『文化審議会 著作権分科会 法制度小委員会(5)開催「AIと著作権に関する考え方について(素案)」の全文訳』に関する、読み込みのためのメモ
はじめに
本noteは、上記の記事の内容に関して、さらなる理解を深めるために自分が作成したメモです。
文書全体の簡単な要約
元の文章は、2023年12月20日に開催された文化審議会著作権分科会法制度小委員会において、「AIと著作権に関する考え方（素案）」についてのディスカッションのレポート。文書は以下の4つの主要な論点に分けられています。
学習・開発段階: 生成AIの学習段階における法的考慮事項、特に著作物の利用と権利制限規定の適用について議論されています。
生成・利用段階: 生成AIによって作成されたコンテンツの利用とその法的課題について詳述しています。
生成物の著作物性について: 生成AIによって作られたコンテンツが著作権法の保護を受けるかどうかについての考察です。
その他の論点: AIと著作権に関するその他の重要な議論点について説明しています。
また、議論の過程を保存し共有することの重要性と、生成AIに関わる全ての人に対する貢献についても強調されています。そして、原稿の著作権に関する注意として、文化庁が原作であること、正確性の保証がなく、今後改訂される可能性があることが記されています。最後に、AICU社はこの重要なディスカッションをできるだけ原作の状態で共有することを目指していることを述べています。
1．学習・開発段階に関するまとめ
第1部分「学習・開発段階」では、生成AIにおける学習データとしての著作物の利用に関する法的な考慮事項が中心的に議論されています。以下はその詳細な分析です。
検討の前提: AI開発で広く用いられる深層学習などの手法により、著作物を含む大量のデータが利用されることが増えています。この過程で、著作権法の権利制限規定、特に法第30条の4が関連してきます。この条項は、著作物を情報解析に利用する場合に、著作権者の通常の利益を害さないと考えられる場合に限り、個々の許諾を不要とすることを可能にしています。
「非享受目的」に該当する場合について: 「非享受目的」とは、著作物に表現された思想や感情を直接享受することを目的としない利用を指します。AI学習のために著作物を利用する場合、通常はこの条件を満たしますが、著作物を直接享受する目的が一部でも含まれる場合、権利制限の適用が否定される可能性があります。
著作権者の利益を不当に害することとなる場合について: 法第30条の4のただし書きは、著作権者の利益を不当に害する利用は権利制限の適用から除外されることを明確にしています。具体的な例として、情報解析に活用しやすい形で整理されたデータベースの著作物を無断で複製する行為などが挙げられます。
侵害に対する措置: 著作権侵害が生じた場合に取り得る措置について議論されています。特に、学習済みモデルが著作権を侵害する可能性がある著作物に類似した生成物を生成する場合、どのような法的措置が取られるべきかが検討されています。
侵害行為の責任主体について: 生成AIの開発者や利用者が、侵害行為に対してどのような責任を負うかが考察されています。特に、生成AIの利用者が著作物を認識せずに侵害物が生成された場合や、開発者が既存の著作物を学習データとして利用していた場合の責任について議論されています。
このセクションは、生成AIの学習データとしての著作物の利用における法的な複雑さと、著作権者の権利と新たな技術の進歩とのバランスをどのように取るかという点に重点を置いています。また、AIによる学習と開発の過程における著作権法の適用範囲と限界、および潜在的な著作権侵害に対する責任の所在を明確にすることが、この文書の主な目的の一つであることが示されています。
2．生成・利用段階に関するまとめ
第2部分「生成・利用段階」では、生成AIにより出力されたコンテンツの使用とその法的課題に焦点を当てています。以下はその詳細な分析です。
検討の前提: 生成AIによるコンテンツの出力と利用における著作権侵害の可能性について検討します。特に、生成物の著作権法における複製や公衆送信などの利用行為が既存の著作物の著作権を侵害するかどうかが重要な問題とされています。従来の創作活動とAIを使用した創作活動の間の違いにも注意が払われています。
