【ITニュース解説】The Legal Quagmire of the Generative AI Industry: Undercurrents Behind an Infographic

現在、文章や画像を自動で作り出す生成AIの技術は、私たちの仕事や生活に大きな変化をもたらしている。しかし、その華やかな技術の裏側では、深刻な法廷闘争が数多く繰り広げられている。特に中心となっているのが、AIが学習するデータに関する著作権の問題である。この問題は、生成AIという産業そのものの将来を左右する可能性を秘めている。

生成AIが人間のように自然な文章を書いたり、美しい絵を描いたりできるのは、インターネット上にある膨大な量のテキストや画像データを事前に学習しているからだ。この学習データの質と量が、AIの性能を決定づける。問題は、このデータの中に、書籍、ニュース記事、ブログ、写真、イラストレーションといった、著作権で保護されたコンテンツが大量に含まれていることにある。AI開発企業は、これらのコンテンツを作者の許可なく収集し、自社のAIモデルのトレーニングに利用している。これに対し、作家、アーティスト、報道機関などの著作権者が、自分たちの創作物が無断で商業的に利用され、権利を侵害されたとして、AI企業を相手に次々と訴訟を起こしているのが現状だ。

訴訟における最大の争点は、著作権法で定められた「フェアユース（公正な利用）」という考え方だ。AI企業側は、著作権物を学習データとして利用する行為はフェアユースにあたると主張している。フェアユースとは、批評、報道、研究、教育などの目的であれば、著作権者の許可なく著作物を利用できるという米国の著作権法の規定である。AI企業は、自分たちの行為は、元の作品をコピーしてそのまま市場で競合させるものではなく、AIモデルがデータからパターンやスタイルを学ぶための「変容的利用」であり、社会全体に利益をもたらす技術革新に不可欠だと反論している。つまり、データを知識として吸収する過程は、人間が本を読んで学ぶのと同じであり、公正な利用の範囲内だという理屈だ。

一方で、著作権者側は、この主張に真っ向から反対している。彼らの言い分は、AI企業が自分たちの作品を無断で、しかも大規模にコピーしてAIを訓練し、そのAIを使って新たなコンテンツを生成することで巨額の利益を得ているというものだ。さらに、生成AIが生み出すコンテンツが、元のクリエイターの作風を模倣したり、競合する製品となったりすることで、自分たちの仕事や市場を奪っていると訴えている。例えば、ニューヨーク・タイムズ社は、同社の記事を大量に学習したOpenAIのChatGPTが、有料購読者向けのコンテンツをほぼそのまま出力してしまう事例を挙げ、自社のビジネスモデルが根幹から脅かされていると主張している。また、画像生成AIに対しては、アーティストたちが、自分たちの独自のスタイルがAIに学習され、安価に模倣作品が作られることで、創作活動の価値が著しく損なわれていると訴えている。写真提供サービス大手のGetty Imagesも、自社の画像を無断で学習された結果、AIが生成した画像に同社の電子透かし（ウォーターマーク）が再現されてしまうことがあると指摘し、著作権侵害を主張している。

これらの訴訟の結果は、今後のAI開発のあり方に極めて大きな影響を与える。もし裁判所がAI企業側の主張を退け、著作権侵害を認めれば、企業は莫大な損害賠償金の支払いを命じられる可能性がある。それだけでなく、著作権を侵害するデータで学習させたAIモデルの使用差し止めや、モデル自体の破棄を求められることも考えられる。そうなれば、AIモデルを一から作り直す必要に迫られ、開発コストは跳ね上がり、業界全体の進歩が遅れるかもしれない。逆に、AI企業側のフェアユースの主張が広く認められれば、AI開発はさらに加速するだろう。しかしその場合、クリエイターの権利保護が大きな課題として残ることになる。

このような法的な不確実性を背景に、今後のシステム開発、特にAIを活用するサービスの開発においては、使用するAIモデルがどのようなデータで学習したのかを強く意識する必要がある。ライセンス契約を正式に結んだクリーンなデータセットのみで学習したAIモデルを選ぶのか、それとも性能は高いが法務リスクを抱えるモデルを利用するのか、エンジニアや企業は慎重な判断を迫られることになるだろう。技術的なスキルだけでなく、こうした法律や倫理に関わる問題への理解は、これからのシステムエンジニアにとって不可欠な素養となっていく。現在進行中の訴訟の行方は、技術と法律が交差するこの新しい領域のルールを形作る上で、重要な道しるべとなるはずだ。