アメリカのAI訴訟に新たな動き:アーティストによる著作権請求に対する初の裁定を徹底解説

昨年、原告団が、人工知能ソフトウェアの開発企業に対して複数の著作権侵害訴訟を起こしました。これらの訴訟では、AIモデルのトレーニングには大規模な著作権侵害が含まれており、これらのモデルの商業的な実行可能性を脅かす可能性があると懸念されていました。この記事では、アメリカにおけるAIに関する最新の著作権訴訟の動向と、アーティストによる著作権請求に対する初の本格的な判決について詳細に分析し、その中身と関連する訴訟への影響を解説します。

10月30日、 Andersen v. Stability AI Ltd. et al. (Andersen事件)において、ウィリアム・オリック判事は、弁論段階でこのような主張に対する異議申し立てを裁定した最初の連邦判事となりました。この最初の判決は、判例となるものではありませんが、AI対応製品、特にAIモデルを提供する企業の潜在的な法的リスクに関する洞察を提供するものです。

今回のケースで、オリック判事は、著作権で保護された素材によるAIモデルのトレーニングに基づく直接的な著作権侵害の主張を、より詳細な事実記録に基づいて検討するために継続することを認めました。同判事は、AIモデルの訓練入力データが著作権を侵害する可能性があるため、すべての出力が自動的に侵害する二次的著作物になるという原告の主張請求を棄却し、懐疑的な見方を示しました。しかし、裁判所は、判決で指摘された不備を修正するため、原告側が棄却された請求をすべて修正することを認める予定です。

Andersen事件の背景

Andersen事件における原告は3人のビジュアルアーティストであり、3組の被告、(i) Stability AI Ltd.およびStability AI, Inc.(Stability)、(ii) DeviantArt, Inc.(DeviantArt)、(iii) Midjourney, Inc.(Midjourney)に対して集団訴訟を提起しました。Stabilityは、Stable Diffusionと呼ばれるAI対応画像ジェネレーターを開発し、消費者に提供しています。DeviantArtとMidjourneyは、Stable Diffusionを作成してはいませんが、テキストのプロンプトに応じて画像を生成する自社の商用製品にそのAIモデルを組み込んでいます。

原告側は、Stability社が、自分たちの著作権で保護された作品を含む、インターネットの「スクレイピング」によって入手した何十億もの画像をStable Diffusionのモデルに入力することによって、Stable Diffusionを「訓練」したと主張しました。原告側はさらに、Stable Diffusionには原告らの作品の無断複製が「含まれており」、それ自体が著作権を侵害する二次的著作物であり、画像ジェネレーターが作り出すすべての出力も侵害する二次的著作物であると主張しました。

しかし、原告側は、どの画像出力も「学習データの特定の画像と完全に一致する可能性はない」ことを認めています。また、原告らは、他の訴因とともに、著作権法に基づく直接的および副次的な著作権侵害、および原告らの作品「風」の画像を生成するために原告らの名前を使用することを可能にしたことによるカリフォルニア州法に基づくパブリシティ権の侵害を主張しました。Stability社、DeviantArt社およびMidjourney社は、実行可能な請求が記載されていないとして、原告らの訴えを却下するよう、裁判所に申し立てをしていました。

著作権侵害の主張

裁判所は、「著作権法に違反するコピーが、Stable Diffusionのトレーニングの文脈で発生したのか、Stable Diffusionが実行されたときに発生したのか」を弁論段階で判断するのは時期尚早であるとして、Stabilityに対する直接侵害の請求を棄却しませんでした。このことは言い換えれば、判事が、Stability社が「Stable Diffusionを作成するために、何十億もの著作権で保護された画像のコピーを許可なくダウンロードまたはその他の方法で取得し」、Stable Diffusionのトレーニングにそれらの画像を使用したという主張は、直接侵害の主張を述べるのに十分であると判断したということになります。AIモデルを訓練するために著作権で保護された素材を使用することが侵害を構成するかどうかという重要な問題は、訴訟の手続きが進みより充実した事実記録に基づいて後日解決されるべきと判断されました。この問題の解決には、著作権で保護された著作物の特定の無許可の使用(例えば、オリジナルの著作物を十分に異なるものに変えるような使用)を侵害の主張から保護する「フェアユース」の原則が関係することが予想されます。フェアユースは著作権法第107条で認められている原則ですが、個々ケースでの個別判断が必要になるものです。

