厄介な質問: AI によって生成されたコード、画像、物語の所有者は誰ですか?

スタンフォード大学の新しい研究は、これはまだ曖昧な領域であることを示唆しています。たくさんの訴訟に備えてください。

スタンフォード大学の新しい研究は、開発者とビジネス関係者は生成型 AI の法的影響をより深く理解する必要があると主張しています。訴訟の波が押し寄せる可能性があり、AIを通じて生成されたコード、言語、画像が著作権で保護された素材に基づいている可能性があるためだ。

問題は、AI の生成成果の功績は誰にあるのか、ということです。研究によれば、この領域はまだ曖昧な領域であることが示唆されています。

生成 AI を使用すると、開発者とビジネス ユーザーはボタンを押すだけでコードとナラティブを生成できます。悪いニュースは、「ChatGPT や DALL-E などの人工知能エージェントの背後にあるデータセット内の単語や画像のほとんどが著作権で保護されている」ことだと論文の著者は指摘しています。 「既存の基盤モデルは、著作権で保護された素材に基づいてトレーニングされています。データ作成者が適切な帰属または補償を受けられない場合、これらのモデルを導入すると、法的および倫理的リスクの両方が生じる可能性があります。」

コード、物語、画像の限られた部分の使用を保護する法理は「フェアユース」です。しかし、研究の著者らは、「モデルが著作権で保護されたデータに類似した出力を生成する場合、特にそのデータの市場に影響を与えるシナリオでは、フェアユースはモデルの出力に適用されなくなる可能性があります。フェアユースは保証されていません。また、モデルの開発と展開をフェアユースの範囲内で維持するには、追加の作業が必要になる可能性があります。」

AIと機械学習の専門家は「フェアユースの微妙なニュアンスを必ずしも認識しているわけではない」と、論文の共著者であるピーター・ヘンダーソン氏は関連するインタビューで指摘した。 「同時に、裁判所は、特定の注目を集めている現実世界の例はフェアユースとして保護されないとの判決を下しましたが、それらとまったく同じ例はAIが出したもののように見えます。この分野で訴訟がどうなるかについては不確実性があります。 」

共著者らは、生成型 AI によるコードとコンテンツの無補償使用に起因する今後の訴訟の波が起こると予測しています。最終的に裁判所が AI がフェアユースの基準を満たさないとの判決を下した場合、「生成型 AI のトレーニングと使用方法が大幅に削減される可能性があります。AI ツールは機能と規模が進化し続けるにつれて、フェアユースの従来の理解に疑問を投げかけています。 「ニュース報道、芸術、教育などについては明確に定義されています。新しい AI ツールは、その機能と規模の両方で、この定義を複雑にしています。」

コードに対する IP と著作権の影響も考慮する必要があります。 「自然言語テキストの場合と同様に、ソフトウェアの場合でも、文字通りの侵害、つまり逐語的なコピーがコードベースの大部分を構成する場合、フェアユースである可能性は低い」と共著者らは説明する。 「そして、コピーされる量が少ない場合、製品全体がオリジナルのものと十分に異なる場合、またはコードが十分に変形的である場合には、現在の基準の下でフェアユースが示される可能性があります。」

このような基準は、テキストや音楽の基準よりも寛容である可能性があります。 「コードの機能的側面は著作権で保護されていない。つまり、テキストや音楽では同じレベルの類似性が許容されない場合、コードのより大きな部分をそのままコピーすることが許容される可能性がある。それにもかかわらず、基礎モデルによって生成されたソフトウェアの場合、より多くの生成されたコンテンツは、元の構造、順序、構成から変換できるほど優れています。」

報告書の共著者らは技術的なガードレールを確立することを推奨している。 「生成された作品（たとえば、J.K.ローリング風の章やテイラー・スウィフトを彷彿とさせる曲）がオリジナルに少し似すぎていて、公正さを侵害し始めるかどうかを判断しようとするフェアユースフィルターをインストールしてください使用。"