著作権侵害の有無の考え方について: 既存の著作物との類似性と依拠性がある場合に著作権侵害が成立する可能性があるとされています。特に、AI生成物と既存の著作物との類似性を評価する際の基準や、生成AI利用者が既存の著作物を認識していたかどうかなどが依拠性の判断に影響を与えるとされています。
侵害に対する措置について: 侵害が認められた場合に考えられる措置には、差止請求、損害賠償請求、刑事罰などが含まれます。特に、AI利用者が侵害行為を認識していなかった場合の故意や過失の有無とその影響、さらにAI開発者やサービス提供者の責任についても議論されています。
責任主体の考え方について: AI生成物の生成・利用に関わる著作権侵害の場合、物理的な行為主体であるAI利用者のみならず、生成AIの開発者やサービス提供者も侵害の主体として責任を負う場合があると述べられています。侵害物が頻繁に生成される場合や、事業者が侵害の可能性を認識していながら適切な対策を講じていない場合などがその例として挙げられています。
利用行為の場面ごとの判断: 生成と利用の各場面で著作権侵害の故意や過失の有無が異なる可能性があります。また、生成段階での複製が権利制限規定の範囲内で行われた場合でも、利用時の行為が著作権侵害にあたる可能性があることに注意が必要です。
このセクションは、生成AIによるコンテンツの利用とその著作権上の問題に深く焦点を当てており、生成物の法的な地位、利用者および開発者の責任、および侵害が発生した場合の可能な法的措置について詳細に検討しています。また、AI生成物を利用する際の法的な複雑さと、それに伴う責任とリスクの理解を深めることが、この文書の重要な目的の一つであることが示されています。
3．生成物の著作物性についてのまとめ
第3部分「生成物の著作物性について」は、生成AIによって作成されたコンテンツが著作権法の保護を受けるかどうかに関する論点を取り扱っています。以下はその詳細な分析です。
整理することの意義・実益について: AIによって生成されたコンテンツの著作物性を理解することは、ビジネスモデルの検討や著作権者への許諾の必要性を判断する上で重要です。このセクションでは、AI生成物が法的な保護の対象となるか、どのような要素が著作物性を決定するかについての基礎的な枠組みを提供しています。
生成AIに対する指示の具体性とAI生成物の著作物性との関係について: AIによる生成物が著作物性を有するかどうかは、AIへの指示の具体性に大きく依存します。詳細かつ具体的な指示は創作的寄与と見なされる可能性が高いですが、単なるアイデアにとどまる指示では著作物性が認められない可能性があります。また、生成後の加筆・修正や、複数の生成物からの選択など、人間による創作的な介入がどの程度あるかも重要な要因です。
著作物性がないものに対する保護について: 著作物性が認められないAI生成物であっても、それが営業上の利益を侵害する場合は、民法上の不法行為として損害賠償請求が認められる可能性があります。これは、著作物性がなくともある種の法的保護が可能であることを示しています。
このセクションでは、AIによって生成されたコンテンツが著作権法の保護を受けるための基準と要件について詳細に検討されています。これには、生成AIへの具体的な指示、生成物の創作的寄与、および人間による介入の程度などが含まれます。著作権法の枠組み内でAI生成物をどのように扱うかについての理解を深めることが、この文書の主な目的の一つであることが示されています。
4．その他の論点に関するまとめ
第4部分「その他の論点」では、AIと著作権に関連するさまざまな追加的な議論点に焦点を当てています。以下はその詳細な分析です。
学習済みモデルの問題点: 学習済みモデルから学習に用いられたデータを取り除くことの実現可能性やその技術的課題について検討しています。これは、著作物を使用して学習したモデルが、著作権侵害の原因となる可能性がある場合に、どのようにしてその影響を除去できるかという問題に関連しています。
著作権者への対価還元: AI開発において著作物を利用する際の著作権者への対価還元に関する議論です。著作権法第30条の4の趣旨に鑑みて、情報解析の用に供するために著作物を利用することが著作権者の利益を通常害するものではないとされるため、補償金制度の導入などの対価還元の方法について理論的な説明が困難であるとされています。