一方、裁判所は、MidjourneyとDeviantArtに対する直接的な著作権侵害の請求を棄却する一方、原告側にこれらの請求の再提訴の許可を与えました。原告側は、Stable Diffusionには、学習中にモデルに入力されたすべての画像の「圧縮コピー」が含まれていると主張。そのため、Midjourney社とDeviantArt社によるStable Diffusionの配布は、著作権で保護された著作物の無許可配布であり、Stable Diffusionはそれ自体、すべてのトレーニング画像の無許可二次的著作物であると主張しました。しかし、裁判所は、Stable Diffusionがトレーニング画像(例えば圧縮されたJPEGファイル)の実際のコピーを含んでいるのか、それともむしろこれらの画像を再構築する能力を持つアルゴリズムを使用しているのかが、原告側の訴状では明確にされていないため、これらの理論を却下しました。したがって、原告らは、AIモデルがどのように自分たちの作品を複製するのかを技術的、かつ、具体的に主張しない限り、請求を主張することはできないということになります。

また、原告側は、Stable Diffusion社の出力が通常どのトレーニング画像とも「ほぼ一致」しないことを訴状で認めているにもかかわらず、侵害画像でトレーニングされたAIモデルの出力はすべて自動的に侵害になると主張していました。しかし、オリック判事は、侵害の主張には伝統的に、保護される著作物と侵害されるとされる著作物との間の「実質的な類似性」を示す必要があることを指摘。オリック判事は、「実質的類似性」の要件は、AIの文脈においても作品の表現要素に等しく適用されるとし、そのような類似性を主張しなかったとして、原告の二次的著作物の主張を退けました。

最後にオリック判事は、副次的著作権侵害(vicarious copyright infringement)の主張をすべて却下し、原告らは、副次的責任の必要条件である、MidjourneyとDeviantArtが管理し利益を得た直接的侵害の基礎となる行為を主張しなかったとしました。また、原告らは、Stabilityによる直接侵害(AIモデルのトレーニング)を十分に主張したものの、Stabilityが代理責任を負うことができる第三者の直接侵害行為を主張しなかったとしました。

肖像権の主張

裁判所はまた、被告らが原告らの作品に「倣った」画像を生成するAI製品を宣伝するために原告らの名前を「悪用」したことにより、原告らのパブリシティ権を侵害したという主張についても、予断を持たずに棄却しました。原告らは、被告らが、ユーザーが原告らの名前風のアートをリクエストできるようにすることで、故意に原告らの名前を製品に使用したと主張しましたが、原告らは、被告らが広告に原告らの名前を使用した具体的な事例を主張しておらず、また、画像生成を促すために原告らの名前を使用することで、原告らのアイデンティティから何らかの利益を得る画像が生成される可能性を主張していませんでした。したがって、原告らは、他の身元不明のアーティストのパブリシティ権ではなく、自分たちのパブリシティ権がどのように侵害されたかを示すことができなかったのでした。

これに関連して、裁判所は、言論の自由の権利が原告らのパブリシティ権の主張を排除するかどうかという、DeviantArt社が提起した問題についての判決を先送りしました。DeviantArt社は、その生成的AIサービスは保護されるべき表現行為の一形態であると主張。しかし、裁判所は、この抗弁は、原告側がパブリシティ権の主張を明確にし、当事者が証拠を提出した後に検討するのがよいと裁定しました。

まとめ

Andersen事件の裁判所は、著作権で保護された素材を使ってAIモデルを訓練することが責任を生じさせるかどうかについては決定的な判断を下さず、訴訟を継続し、事実開示に進めることを認めました。そして裁判所は、DeviantArtとMidjourneyがStabilityのモデルを自社製品に組み込んだことに対する代理責任の主張を含め、原告側に棄却された主張を修正する機会を与えました。

この判決は、著作権法の伝統的な原則が、基礎となる技術の新規性に関係なく、AI関連の請求に適用されることを再認識させるものです。例えば、AIモデルからの出力が、その出力の表現的要素が学習用入力の特定の表現的要素と実質的に類似していない限り、裁判所が自動的に二次的著作物を侵害すると判断する可能性は低いということです。

今回の判決は、消費者が特定のアーティストの「スタイルで」出力を促すことを可能にするAIモデルが、そのアーティストのパブリシティ権を侵害するかどうかについて疑問を投げかけましたが、原告はこの主張を再度主張する別の機会を得ることになります。また、「変形的使用」(“transformative use”)の抗弁は、モデルがトレーニング過程で使用される芸術作品を著しく変形させる企業を保護する上で有用であることが証明されるかもしれません。

今回の判決と、それが(Andersen事件や他の類似の事件で)原告に対して侵害の主張を適切に主張する方法について提供する潜在的なロードマップを考慮すると、AIモデルを構築する企業は、著作権で保護された作品を使用してモデルをトレーニングする法的リスクを検討する必要があります。同様に、そのようなモデルを自社の製品/サービスに組み込もうとする企業は、各モデル固有のリスクを慎重に評価する必要があるでしょう。例えば、モデルが十分に変形的なアウトプットを生成するかどうかを検討するなどがあるでしょう。

参考記事:Artist’s Copyright Claim against Stability AI… | Fenwick & West LLP

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