【ITニュース解説】Judge rejects Anthropic's record-breaking $1.5 billion settlement for AI copyright lawsuit

近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの技術は目覚ましく発展しているが、その裏側ではAIの学習方法をめぐる法的な課題が浮き彫りになっている。特に、AIが学習する「データ」に著作物が含まれる場合の著作権問題は、世界中で大きな議論を呼んでいる。そうした中、AI開発企業Anthropic（アンスロピック）と作家たちの間で交わされた、記録的な金額の和解案がアメリカの連邦裁判所の判断によって却下されるという出来事があった。これは、AIと著作権の関係性を考える上で非常に重要な事例である。

まず、この問題の背景を理解するためには、AI、特に大規模言語モデル（LLM）がどのようにして賢くなるのかを知る必要がある。Anthropicが開発する「Claude」のようなAIは、インターネット上に存在する膨大な量のテキストデータを読み込み、単語と単語のつながりや文脈のパターンを学習する。この学習プロセスを「トレーニング」と呼び、その際に使用されるデータが「学習データ」だ。AIの性能は、この学習データの質と量に大きく依存するため、開発企業は可能な限り多くのデータを集めようとする。しかし、そのデータの中には、小説、ニュース記事、ブログといった、著作権によって保護されているコンテンツが無数に含まれている。作家たちの主張の核心は、Anthropicが自分たちの著作物を、許可なく、また適切な対価を支払うことなくAIの学習に使用したという点にある。これは著作権の侵害にあたるというのが彼らの訴えだ。

この主張を受け、約50万人の作家が原告となり、Anthropicを相手取って「集団訴訟」を起こした。集団訴訟とは、同じような被害を受けた多数の人々が団結し、代表者を通じてまとめて裁判を起こす制度のことだ。そして、裁判の判決を待たずに問題を解決するため、Anthropicと作家側の弁護士は話し合いを行い、「和解」に合意した。その内容は、Anthropicが総額15億ドル（日本円で約2400億円）という、この種の訴訟としては前例のない巨額の和解金を支払うというものだった。この金額は、AI開発における著作権問題の深刻さと、企業が抱えるリスクの大きさを象生徴するものであり、業界に大きな衝撃を与えた。

しかし、この記録的な和解案に対し、担当のウィリアム・アルサップ連邦判事は「待った」をかけた。和解案を承認せず、却下したのだ。裁判官が懸念したのは、和解の金額ではなく、その中身と手続きの不透明さだった。第一に、和解の対象となる著作物の具体的なリストや、対象となる作家のリストが完成しておらず、和解案が「完成には程遠い」状態であることが問題視された。誰が、どの作品について、いくら受け取る権利があるのかが明確になっていなければ、公正な和解とは言えない。

第二に、裁判官は作家たちの権利が十分に保護されていないことを強く懸念した。集団訴訟における和解では、対象となる人々（今回は約50万人の作家）に和解内容をきちんと通知し、その和解案を受け入れるか（オプトイン）、あるいは受け入れずに個別に訴訟を続けるか（オプトアウト）を選択する機会を与える必要がある。しかし、今回の和解案では、そのための通知方法や、作家が和解金を受け取るための請求手続きなどが具体的に定められていなかった。裁判官は、弁護士だけが利益を得て、本来救済されるべき作家たちが不利益を被る事態を危惧し、「和解案が作家たちに無理やり押し付けられるべきではない」と指摘した。

さらに、この和解によって、Anthropicが将来、同じ著作権侵害の問題で再び訴えられる可能性が残ってしまう点も問題とされた。裁判官は、和解は問題を完全に解決するものでなければならないと考え、弁護士に対し、より詳細で公正な手続きを踏むよう命じた。具体的には、9月15日までに著作物の最終リストを提出すること、そして作家への通知方法や請求フォームを含めたすべての手続きが、10月10日までに裁判所の承認を得ることを要求した。

この一連の出来事は、システムエンジニアを目指す者にとっても重要な示唆を含んでいる。AI開発は、単に優れたアルゴリズムを設計し、コードを書くだけの作業ではない。使用するデータがどこから来たもので、どのような権利関係にあるのかを理解し、法的なリスクを管理することが不可欠である。安易にインターネットから収集したデータを学習に使用すれば、今回のように巨額の賠償責任を負う可能性がある。技術者は、自らが開発するシステムが社会に与える影響を常に意識し、著作権法をはじめとする法律や倫理を遵守する姿勢が求められる。この判決の行方は、今後のAI開発におけるデータ利用のルール作りにも大きな影響を与えるため、技術者としてその動向を注視していく必要があるだろう。