に直面しています。特に、機械学習技術が抽象的アイデアと見なされることがあり、その特許適格性 (patentable subject matter) が問われやすい傾向にあります。特許適格性の問題はAliceテストによって判断されますが、特許でクレームされている具体的かつ従来にない機械学習技術に焦点を当てるというような出願前の事前対策をおこなうことによって、AI発明の特許可能性に関する厳しい基準をクリアーすることが重要になってきます。
生成AIの進化は、法律業界に革新と挑戦の両方をもたらしました。弁護士はこの新技術を研究ツールとして活用しはめていますが、その使用には慎重さが求められます。最高裁判所長官の報告やUSPTO長官のメモから、実務におけるAIの利用で問題視されている事柄を確認してみましょう。
米国特許商標庁（USPTO）は2月12日、人工知能（AI）支援発明の発明者性を判断するためのガイダンスを公表しました。同庁が以前から述べているように、このガイダンスは、「AI支援発明は一概に特許不可とは言えないものの、特許は人間の創意工夫にインセンティブを与え、それに報いる機能を有するため、発明者適格性分析は人間の貢献に焦点を当てるべきである」ことを明確にしています。
企業はベンダーから提供される成果物に生成AIの使用が含まれる可能性を認識し始めているものの、それが自社のビジネスにとってどのような意味を持つかを十分に理解しているところは少数でしょう。しかし、AI技術の利用が増える中で、法的課題も顕在化しており、特にAIによって生成されたコンテンツの取り扱いに関する規制や責任の所在が重要な焦点となりつつあります。
AIの学習データとして著作権保護された作品の使用は、知財法の複雑な領域です。まだグローバルな規模における共通の認識は存在しませんが、法的枠組み内での解決に向けた現行の取り組みを考察してみます。