プライバシー訴訟の新たな波として、主にカリフォルニア州の州裁判所および連邦裁判所に数十件の集団訴訟が提起し、一般向けウェブサイトを持つ企業による「盗聴」の疑いに対する損害賠償を求めるような動きがあります。これらの訴えには以下のような共通の理論があります：チャットボット機能を使って顧客と関わっているウェブサイトの所有者は、チャットを録音し、サービス・プロバイダーにアクセス権を与えることによって、州の盗聴法に違反しており、これは 「違法な盗聴」であると主張しているのです。
先週、バイデン大統領は、幅広い業界や問題にわたるAI規制に対処する包括的な大統領令に署名しました。その中でも、知的財産は重要な点で、米国著作権局および米国特許商標庁に対し、AIに関連する新たな問題に対処するための知的財産リスクおよび関連規制に関するガイダンスを提供するよう求めています。
大規模言語モデル（LLM）は士業にも大きな影響を及ぼす可能性がありますが、リスクを軽視することなく、弁護士や弁理士を含む多くの専門家は導入に慎重に取り組む必要があります。LLMに関してはまだ未知数な部分が多く、バージョンによって特定のタスクによる出来不出来に差が出たり、幻覚を起こしたりします。また、弁護士が様々な協力者と協議して行うアドバイスはLLMが再現できるものではありません。LLMの利便性は決して無視できませんが、万能ではなく限界があるので、正しい理解の元、LLMを活用することがもとめられます。
肖像権は現在一部の州で認められている権利です。しかし、生成AIで著名人の偽物を簡単に作れるようになってしまっている背景から、肖像権を連邦レベルで認め、幅広い権利を与えるように法整備をする動きがあります。
DMCAにはコンテンツへのアクセス制御機能の回避を禁止する条項があります。つまり、技術的にアクセス制御を回避できたとしても、そのような行為は著作権侵害になる可能性があります。しかし、これには例外があり、その例外にAIのバイアス調査目的における使用が検討されていることがわかりました。
ビッグデータ、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）の出現は、データの理解と活用を根本的に変えました。ビッグデータの価値に議論の余地がないものの、その管理、特にデータの所有権、ライセンス、派生データの保護に関しては、複雑な法的問題が生じます。そこで、今回は、AIで処理された、または、IoTによって生成されたデータがもたらす法的な課題と機会について概説します。
生成AIは、テキスト、画像、音楽、ビデオ、コンピュータコードなど、さまざまな領域にわたって、人間が理解できる比較的単純なプロンプトを使用して、一見オリジナルに見えるコンテンツを作成する驚くべき能力を持っています。生成AIの創造力は、既存の市場に革命をもたらし、新たな市場に道を開く可能性を示しています。
この記事では、デジタルミレニアム著作権法（DMCA）違反とオープンソースライセンス違反の疑惑を検証することで、Copilotをめぐる論争を掘り下げ、AIが生成するコードへの影響について議論し、AI支援コーディングの進化する状況における法的課題を乗り切るための推奨事項を提示します。
特許出願準備における大規模言語モデル（LLM）の使用は、多くの企業内および法律事務所のリーダーにとって最重要課題です。このトレンドは、法律領域における技術統合の広範な傾向を象徴しています。このような動きは効率性を高めるだけでなく、それと同時に、伝統的な法理論をめぐる新たな疑問も引き起こしています。その中でも注目したいのが、特許出願準備にLLMを利用すること、弁護士と依頼人の間の秘匿特権（attorney-client privilege）に不注意に違反する可能性があるかどうかということです。この秘匿特権は、基本的にクライアントとその弁護士との間の秘密のやりとりを保証するために設計されたものであり、信頼を育み、クライアントの発明を包括的に理解する上で極めて重要なものです。
プライバシー訴訟の新たな波として、主にカリフォルニア州の州裁判所および連邦裁判所に数十件の集団訴訟が提起し、一般向けウェブサイトを持つ企業による「盗聴」の疑いに対する損害賠償を求めるような動きがあります。これらの訴えには以下のような共通の理論があります：チャットボット機能を使って顧客と関わっているウェブサイトの所有者は、チャットを録音し、サービス・プロバイダーにアクセス権を与えることによって、州の盗聴法に違反しており、これは 「違法な盗聴」であると主張しているのです。
先週、バイデン大統領は、幅広い業界や問題にわたるAI規制に対処する包括的な大統領令に署名しました。その中でも、知的財産は重要な点で、米国著作権局および米国特許商標庁に対し、AIに関連する新たな問題に対処するための知的財産リスクおよび関連規制に関するガイダンスを提供するよう求めています。
大規模言語モデル（LLM）は士業にも大きな影響を及ぼす可能性がありますが、リスクを軽視することなく、弁護士や弁理士を含む多くの専門家は導入に慎重に取り組む必要があります。LLMに関してはまだ未知数な部分が多く、バージョンによって特定のタスクによる出来不出来に差が出たり、幻覚を起こしたりします。また、弁護士が様々な協力者と協議して行うアドバイスはLLMが再現できるものではありません。LLMの利便性は決して無視できませんが、万能ではなく限界があるので、正しい理解の元、LLMを活用することがもとめられます。
肖像権は現在一部の州で認められている権利です。しかし、生成AIで著名人の偽物を簡単に作れるようになってしまっている背景から、肖像権を連邦レベルで認め、幅広い権利を与えるように法整備をする動きがあります。
DMCAにはコンテンツへのアクセス制御機能の回避を禁止する条項があります。つまり、技術的にアクセス制御を回避できたとしても、そのような行為は著作権侵害になる可能性があります。しかし、これには例外があり、その例外にAIのバイアス調査目的における使用が検討されていることがわかりました。
