著作権だけでは不十分：AIに対抗するための作家の新戦略

2022年、英国のテクノロジー企業Stability AIは、テキストから画像を生成する生成AIモデル「Stable Diffusion」をリリースしました。その目的は「数十億人が数秒で見事なアートを創り出せるようにすることで画像生成を民主化する」ことでした。Stable Diffusionの訓練に使用されたデータセットには、ストックフォトサイトGetty Imagesから収集された数百万もの写真やその他のビジュアル作品が含まれていました。Gettyは世界中の写真家の作品を第三者にライセンスし、出版物、ソーシャルメディア、広告での使用を仲介しています。これらの作品の多くで訓練されたStable Diffusionは、Gettyの作品と非常によく似た画像を生成し、Gettyスタイルの透かしまで表示することができました。StabilityはGettyに対して、訓練のために画像を使用する許可を求めていませんでした。

激怒したGettyは法的救済を求め、2023年1月に英国の裁判所でStabilityを著作権および商標権侵害で訴えました。この訴訟は、英国初の生成AIへの著作権法の適用に関する司法判断に至るものでした。

著作権侵害は、写真、イラスト、小説などの著作権で保護された作品の全体または実質的部分が、作者の許可なく複製される場合に発生します。これには、作品の複製物の作成、保存、配布、および侵害複製物（海賊版の書籍やDVDの輸入など）の取扱いが含まれます。訴訟において、Gettyは3つの著作権主張を行いました。第1に、StabilityがGettyの作品の複製を作成・保存し、それらをStable Diffusionの訓練に使用したこと。第2に、StabilityがStable Diffusionの出力においてGettyの作品の実質的部分を複製したこと。第3に、新しい法的論点として、Stable Diffusionモデル自体がGettyの作品の侵害複製物であると主張しました。

Gettyの訴訟が成功していれば、Stabilityは損害賠償を支払い、場合によってはStable Diffusionを英国市場から撤退させる必要があったでしょう。これは、同意なくAI訓練に作品を使用されたすべての権利者にとって有益な前例となったはずです。しかし、裁判ではGettyの著作権主張は2つの障害に直面しました。訓練プロセスが英国で行われたという証拠がなく、したがって英国裁判所の管轄権が及ばなかったこと。また、Stabilityはその後、Gettyの作品スタイルの出力を生成するために使用されるプロンプトをブロックしたことを示しました。Gettyは第1および第2の主張を断念せざるを得ませんでした。

残された著作権問題は、Stable Diffusion自体がGettyの作品の侵害複製物であり、Stabilityがモデルを海外で訓練した後に英国に輸入したかどうかでした。モデルの動作方法に関する専門家証拠を検討した後、裁判官はStable Diffusionは侵害複製物ではないと判断しました。なぜなら、モデルはGettyの作品を一切保存していなかったからです。しかし、裁判官は、Gettyがモデルが訓練された管轄区域（米国またはその他）で主張を維持できる可能性があると指摘しました。Gettyの米国でのStabilityに対する訴訟は継続中です。

モデルはある国で開発され、別の国のサーバーで訓練され、複数の国でホストされているウェブサイトから収集されたデータを使用し、その後世界中のデジタルシステムや製品に展開される可能性があります。これにより、Gettyのようなクリエイターや権利者が、複製が正確にどこで行われ、誰が責任を負うのかを特定することが困難になります。

作家、アーティスト、その他のクリエイターは長い間、著作権を作品の盗用に対する最初の防御線と見なしてきました。英国で著作権弁護士として活動する私は、Stable Diffusion、ChatGPTなどのモデルの登場以来、生成AIの著作権への影響についてクリエイティブ業界に助言してきました。盗用は二重です。第一に、AI企業はクリエイターの許可なく著作権で保護された作品をモデルの訓練に使用し、ライセンス料という形でクリエイターの収入を奪っています。第二に、生成AIの出力はクリエイターの作品の一部を複製したりスタイルを模倣したりして、長年の技術開発にただ乗りします。特にAI開発の多くが資金力のある大企業によって行われている場合、これは不公平に感じられます。

しかし、Getty対Stabilityの判決は、生成AIモデルが関与する場合に著作権法を使用してクリエイターを保護することの課題を示しています。AIモデルの開発には、複雑なグローバルサプライチェーンから調達されたリソースと労働力が必要です。モデルはある国で開発され、別の国のサーバーで訓練され、複数の国でホストされているウェブサイトから収集されたデータを使用し、その後世界中のデジタルシステムや製品に展開される可能性があります。これにより、Gettyのようなクリエイターや権利者が、複製が正確にどこで行われ、誰が責任を負うのかを特定することが困難になります。権利を行使するには（費用を負担できると仮定して）複数の国で訴訟を起こす必要があるかもしれません。これは、著作権法が地域によって異なるという事実によってさらに複雑化します。デジタル世界は国境を越えて存在しているように感じられますが、それは各国法のパッチワークの対象です。ある国で許可されていることが別の国では許可されないかもしれません。そしてほとんどの国では、クリエイターの同意なしに著作権作品をAI訓練に使用することが許容されるかどうかはまだ明確ではありません。

その結果、一部のクリエイターや法律専門家は、著作権法はもはや目的に適しておらず、AI開発のグローバルな性質と生成AIがクリエイターにもたらす新たな脅威を考慮した別の法的枠組みによって改革または補完される必要があると示唆し始めています。しかし、著作権改革はクリエイターを保護するだけでなく害する可能性もあり、新しい枠組みがどのようなものになるかについてのコンセンサスはまだありません。

