米国はOpenAIのフェアユースの主張を支持し、AIライセンスの寡占化について警告を発した。

米国司法省は火曜日、マンハッタンの連邦裁判所に対し、OpenAIがトレーニング段階で著作権で保護された文章を使用していることはフェアユースによって保護されるべきだと述べた。この見解は、今年、世界的な投資額が1兆ドルを超える見込みである中で、世界のAI産業の経済構造を大きく変える可能性がある。.

政府は、OpenAIに対する統合著作権訴訟において提出した意見書の中で、開発者に学習用テキストのライセンス取得を義務付ければ、最先端のAI技術の開発を継続できるのは裕福な企業だけになってしまうだろうと警告した。

政府は、この主張には法的および経済的な両面での意味合いがあると主張している。すなわち、強制的なライセンス制度は新規参入に大きな障壁を作り出し、既存のテクノロジー企業を強化し、結果として生じる利益の大部分を最大のアーカイブを持つ既存の出版社に移転させる可能性があるというのだ。.

ワシントンが免許制度を参入障壁と呼ぶ理由

司法省によると、AIの学習に使用される情報に料金を課すことは、小規模な開発者が大手企業によって不利な立場に置かれる原因となる可能性がある。.

これは、 OECDの報告 書と一致している。

ワシントン氏は、小規模なクリエイターは安価なAIツールを活用できると主張した。特に著者は、通常では費用がかかりすぎて作成できない画像をモデルを使って生成したり、そうでなければ見逃してしまうような情報源や視点を見つけたりすることができる。.

しかし、 米国著作権局は より微妙な立場を取り、AIのトレーニングにおける一部の利用はフェアユースの範囲内である一方、他の利用はそうではない可能性があると述べている。これは、使用される素材の出所、使用目的、および市場への影響によって異なる。

中心となるのは、変革的利用論である。

司法省は、公正使用の第一の要素を強く主張し、AIトレーニングを「極めて革新的なもの」と表現した。そして、トレーニング用の複製は元の記事とは異なる目的を果たしており、AIの利点は「競争上の不利益をはるかに上回る」と主張した。

しかしながら、この特許出願はAI開発者に完全な保護を与えるものではない。著作権で保護された素材を参照するモデルのトレーニングとその結果、およびトレーニングデータの取得プロセスに関する問題を区別している。.

その違いはカリフォルニア州の事例に見られる。 著作権同盟 によるBartz対Anthropic事件とKadrey対Meta事件の分析によると、両裁判所はトレーニングが変革的であると判断した一方で、著作権侵害と市場への損害については異なる結論に至ったという。

スタンリー・ウッドワード・ジュニア司法次官補によると、今回の提出書類は「歴史的な利害表明」であり、著作権法に関する政権の立場を、AI分野における米国の地位を維持するという全体的な目標と結びつけるものだ。.

国家安全保障と外国のライバルとの競争

この訴訟では、著作権規則を産業政策および国家安全保障上の問題として捉え、開発コストの上昇が米国企業を外国の競合他社に対して不利な立場に置く可能性があると主張している。.

利害関係は非常に大きい。 ゴールドマン・サックス・リサーチは、 2026年までに世界のAI関連投資額が1兆ドルを超え、そのうち5810億ドルが米国で投資されると予測している。

欧州連合は異なる道を歩んでいる。同国の デジタル単一市場指令は、 テキストマイニングおよびデータマイニングに関して明確な例外規定を設けているが、権利保有者は一部のマイニング形態から自身の著作物を保護することができる。

出版社と裁判所が次に何を言うか

2023年にOpenAIとマイクロソフトを提訴したニューヨーク・タイムズ紙は、ワシントンの主張を否定した。

全米作家組合のCEO、メアリー・ラゼンバーガーも同様に批判的で、 WIRED誌。

「非常に失望した」「誤った主張と、フェアユースの原則および著作権法に対する重大な誤解に満ちている」 ――メアリー・ラゼンバーガー、全米作家組合CEO（WIRED誌より）。

バークレー大学の著作権研究者パメラ・サミュエルソンは、政府の介入についてより慎重な見解を示した。

「重要な進展だ。」 — パメラ・サミュエルソン、バークレー法技術センター（WIRED誌より）

シドニー・H・スタイン判事は、司法省の見解に従う義務はない。.

OpenAIに有利な判決が出たとしても、重要な問題が未解決のまま残る可能性がある。それは、トレーニングデータの入手方法だ。Cryptopolitanが指摘しているように Cryptopolitan、 和解した 金額は、トレーニング教材そのものではなく、海賊版に基づいていた。

この違いは非常に大きな意味を持つ可能性がある。たとえトレーニングがフェアユースの範囲内とみなされたとしても、AI開発者はモデルに使用する素材を違法に入手することで、依然として大きなリスクを負うことになる。.

要約

、 そして

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