生成AIの時代における組織の知的財産保護

この記事はWeights and Biases法務責任者 Alexis Liuによる「Protecting your Organization’s IP in the Era of Generative AI」の邦訳です。

知的財産（IP）保護は、生成AIの時代において難しい分野です。例えば、ソフトウェア開発者が生成AIを使用して新しいアプリケーションのコーディング支援を行ったり、デジタルマーケティングキャンペーンのためにAIを使用してアートを生成するアーティストを雇ったりする場合、彼らがビジョンとプロンプトを洗練するために多大な時間を費やしたとしたら、これらの作業成果はIP保護の対象となるのでしょうか？

答えは「状況次第」です。

IPは人間の知的創造物です。IP所有者の保護は重要であり、創作者や組織が創造性や革新に投資した利益を享受できるようにします。著作権、特許、その他のIP保護形態は、組織に対して独占的な権利を与え、収益の生成をコントロールし、競争から差別化し、他者があなたの作品を盗用するのを防ぎます。

問題は、生成AIが作成したコンテンツについて、現時点では正確にどうすればよいのかがわからないことです。法律は技術の進化に追いついていません。本記事では、現行法、IPの観点からの生成AIによる出力の保護方法、そして生成AIを使用しない方が良い作業について考察します。

著作権と特許

IP法は生成AIの登場以前に制定されました。米国では、近年の連邦裁判所の判決（例：Thaler対PerlmutterおよびThaler対Vidal）では、人間の創作者のみが著作権や特許を享受できるとされる傾向があります。

現状、著作権法は人間の著作者を必要とし、人間の関与がない新しい技術の出力を保護しません。生成AIに最も有利なケースは、コミックブック作家（Thaler）がコミックブックの物語の著作権を保持できたが、AIが生成した画像の著作権は保護されなかったというものです。

米国では、特許法が発明者を人間と明確に定義しているため、さらに明確です。当然、将来の具体的な事実に基づいて、十分な人間の創造性や関与が所有権を生じさせると判断される可能性は否定されません。ソフトウェアの一部が人間と生成AIによって50/50で書かれた場合、著作権の基準を満たすのでしょうか？

現時点では、人間の関与の閾値についての確実性はありません。著作権や特許で絶対に保護する必要があるものに生成AIを多用するのは賢明ではありません。日々のコーディングタスクを支援するためにCopilotのようなものを使用するのはおそらく問題ありませんが、より芸術的な生成AIの使用ははるかに曖昧です。

国際的な視点の違い
国際的には、IP法の調和が欠けています。人間の創作者が特定されていない場合に特許申請を拒否する国が一般的ですが、南アフリカは特許制度における「発明者」の正式な定義がないため、AIシステムに特許保護を認めています。

著作権保護は国によって一貫していません。歴史的にも最近でも、北京インターネット裁判所は2023年11月に、Xiaohongshuという中国の人気ソーシャルメディアプラットフォームに投稿されたテキストから画像を生成するAIによる作品が著作権保護の対象になると判決を下しました。このケースでは、原告がプロンプトとパラメータを調整し、人間の創造性と知的入力を反映させたとして裁判所を納得させました。

世界知的所有権機関（WIPO）によれば、南アフリカ、インド、ニュージーランド、イギリスは、人間の著作者がいないコンピューター生成作品に対して著作権保護を提供していますが、その保護は人間が著作した作品よりも狭いかもしれません。ウクライナは、コンピュータープログラムによって生成された非オリジナルのデータベースなどの非オリジナルオブジェクトに対して特定の経済的権利を導入しています。

つまり、国際的には生成AIの作品を保護する意欲が高まっているようですが、広く適用できるルーブリックはまだ存在していません。

しかし、著作権や特許よりもIPをよりよく保護する方法があります。

営業秘密と契約による保護

「営業秘密」とは、一般に知られていないか容易に入手できないために経済的価値を持つ機密情報です。これは生成AIの出力とより互換性があり、組織やその創作者が生成AIの利点をより自由に活用することを奨励します。

営業秘密の保護を受けるためには、組織が関連するプロセスや出力を守るために努力したことを証明する必要があります。公開される製品には役立たないかもしれませんが、AIによる支援で書かれたコードには、従来の人間によって書かれたコードと同様に、営業秘密の保護が適用されるべきです。ただし、生成AIをトレーニングするために使用された入力データはIP侵害の問題の対象となる可能性がありますが、それは別の記事のトピックです。

企業は、営業秘密として生成AIによるコードを商業的にライセンスし、同時にライセンス契約自体により多くの保護を組み込むことができます。これは、署名契約書や公開クラウドソリューションのクリックスルーの形式で行うことができます。ライセンス契約を使用して、企業とエンドユーザーの責任とリスクの割り当てを明確に定めることは非常に強力です。

組織への提言

世界中の裁判所や法的専門家が生成AIに関連する知的財産保護に取り組み始めていますが、まだ初期段階です。

現状、米国の著作権および特許法は、AI生成の作品に対してあまり保護を提供していません。組織は生成AIを活用する際に慎重であり、従業員や契約者に明確な方針を伝える必要があります。

それでも、生成AIによる出力を保護するためにできる賢明なことが3つあります。まず、IP権が必須でないところでのみ生成AIを使用することを検討してください。これにより、裁判所がこれらの問題をより具体的に解決するまで、組織のリスクを大幅に減らすことができます。次に、発明または創作プロセスにおける人間の役割を記録してください。そして第三に、営業秘密保護とライセンス契約を可能な限り活用してください。これにより、現時点で著作権や特許ができない方法で生成AIの出力を知的財産として保護することができます。

このブログ投稿に含まれる情報は、Weights & Biasesや個々の著者からの法的助言として解釈されるべきではなく、いかなる主題に関する法律相談の代替として意図されたものでもありません。

著者について

Alexis Liu

Alexis Liuは、モデルのトレーニング、ファインチューニング、基盤モデルの活用のためのツールを提供するリーディングAI開発プラットフォームであるWeights & Biasesの法務責任者です。アレクシスは、高成長のテクノロジー企業で法務チームをマネジメントし、AIポリシー、SaaS、ライセンシング、製品カウンセリング、IP、データプライバシー、企業事項について経営陣に助言してきました。それ以前は、グローバルな法律事務所Sidley Austin LLPのM&A弁護士でした。Alexis Liuは、ウェルズリー大学で文学士号を、ペンシルベニア大学ケアリー法科大学院でJDを取得しました。