コンテンツ創作の好循環: 著作権法の枠内にとどまらない議論として、技術的、経済的側面を含め、市場における対価還元を促進することによってコンテンツ創作の好循環を実現することの重要性について検討しています。
ライセンス契約と著作物表示: 著作物に当たらないものを著作物であると称して流通させる行為が、ライセンス契約の債務不履行や詐欺行為などの法的責任を生じさせる可能性について議論しています。これは、著作物でないコンテンツの取引における著作権法との関係を明らかにし、適切な法的保護を提供するための検討です。
このセクションでは、AIによるコンテンツ生成と著作権に関連する様々な側面と、それに伴う複雑な法的、技術的、経済的問題についての包括的な議論が展開されています。学習済みモデルの扱い、著作権者への対価還元、コンテンツ創作の好循環の促進、そして不正行為に対する法的措置など、AIと著作権の未来を形作る重要な論点が含まれています。これらの議論は、AI技術の進展とそれが著作権法に与える影響についての深い理解を促進することを目的としています。
視点1．「著作権侵害の有無」を判定する方法と立証責任について
ポイント
2の「著作権侵害の有無の考え方について」の項目について、さらに詳しくみていく。特に文書の中で、具体的に「著作権侵害の有無」を判定する方法について触れられているか？
そして「著作権侵害」を主張する、もしくは、反証する場合、生成型AIが利用しているモデルを利用している側に反証責任があるのか、それとも著作権侵害を主張する側に立証責任があるのか、そのどちらなのか？
分析
「著作権侵害の有無の考え方について」の項目では、生成AIによるコンテンツの著作権侵害の可能性を評価するための論点が詳細に検討されています。以下はその詳細な分析です。
著作権侵害の判定方法：
類似性の評価: 文書では、生成物と既存の著作物との間に類似性があるかどうかを判断する必要があります。類似性は、外観、表現内容、スタイルなど、著作物の特定の特徴を比較することによって評価されます。
依拠性の評価: ただし、類似性だけでは不十分で、生成物が既存の著作物に依拠しているかどうかも評価する必要があります。依拠性は、生成AIやその利用者が既存の著作物の特定の表現に意識的にアクセスして利用しているかどうかによって判断されます。
具体的な判定方法の記述：
文書は、著作権侵害の具体的な判定方法を詳細には提供していませんが、類似性と依拠性の概念を用いるという枠組みを提供しています。実際の判定は、個別の事例に基づいて行われるべきであり、具体的な判定基準や方法は、法律専門家や裁判所によってさらに詳細に定義される可能性があります。
責任と立証の負担：
反証責任: 生成型AIを利用している側（AI利用者）は、自らの生成物が既存の著作物に依拠していないことを証明する責任（反証責任）を負う場合があります。特に、AIが学習したデータや生成プロセスに関する情報を持っていることが多いため、これらの情報を提供することで依拠性がないことを示すことが求められるかもしれません。
立証責任: 一方で、著作権侵害を主張する側（著作権者）は、その主張の根拠となる類似性と依拠性の両方が存在することを立証する責任を負います。つまり、既存の著作物と生成物の間に類似性があり、かつ生成物がその著作物に依拠していることを示す必要があります。
結論：
文書は、著作権侵害の有無を判定するための基本的な枠組みを提供していますが、具体的な判定方法や立証責任についての詳細は事例によって異なる可能性があり、法的な専門知識が必要です。依拠性と類似性の両方を考慮する必要があり、生成型AIが利用している側と著作権侵害を主張する側の双方に、それぞれ立証責任と反証責任があると考えられます。実際の責任と立証の負担は、個々の事例と関連する具体的な事実に基づいて裁判所によって決定されるでしょう。
視点2．どのような手段で「類似性」を主張できる方法がありうるか？
ポイント
そもそも「類似性」それ自体が、何をもって似ていると、知的所有権が関係する民事裁判では、類似性自体の要件事実の認定を得るのが困難である。
ブランド侵害のように明らかな類似性を除き、例えばイラストやキャラクターデザインに関して、どのような手段で「類似性」を主張できる方法がありうるか？
分析
「類似性」の判断は著作権侵害の訴訟において実際に非常に複雑です。イラストやキャラクターデザインなどの創造的作品においては、特に微妙な違いや独自性が重要になるため、類似性を主張し立証する方法には以下のようなものが考えられます。
