ジェネレーティブAIはデータを必要とします。そして、ほとんどのジェネレーティブAIは著作権で保護されている何らかのデータによって訓練されます。そこで問題になってくるのが、著作物によって行われるAIの訓練、または、そのような訓練を受けたAIの利用やそこから得られたアウトプットがAIのトレーニング教材として使用されるデータの著作権を侵害していないかという問題です。この問題については明確な答えはまだありませんが、最新の司法での動きをまとめてみました。
多様性を見せるAIツール
利用可能なジェネレーティブAIツールの幅は広がるばかりで、今後はより専門的になっていくことでしょう。すでに一部のジェネレーティブAIツールは、より優れたマーケティングやセールスの電子メールを作成するLavender、法的文書を起草するHarvey、ビデオを編集するRunway、アプリやウェブサイトのデザインを支援するDiagram、広告、コールセンター、オーディオブックなど多くの商業用途のカスタム音声を作成するResemble.AIなどがあります。
このような多様性を見せる中、何が著作物の複製を構成し、それをどのように追跡するかといった、ジェネレーティブAIの法的な影響は、さらに大きくなっています。
カナダの著作権法とAIの活用における課題
カナダの著作権法では、著作者の作品は、一般に、登録や法的措置を必要とせず、創作され、形式（例えば、文書）に固定された瞬間から、著作権によって保護されます。ジェネレーティブAIシステムは、このような既存の作品を入力データとして使用し、AIが新しい作品を創作できるようにします。法的な課題としては、AIシステムが新しいコンテンツを作成するために依拠するデータは著作権で保護されていることが多く、AIソフトウェアを教える行為によってコピーされるため、著作権者の権利が必然的に侵害されることが挙げられます。
著作権は人間の創作のみを保護するものですが、生成型AIシステムが原著作者であると主張することも可能かもしれません。アルゴリズムは、独立した人間のアーティストが行うのと同じように、過去の作品を参考にして新しい作品を作り出します。人間のアーティストとジェネレーティブAIの「アーティスト」の主な違いは、人間はインスピレーションを得るために先行作品のコピーを作る必要がないことです。先行作品は、単に感覚的に認識されるだけかもしれません。これに対して、ジェネレーティブAIツールは、先行作品をエンコードすることで技術的にコピーします。それが機械の「ひらめき」になるというわけです。
アメリカにおけるAI作品の著作権問題
今月、米国著作権局は、AIが制作した芸術作品の著作権について検討しましたが、これは、より広範なAI著作権の法的状況に影響を及ぼす可能性があります。ある漫画の作者が、その漫画の著作権を米国著作権庁に申請し、当初はその作品の著作権登録が認められました。しかし、その漫画の画像がAI技術「Midjourney」によって作成されたものであることが判明すると、米国著作権庁は著作権登録を変更したのです。著者は、本文、コミックの文章と視覚的要素の選択、調整、配置の著作権者として認められましたが、コミックの中のAIが作成した画像は認められませんでした。米国著作権局は、Midjourneyによる画像は人間の著作物の産物ではないとして、著作権を認めないという判断を示しました。
フェアユースが適用されるのか？
また、AIは、著作物の特定の無断使用に対する免責を定めたフェアユース（米国）やフェアディーリング（カナダ）の法理によっても分析されています。一般に、著作物の不正使用がフェアユースやフェアディーリングに該当すると判断された場合、著作権の侵害とはみなされません。
フェアユースが著作物の無許可使用をカバーするかどうかを判断する際、裁判所は非網羅的な検討事項のリストによって総合的に判断します。裁判所は、フェアユースの原則を全体的な方法で、ケースバイケースで適用します。フェアユースは、生成AIにはまだ適用されていませんが、Googleによる物理的な書籍のデジタルコピー（後にGoogleのエンジンで完全に検索可能になった書籍のテキスト）など、新興デジタル技術に関わる他のいくつかの文脈で考慮されています。また、関連している案件として、Andy Warhol Foundation for the Visual Arts, Inc. v. Goldsmith事件における米国最高裁の審議が決まっており、その判決には多くの法律評論家たちの注目が集まっています。この判決では、何が変形的（transformative）であり、したがってフェアユースとなるのか、何が派生的（derivative）であり、したがって侵害的な使用となるのか、その範囲が問われます。
フェアユースの原則が生成AIに適用されるかどうかは、企業の所在地、使用されたトレーニングデータの所在地（他の国には同等のフェアユースの原則がない場合があるため）、問題の生成AIプラットフォームが原作を変換するかどうか（transformative）などのいくつかの要因によって左右されると予想されます。潜在的な侵害者は、生成AIプラットフォームを訓練するためにデータをスクレイピングするために使用されるプロセスは、フェアユースおよびフェアディーリング規定の下で学術的な研究に該当すると主張するかもしれません。
ジェネレーティブAIに関する著作権侵害事件はすでに起きている
ジェネレーティブAIの使用に関連する著作権侵害事件は、急速に発展しています。2022年11月、原告はカリフォルニア州で、マイクロソフトとその子会社、GitHub、OpenAIを相手取り、ソフトウェアの著作権侵害を理由とする集団訴訟を提案しました。この集団訴訟は、両社がAIを使ってソフトウェアを作成するサービス「Copilot」の構築とトレーニングのために、他人の著作物を違法に使用したと主張しています。
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直近では、2023年1月、ゲッティイメージズがAIアートツール「Stable Diffusion」を英国ロンドンで提訴し、Stability AIがソフトウェアプログラムを訓練するために、著作権で保護された数百万の画像を違法にコピーして処理したと主張しています。同様の訴訟は、2023年2月にデラウェア州連邦地方裁判所で提起されました。今後も同様の訴訟が世界的に発生することが予想されます。
知財の当たり前がAIの普及によって挑戦されている
著作権の問題にとどまらず、AIは広範な知的財産の状況に問題を投げかけています。英国知的財産庁の決定を受け、英国の高等裁判所、後に控訴裁判所は、AIベースの機械が特許可能な発明となり得るかどうかを検討しました。控訴人は、AIマシン「DABUS」を作成し、そのAIマシンがさらに2つの発明を作成しました。控訴人は、DABUSを発明者として名指しして、2つの発明の特許を求めました。控訴審では、判決は分かれたが、法律はAIマシンを発明者と認めておらず、法律は現状通り適用されるべきであると判断しました。現在、この事件はさらに英国最高裁判所に上告され、2023年に判決が出る予定です。
これらのAIに関連する知財の問題はAI関連の起業を阻害するものではありませんが、注意すべきことです。新興企業やAIに関する新しいプロジェクトを立ち上げる時は、プロセスの早い段階で知財に特化した弁護士と連携し、法的リスクを理解し軽減する方法について話し合う必要があります。
参考記事：Does Generative AI Need to Infringe Copyright to Create?