ビッグデータ、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）の出現は、データの理解と活用を根本的に変えました。ビッグデータの価値に議論の余地がないものの、その管理、特にデータの所有権、ライセンス、派生データの保護に関しては、複雑な法的問題が生じます。そこで、今回は、AIで処理された、または、IoTによって生成されたデータがもたらす法的な課題と機会について概説します。
生成AIは、テキスト、画像、音楽、ビデオ、コンピュータコードなど、さまざまな領域にわたって、人間が理解できる比較的単純なプロンプトを使用して、一見オリジナルに見えるコンテンツを作成する驚くべき能力を持っています。生成AIの創造力は、既存の市場に革命をもたらし、新たな市場に道を開く可能性を示しています。
この記事では、デジタルミレニアム著作権法（DMCA）違反とオープンソースライセンス違反の疑惑を検証することで、Copilotをめぐる論争を掘り下げ、AIが生成するコードへの影響について議論し、AI支援コーディングの進化する状況における法的課題を乗り切るための推奨事項を提示します。
特許出願準備における大規模言語モデル（LLM）の使用は、多くの企業内および法律事務所のリーダーにとって最重要課題です。このトレンドは、法律領域における技術統合の広範な傾向を象徴しています。このような動きは効率性を高めるだけでなく、それと同時に、伝統的な法理論をめぐる新たな疑問も引き起こしています。その中でも注目したいのが、特許出願準備にLLMを利用すること、弁護士と依頼人の間の秘匿特権（attorney-client privilege）に不注意に違反する可能性があるかどうかということです。この秘匿特権は、基本的にクライアントとその弁護士との間の秘密のやりとりを保証するために設計されたものであり、信頼を育み、クライアントの発明を包括的に理解する上で極めて重要なものです。
プライバシー訴訟の新たな波として、主にカリフォルニア州の州裁判所および連邦裁判所に数十件の集団訴訟が提起し、一般向けウェブサイトを持つ企業による「盗聴」の疑いに対する損害賠償を求めるような動きがあります。これらの訴えには以下のような共通の理論があります：チャットボット機能を使って顧客と関わっているウェブサイトの所有者は、チャットを録音し、サービス・プロバイダーにアクセス権を与えることによって、州の盗聴法に違反しており、これは 「違法な盗聴」であると主張しているのです。
先週、バイデン大統領は、幅広い業界や問題にわたるAI規制に対処する包括的な大統領令に署名しました。その中でも、知的財産は重要な点で、米国著作権局および米国特許商標庁に対し、AIに関連する新たな問題に対処するための知的財産リスクおよび関連規制に関するガイダンスを提供するよう求めています。
大規模言語モデル（LLM）は士業にも大きな影響を及ぼす可能性がありますが、リスクを軽視することなく、弁護士や弁理士を含む多くの専門家は導入に慎重に取り組む必要があります。LLMに関してはまだ未知数な部分が多く、バージョンによって特定のタスクによる出来不出来に差が出たり、幻覚を起こしたりします。また、弁護士が様々な協力者と協議して行うアドバイスはLLMが再現できるものではありません。LLMの利便性は決して無視できませんが、万能ではなく限界があるので、正しい理解の元、LLMを活用することがもとめられます。
肖像権は現在一部の州で認められている権利です。しかし、生成AIで著名人の偽物を簡単に作れるようになってしまっている背景から、肖像権を連邦レベルで認め、幅広い権利を与えるように法整備をする動きがあります。
DMCAにはコンテンツへのアクセス制御機能の回避を禁止する条項があります。つまり、技術的にアクセス制御を回避できたとしても、そのような行為は著作権侵害になる可能性があります。しかし、これには例外があり、その例外にAIのバイアス調査目的における使用が検討されていることがわかりました。
ビッグデータ、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）の出現は、データの理解と活用を根本的に変えました。ビッグデータの価値に議論の余地がないものの、その管理、特にデータの所有権、ライセンス、派生データの保護に関しては、複雑な法的問題が生じます。そこで、今回は、AIで処理された、または、IoTによって生成されたデータがもたらす法的な課題と機会について概説します。
生成AIは、テキスト、画像、音楽、ビデオ、コンピュータコードなど、さまざまな領域にわたって、人間が理解できる比較的単純なプロンプトを使用して、一見オリジナルに見えるコンテンツを作成する驚くべき能力を持っています。生成AIの創造力は、既存の市場に革命をもたらし、新たな市場に道を開く可能性を示しています。
この記事では、デジタルミレニアム著作権法（DMCA）違反とオープンソースライセンス違反の疑惑を検証することで、Copilotをめぐる論争を掘り下げ、AIが生成するコードへの影響について議論し、AI支援コーディングの進化する状況における法的課題を乗り切るための推奨事項を提示します。
特許出願準備における大規模言語モデル（LLM）の使用は、多くの企業内および法律事務所のリーダーにとって最重要課題です。このトレンドは、法律領域における技術統合の広範な傾向を象徴しています。このような動きは効率性を高めるだけでなく、それと同時に、伝統的な法理論をめぐる新たな疑問も引き起こしています。その中でも注目したいのが、特許出願準備にLLMを利用すること、弁護士と依頼人の間の秘匿特権（attorney-client privilege）に不注意に違反する可能性があるかどうかということです。この秘匿特権は、基本的にクライアントとその弁護士との間の秘密のやりとりを保証するために設計されたものであり、信頼を育み、クライアントの発明を包括的に理解する上で極めて重要なものです。