1. 専門家の意見:
芸術評論家やデザイナーなどの専門家: これらの専門家は、作品のスタイル、技法、表現などを分析し、類似性に関する詳細な意見を提供できます。専門家の証言は、裁判所が類似性を評価する上で有効な手段です。
2. 視覚的分析:
直接比較: 両方の作品を並べて視覚的に比較することで、類似点と差異を明らかにします。デザインの特定の要素（色、形、線の使い方など）がどの程度似ているかを評価します。
パターンやテーマの分析: デザインの特定のパターンやテーマが共通している場合、これらは類似性の強力な指標となり得ます。
3. 著作物の背景と開発過程:
制作背景の調査: 制作者が類似した作品を知っていたか、意図的に模倣した可能性があるかどうかを調査します。
開発過程の文書化: 制作過程でのスケッチ、草稿、メモなどが類似性の判断に役立つことがあります。
4. 市場の反応と消費者調査:
市場調査: 消費者や一般の観察者が作品間の類似性をどの程度感じるかを調査します。調査結果は、類似性の主観的な側面を補強するために使用されることがあります。
5. テクノロジーを利用した分析:
デジタル画像分析: コンピュータアルゴリズムを使用して、画像の類似性を定量的に分析することができます。これにより、人間の目では見逃されるかもしれない微細な類似性を検出することができます。
6. 法的文書と前例:
類似の事例研究: 過去の裁判例や類似事例の研究を通じて、どのような要素が類似性の判断に影響を与えたかを理解します。
結論:
類似性を主張する場合は、上記のような多面的なアプローチが必要となります。専門家の意見、視覚的な比較、制作背景の調査、市場の反応、テクノロジーを利用した分析など、複数の手段を組み合わせることで、類似性の主張を補強し、より説得力のある証拠を提供することができます。しかし、最終的な判断は裁判所が行うものであり、個々の事例の具体的な事実に基づいて決定されることを忘れてはなりません。
視点3．本議論が与える影響について
ポイント
本議論が与える影響について考察する。特に、
・生成型AIに対して、拒否感をもっている、反AI主義の立場に立つグループに対する影響、
・生成型AIの利用に対し、概ね肯定的であり、実際に日々の業務や作業で使おうとしているグループに対する影響、
・これらの意見が反する2つのグループの間で建設的な合意を見いだすためには、今後どのような議論が必要か？
分析
この議論が与える影響は多岐にわたり、生成型AIに対するさまざまな立場の人々に異なる意味を持ちます。以下は、特定のグループに対する影響と、建設的な合意に向けた今後の議論の方向性についての考察です。
反AI主義の立場に立つグループに対する影響:
拡大する懸念: 生成型AIによる著作権侵害の可能性は、このグループのAIに対する懸念を拡大させるかもしれません。彼らは、AIが人間の創造性を脅かすだけでなく、知的財産権を侵害する可能性があると考えることができます。
規制の強化要求: このグループはAIの利用に関するより厳格な規制やガイドラインの制定を求めるかもしれません。特に、著作権法をAIの時代に合わせて更新する必要性を強調することでしょう。
生成型AIの利用に肯定的なグループに対する影響:
注意喚起とリスク管理: このグループは、生成型AIの利用時に著作権侵害のリスクをより意識し、適切なチェックやバランスを導入することが求められるかもしれません。これは、創造的な使用を促進しつつも法的な問題を避けるための手段として重要です。
教育と意識向上: AI利用者は、著作権法の基本原則や、創作活動での適切な使用方法について教育を受ける必要があります。これにより、意図しない侵害を防ぐとともに、AIを倫理的かつ責任ある方法で利用する文化を育成できます。
建設的な合意を見いだすための議論:
透明性の促進: 生成型AIの開発者とユーザーは、AIがどのように機能し、どのようなデータを使用しているかについて透明性を高める必要があります。これにより、反AI主義者もAIの動作原理やリスクをより理解しやすくなります。
倫理的ガイドラインの策定: AIの倫理的な使用に関する明確なガイドラインを策定し、共有することが重要です。これは、肯定的なグループがAIをより安心して使用し、反AI主義者にもAIの利用が一定の倫理的枠組みの中で行われていることを納得させるかもしれません。