現代の著作権の起源は15世紀のヨーロッパに遡ります。印刷機という技術的突破口により、文学作品の大量生産が初めて可能になりました。印刷の時間とコストの削減はすぐに、出版された作品の無許可コピーの活発な市場を生み出しました。これに対処するため、英国の最初の著作権法である1710年法は、作者に最大28年間、作品の複製を許可する独占的権利を付与しました。作者が知的かつ創造的努力に対して報酬を確実に受け取ることは、さらなる作品の生産を促進し、それがより広い社会に利益をもたらすことを意図していました。

1710年法のような初期の著作権法は完全に属地主義的であり、つまりそれらが生まれた国でのみ適用されました。これは米国で外国の作者の作品の無許可コピーの活発な貿易を生み出しました。アメリカの出版社は、例えば英国の作者のテキストを入手し、それらの作者に一切の金銭を支払うことなく、自分たちのコピーを制作・販売しました。米国で非常に人気があったチャールズ・ディケンズは、1842年の米国ブックツアー中に国際的な著作権保護をロビー活動しました。海賊版が今や世界的な問題であることを認識し、各国は自国民の作品を保護するための国際協定を発展させました。

ベルヌ条約から140年が経過した今も、著作権の基本原則は変わっていませんが、生成AIはこれまでに存在したものとは異なる脅威を作者にもたらしています。その新しい技術は、作品を複製することの意味を不安定にするだけでなく、作品を制作することの意味をも不安定にしています。

著作権はまだ属地主義的ですが、各国のルールは自国が署名した国際協定に準拠しなければなりません。1886年の文学的及び美術的著作物の保護に関するベルヌ条約が最も影響力があり、現在180以上の加盟国（米国、EU諸国、英国、インド、オーストラリア、中国を含む）があります。各加盟国は少なくとも、署名国からの作者に対して、その文学的及び美術的著作物を複製する独占的権利を、作者の存命中および死後50年間付与しなければなりません。

しかし、作者の権利は絶対的ではありません。加盟国は、特定の目的のために作者の許可なく作品を複製することを公众に許可する国内例外を制定することができます。ただし、これらの目的が作者の作品の通常の使用と衝突せず、作者の正当な利益を不当に害さないことが条件です。これらの例外は国によって大きく異なる場合があります。例えば英国では、非商業的研究のための「テキスト及びデータマイニング」の目的で作品を複製することができます。テキスト及びデータマイニング（TDM）は、パターン、傾向、その他の情報を特定するためのテキストとデータの自動分析であり、例えば医学論文を分析して隠れた関連性を見つけ新しい治療法を開発することなどが含まれます。対照的にEUでは、権利者がオプトアウトしていない限り、商業目的を含むあらゆる目的でTDMを行うことができます。

ベルヌ条約から140年が経過した今も、著作権の基本原則は変わっていませんが、生成AIはこれまでに存在したものとは異なる脅威を作者にもたらしています。その新しい技術は、作品を複製することの意味を不安定にするだけでなく、作品を制作することの意味をも不安定にしています。

AI企業はしばしば、技術の動作方法により、AI訓練に作品を使用するために作者の同意は必要ないと主張します。簡単に言えば、訓練プロセス中にこれらの作品のコピーがダウンロードされ保存され、その後「トークン」と呼ばれる個別の単位に分解されます。テキストは単語、サブワード、文字に分解され、画像はグリッド状のパッチに分解されます。モデルはこれらのトークン間の統計的関係を学習し、プロンプトが与えられると、モデルはプロンプトに関連するトークンを予測し、新しいコンテンツを生成できます。

これは、AI支持者が、モデルは著作権法で保護されない事実、アイデア、概念のみを複製しており、作者のオリジナルの表現を「記憶」（つまり保存または複製）していないと主張できることを意味します。また、彼らはしばしば、AIの複製は欧州のTDM例外のような特定の国内著作権例外によって許可されていると主張します。Getty事件と同様に、これにより、モデルが国内例外の下でAI訓練が許可されている国のサーバーで訓練され、その後そのような例外がない国で展開されるという抜け穴が生まれます。

これらの議論は、モデルによって生成されたコンテンツが時には作者の作品のオリジナル部分を複製するという事実を見落としています。モデルは、AI出力でそれらを複製できるように、何らかの形でオリジナル部分を取得または学習したはずです。

既存の著作権法が生成AIにどのように適用されるかは未解決の問題です。クリエイターと企業権利者は世界中でテストケースを提起しており、ほとんどは米国（5月下旬時点で推定143件中113件）ですが、中国、ヨーロッパ、カナダ、韓国、日本、ブラジルでも行われています。これらの多くはまだ係属中です。

判決が下された事件の中で、異なる管轄区域の裁判所は異なる見解を示しています。英国のGetty対Stability事件では、Stable Diffusionは作品のコピーを記憶していないとされましたが、ドイツのGEMA対OpenAI事件では、OpenAIのモデルがドイツの9曲の人気曲の歌詞を記憶し、ChatGPTの出力でほぼ逐語的に複製したとされ、ドイツでの著作権侵害が成立しました。しかし、状況は再び変わる可能性があります。Gettyは上告許可を得ており、OpenAIの控訴は係属中です。これらの問題に関する中国初の判決では、2024年2月、広州インターネット裁判所が、AIプラットフォームがユーザーに日本のキャラクター「ウルトラマン」を特徴とする画像を生成させることを許可したことで著作権侵害を犯したと裁定しました。各国の裁判所が明確な先例を確立するまでには、おそらく数年、あるいは数十年かかるでしょう。

同じ管轄区域であっても、裁判所は異なるアプローチを取っています。Bartz対AnthropicとKadrey対Metaはどちらもカリフォルニア北部地区連邦地方裁判所に提起されました。