ChatGPT、Gemini、Claudeのようなモデルを書籍や出版物で訓練することが著作権侵害に当たるかどうかについて、現時点で最終的な法的回答は存在しない。この問題は、著作権者の同意なしに著作物が利用されたかどうかだけでなく、それがどのように入手されたのか、利用目的は何か、そして生成物が元の市場と競合するのか、あるいは著作物の性質を十分に変えているのかにも関わっている。
多くの著者が、自らの認識や同意なしに、収入源と競合する可能性のあるAIツールの開発に貢献させられたため、この問題は一層敏感になっている。しかし、1976年以来改正されていない米国法は、何兆語もの文章を扱い、新たな文章を生成する技術に古い原則を適用する役割を裁判所に委ねている。
Anthropic判決は、訓練が違法であることを意味しない
この種の判決として特に注目されたものの一つで、William Alsup判事は、同社のモデル訓練に著作物が利用された作家の集団に対し、Anthropicが15億ドルという巨額の和解金を支払うよう命じた。一見すると、この判決は著者側の勝利に見えるかもしれないが、判事は同時に、モデルの訓練プロセス自体は合法だったと判断した。
制裁の根拠となったのは、Anthropicが書籍を違法な電子図書館、いわゆるシャドー・ライブラリーから入手したことであり、単に著作物を訓練に利用したことではなかった。Alsup判事は、言語モデルが文章を取り込む方法を、作家が文学作品を読み、研究したうえで、異なる作品を生み出す方法になぞらえた。これは、元の作品をそのまま複製したり、文字通り置き換えたりすることとは異なる。
知的財産、著作権、テクノロジーを専門とする弁護士のCathy Gellisは、判決のこの部分が著者よりもAI企業にとって有益になる可能性があると考えている。法律は複製に重点を置いており、著作物の利用、読解、取り込みを、必ずしもその再製と同じようには扱わないからだ。
フェアユースはすべてのケースを決着させるわけではない
多くの訴訟は「フェアユース」の原則をめぐって争われている。これは、批評、パロディー、教育などのケースで、明示的な許可なしに保護された素材を利用することを認める例外である。裁判所は通常、利用の性質や目的、利用された素材の量、市場への影響など、複数の要素を検討する。
しかし、これらの要素をAIの訓練に適用する方法は依然として一様ではない。JWL Internationalで知的財産およびメディア業務を創設した弁護士のJason Hendersonは、訓練の目的がコンテンツ所有者やその市場と直接競合する製品の創出である場合、裁判所は厳格な判断を下す傾向があると説明する。一方、競合しているようには見えない利用については、裁判所がそれを許容可能とみなす道筋を見いだす可能性がある。
この区別は、Thomson Reuters対Ross Intelligence事件に表れている。Rossは、Thomson Reutersのコンテンツを利用し、同社の製品と競合するAIベースの法律プラットフォームを構築した。Stephanos Bibas判事は、Rossの利用にはThomson Reutersのコンテンツとは「追加の目的や異なる性質」がなかったため、変形的ではないと結論づけた。そのため、この事件では利用はフェアとはみなされなかった。
一方、チャットボットが著者の作品を利用して新たなAI生成書籍を作るため、著者と競合しているという主張は、記事によれば、これまで裁判所で同じ結果を得ていない。これは、その主張が最終的に退けられたという意味ではなく、争いが依然として異なる事実関係や判決に開かれていることを意味する。
訓練と生成物の権利は同じではない
モデルの訓練に著作物を利用する問題と、AIが生成した文章が著作権で保護され得るかという問題は分けて考えることが重要である。Thaler v. Perlmutter事件では、AIのみが完全に生成した作品には著作権が認められないと裁判所が判断した。
これにより、独立した問題が浮上する。作品がAIによって生成されたかどうかをどのように証明できるのか。人間の著者と比較して、ツールの貢献割合をどのように特定できるのか。Gellisは、より単純な比較として、Microsoft Wordで小説を書き、スペルチェック機能を使う作家が、会社に小説の所有権が移るとは考えないだろうという例を挙げている。しかし、AIツールは、技術的支援と人間による創作の境界を見直すことを迫っている。
certi.newsの読み解き：実務上、何が変わるのか？
本当の変化は、訓練を認める、または禁止する単一のルールが示されたことではなく、争点がより具体的な問題へ移ったことにある。Anthropic判決が示したように、データの出所が法的な結論を変える可能性がある。また、Ross Intelligence事件のように、訓練によってコンテンツ所有者と競合する製品が生まれる場合には、商業目的が決定的になる可能性がある。したがって、企業がモデルは新しい文章を生成すると主張するだけでは十分ではなく、著者側も、自分の作品が訓練データに含まれていたことだけを証明しても十分ではない。
AI企業にとって、初期の判決は、訓練データの取得手続きが、モデルの設計自体に劣らず重要な法的要素になったことを意味する。作家や出版社にとって、現在の判決は、あらゆる訓練利用を阻止する自動的な権利の存在を証明するものではない。しかし、複製物の出所と、最終製品が市場に与える影響が、より強い訴訟の根拠となり得ることを明らかにしている。
最大の未解決問題は、今後の判決が相互に食い違う可能性に関係している。大半のAI企業は依然として係争中の訴訟に直面しており、最初の判断が、後に確定したり、別の裁判所で覆されたりする前に、業界に影響を与える可能性がある。したがって、これらの訴訟はまだ安定した解決策を示しておらず、訴訟の継続に伴って変化し得る暫定的な境界線を描いている。