対話と協力: 両グループ間の対話を促進し、互いの懸念を理解し、共通の基盤を見つけるためのフォーラムを設けることが重要です。技術者、法律専門家、芸術家、一般市民が参加する多様な対話は、建設的な合意に向けた理解と協力を深めることができます。
持続可能な利用モデルの開発: 著作権者とAIユーザーの双方に利益をもたらす持続可能な利用モデルを開発することで、双方の懸念を解消することができます。例えば、著作権者に対する適切な報酬システムを導入することで、AIによる創造性の促進と著作権者の権利の保護のバランスをとることができます。
最終的に、このような議論は、生成型AIの利用がもたらす利点を最大化し、同時に潜在的なリスクや懸念を最小限に抑えるために不可欠です。著作権法の適切な理解と適用、技術と法律の進歩への適応、そして異なる立場の人々間の持続的な対話が鍵となります。
視点4．総評『本議論は、今後の日本における生成型AIの利用に対して、今後どのような影響を与えうるか？』
ポイント
本議論で触れられているようなアプローチは、今後の日本における生成型AIの利用に対して、今後どのような影響を与えうるか、ポジティブ、ネガティブの両面から検討してみる。
分析
生成型AIに関する本議論が今後の日本におけるAIの利用に与える影響は、ポジティブな面とネガティブな面の両方があります。以下にその主な点を示します。
ポジティブな影響:
倫理と法的枠組みの強化: 議論は、生成型AIに関する倫理的かつ法的なガイドラインを策定し強化する重要性を強調します。これにより、AI技術の健全な発展を促進し、クリエイターや消費者の権利を保護するための明確なルールが確立される可能性があります。
技術革新の促進: 透明性、倫理規範、著作権法の適切な適用に関する明確な理解が促進されることで、企業や開発者はより安心して革新的なAIソリューションを開発し投入することができるようになります。
文化的・創造的産業の保護と成長: 著作権とAIの関係に関する明確なガイドラインは、創作物の保護を強化し、クリエイティブ産業の持続可能な成長を支援します。これにより、アーティストや制作者が適正な報酬を受け取ることが保証され、創造性を損なうことなく技術の進歩を享受できます。
社会的合意の形成: 異なる立場の人々が参加する対話を通じて、社会全体のAIに対する理解を深め、広範な合意を形成する土壌が育まれます。これにより、技術への不安や誤解が減少し、より広く受け入れられる可能性が高まります。
ネガティブな影響:
過度な規制のリスク: 著作権侵害の懸念が過度な規制を引き起こす可能性があります。これにより、技術革新が阻害され、企業や研究者が新しいアイデアを探求することが困難になるかもしれません。
法的不確実性: 著作権法とAIの関係に関する議論が進行中であるため、現時点では法的な不確実性が存在します。これは、企業やクリエイターがAIを利用する際に慎重な姿勢を取ることを強いる可能性があります。
経済的影響: 著作権侵害の懸念が高まると、AI技術の商用化や導入にかかるコストが増加する可能性があります。これにより、特に中小企業やスタートアップにとって、技術の採用が難しくなるかもしれません。
創造性への制約: 生成型AIによる創作活動が著作権侵害と見なされるリスクが高まると、アーティストやデザイナーは新しい表現方法を探求する際に躊躇するかもしれません。これにより、創造性が制約され、文化的多様性が損なわれる可能性があります。
結論:
生成型AIに関する議論は、技術と法律の適切なバランスを見つけ、倫理的かつ持続可能な利用を促進するために不可欠です。日本においては、これらの議論が技術革新、文化的発展、そして社会的合意の形成に対して重要な影響を与えることが期待されます。ポジティブな影響を最大化し、ネガティブな影響を最小限に抑えるためには、政府、業界、学術界、そして一般市民が協力し、透明性、教育、対話に重点を置いたアプローチが必要です。
最後に
以上は、本文書についてChatGPT 4と共にディスカッションしたログをメモとしてまとめたものです。
ChatGPTを使って文章を読むことで、ただ単に流し読みする以上の情報が手に入ることがよくわかる好例だと思う。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？