【ITニュース解説】AI検索Perplexityに新たな訴訟、百科事典のブリタニカが著作権侵害で訴える

ブリタニカがAI検索サービスのPerplexityを著作権と商標権の侵害で提訴したというニュースは、AI技術の急速な発展が社会にもたらす新たな課題を浮き彫りにしている。システムエンジニアを目指す皆さんにとって、この訴訟は、技術開発が法的な枠組みや倫理とどのように密接に関わっているかを理解する上で非常に重要な事例となるだろう。

まず、訴訟を起こした「ブリタニカ」について説明する。ブリタニカは、何世紀にもわたる歴史を持つ「ブリタニカ百科事典」で世界的に知られる出版社である。彼らは、長年にわたり質の高い情報を集積し、信頼できる知識を提供してきた。紙の百科事典だけでなく、インターネット時代に合わせてオンラインサービスやデジタルコンテンツも積極的に展開しており、その知的財産やブランド価値は非常に大きい。

次に、訴えられた側である「Perplexity」について見てみよう。Perplexityは、生成AIの技術を基盤とした新しいタイプの検索エンジンだ。従来の検索エンジンがウェブサイトへのリンクを提示するのに対し、Perplexityはユーザーの質問に対してAIが直接、要約された回答を生成し、その情報源も併記するという特徴を持つ。これにより、ユーザーは多くのページを巡ることなく、迅速に答えを得られることを目指している。この便利な機能の裏側で、情報源の扱いが今回の訴訟の焦点となっている。

ブリタニカがPerplexityを提訴した主な理由は二つあり、一つは「著作権侵害」、もう一つは「商標権侵害」である。

著作権侵害とは、他人が創作した文章、画像、音楽、プログラムなどの著作物を、権利者の許可なく利用したり、その内容を酷似させて公表したりする行為を指す。今回の訴訟においてブリタニカが主張しているのは、Perplexityが生成した回答が、ブリタニカの百科事典やオンラインコンテンツの内容と極めて「酷似している」という点だ。具体的には、PerplexityがブリタニカのコンテンツをAIの学習データとして無断で利用した可能性や、生成した回答がブリタニカの著作物の表現とほとんど同じ形で提供されたケースが指摘されている。さらに、Perplexityが情報源としてブリタニカを正しく表示しない、あるいは誤った情報源を提示することで、ブリタニカの著作権を侵害しているとされている。これは、AIがインターネット上の膨大なデータを学習し、それに基づいて新たな情報を生成するプロセスにおいて、著作権で保護されたコンテンツをどのように扱うべきかという、生成AI技術が抱える根源的な課題の一つを示している。システムエンジニアがAIシステムを開発する際には、AIが学習に使うデータが適法に利用できるものか、そしてAIが生成するアウトプットが他者の著作権を侵害しないよう、細心の注意と倫理的・法的な配慮が不可欠となる。

もう一つの訴訟理由である商標権侵害は、特定の企業や製品、サービスを識別するために使用される名称やロゴ（商標）を、権利者の許可なく使用したり、それに似た商標を使って消費者に混乱を生じさせたりする行為を指す。ブリタニカは、Perplexityが生成するコンテンツの中で、ブリタニカのブランド名やロゴ、あるいはそれに類する表現を不適切に使用することで、消費者がPerplexityの情報をブリタニカが公式に提供しているものと誤解する可能性があると主張している。これは、ブリタニカが長年にわたって築き上げてきたブランドの信頼性や価値が、Perplexityの行動によって損なわれることへの強い懸念に基づいている。AIシステムが情報を生成する際、その内容だけでなく、関連するブランドや企業名をどのように扱うかについても、十分な配慮が求められる。

この訴訟は、生成AIが抱える「ハルシネーション（AIがもっともらしいが事実ではない情報を生成すること）」や「情報源の不正確な表示」といった倫理的な問題とも深く関連している。Perplexityは、回答に情報源を併記することを特徴としているが、ブリタニカは、Perplexityが情報源として自社のURLを挙げながらも、実際のコンテンツがブリタニカのものではない場合があったり、逆にブリタニカのコンテンツをほぼそのまま利用しているにもかかわらず、全く異なる情報源を表示したりするケースがあったと報告している。これは、情報に対する信頼性が問われる深刻な問題であり、AIが生成する情報の正確性と透明性を確保することの重要性を示している。

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、このニュースは単なる法律問題として切り離して考えるべきものではない。これからのAI開発では、技術的な実現可能性だけでなく、それが社会に与える影響、特に知的財産権や倫理的な側面を深く理解し、考慮することが必須となる。AIが学習するデータの権利処理、AIが生成するコンテンツの著作権侵害リスクの評価、そして情報源の正確な表示や透明性の確保など、技術と法律、倫理の境界線で多くの課題に直面することになるだろう。将来、AIシステムやサービスを設計・開発する立場になった際には、これらの法的・倫理的リスクを回避し、社会に受け入れられる安全で公正なAIを構築するための責任が伴うことを認識しておく必要がある。この訴訟の行方は、AI技術の健全な発展と、クリエイターの権利保護のバランスをどのように取るべきかについて、重要な指針を与えることになるだろう。