ジェネレーティブ AI が登場すると 主流では、新しい日ごとに新しい訴訟が発生します。
Microsoft、GitHub、および OpenAI は現在、 訴えられた で クラスアクションモーション 数十億行の公開コードで訓練されたコード生成 AI システムである Copilot が、クレジットを提供せずにライセンスされたコード スニペットを逆流させることを許可したことで、著作権法に違反していると非難しています。
人気の AI アート ツールである MidJourney と Stability AI の背後にある 2 つの企業は、 訴訟事件 彼らは、Web スクレイピングされた画像でツールをトレーニングすることにより、何百万人ものアーティストの権利を侵害したと主張しています。
つい先週、ストック画像のサプライヤーであるゲッティ イメージズが、Stability AI を提訴しました。 伝えられるところによると アートを生成する AI である Stable Diffusion をトレーニングするために、そのサイトから無断で何百万もの画像を使用しています。
問題となっているのは主に、ジェネレーティブ AI が、トレーニングに使用されたデータから画像やテキストなど (著作権で保護されたコンテンツを含む) を複製する傾向があることです。 で 最近 たとえば、CNET が説明記事を書くために使用する AI ツールには、人間が書いた剽窃記事が含まれていることが判明しました。記事は、おそらくそのトレーニング データ セットに一掃されました。 一方、12 月に発表された学術研究では、DALL-E 2 や Stable Diffusion などの画像生成 AI モデルが可能であることがわかりました。 トレーニング データから画像の側面を複製する.
ジェネレーティブ AI スペースは引き続き健全です — 2022 年 11 月までに 13 億ドルのベンチャー資金を調達しました。 によると Pitchbook では、前年比で 15% 増加しました。 しかし、法的な問題がビジネスに影響を与え始めています。
一部の画像ホスティング プラットフォームは、法的な反発を恐れて、AI が生成したコンテンツを禁止しています。 また、何人かの法律専門家は、ジェネレーティブ AI ツールによって生成された著作権で保護されたコンテンツを販売する製品に無意識のうちに組み込んだ場合、企業を危険にさらす可能性があると警告しています。
「残念ながら、ほぼすべてのジェネレーティブ AI 製品について訴訟が殺到すると予想しています」と、オープンソース ソフトウェア ライセンスの法律専門家であり、OSS Capital のゼネラル パートナーである Heather Meeker 氏は TechCrunch に電子メールで語った。 「著作権法を明確にする必要があります。」
幻想的な風景を作成することで知られるポーランドのアーティスト Greg Rutkowski などのコンテンツ クリエイターは、ジェネレーティブ AI スタートアップによるアーティストの扱いに抗議するキャンペーンの顔になっています。 Rutkowski 氏は、「Wizard with sword and a Gloing orb of magic fire fights a strong dragon Greg Rutkowski」のようなテキストを入力すると、元の作品と非常によく似た画像が作成され、彼の収入が脅かされるという事実について不満を漏らしています。
ジェネレーティブ AI がどこにも行かないことを考えると、次に何が来るでしょうか? どの訴訟にメリットがあり、どのような法廷闘争が間近に迫っていますか?
Nixon Peabody の知的財産弁護士である Eliana Torres は、Stability AI、MidJourney、および DeviantArt に対する集団訴訟の申し立ては、法廷で立証するのが難しいと述べています。 特に、どの画像が AI システムのトレーニングに使用されたかを確認するのは難しいだろうと彼女は考えています。なぜなら、システムが生成するアートは、必ずしもトレーニング画像のいずれかとまったく同じに見えるとは限らないからです。
Stable Diffusion のような最先端の画像生成システムは、「拡散」モデルとして知られています。 拡散モデルは、テキスト プロンプト (「窓辺にとまる鳥のスケッチ」など) から画像を作成することを学習し、大量のトレーニング データ セットを処理します。 モデルは、ゼロから描画するのではなく、画像を「再作成」するようにトレーニングされています。純粋なノイズから始めて、時間の経過とともに画像を改良し、テキスト プロンプトに徐々に近づけていきます。
Torres 氏が指摘するように、完璧なレクリエーションはめったに発生しません。 特定のアーティストのスタイルの画像に関しては、そのスタイルを著作権で保護することはほぼ不可能であることが証明されています.
「…のスタイルで」の定義を「他の人がそのアーティストによって作成された作品として受け入れる作品」として一般に受け入れられるようにすることは難しいでしょう. スタイル 訴状に記載されている [i.e. against Stability AI et al]」とトーレスはTechCrunchにメールインタビューで語った。
トレス氏はまた、訴訟はこれらの AI システムの作成者ではなく、AI システムのトレーニングに使用される画像の編集を担当する団体、つまり非営利団体である大規模人工知能オープン ネットワーク (LAION) に向けられるべきだと考えています。 MidJourney、DeviantArt、および Stability AI は、Web 上の何十億もの画像にまたがる LAION のデータ セットからのトレーニング データを使用します。
「LAION がデータセットを作成した場合、そのデータセットがモデルのトレーニングに使用された時点ではなく、その時点で侵害の申し立てが行われたことになります」と Torres 氏は述べています。 「人間がギャラリーに足を踏み入れて絵画を見ることはできるが、写真を撮ることは許可されていないのと同じです。」
現在 TKTK で評価されている ChatGPT の背後にある会社である Stability AI や OpenAI などの企業は、システムがライセンスされたコンテンツでトレーニングされた場合、「公正使用」によって保護されると長い間主張してきました。 米国法に定められたこの教義は、著作権で保護された素材の制限付き使用を、最初に権利者から許可を得ることなく許可しています。
サポーターは次のようなケースを指摘します Authors Guild対Google、 ニューヨークに本拠を置く第 2 巡回区控訴裁判所は、書籍検索プロジェクトを作成するためのライセンスなしに、Google が数百万の著作権で保護された書籍を手動でスキャンすることはフェアユースであるとの判決を下しました。 フェアユースを構成するものは常に異議を唱えられ、修正されていますが、ジェネレーティブ AI の領域では、特に検証されていない理論です。
最近の 記事 Bloomberg Law で、フェアユースの防御の成功は、AI によって生成された作品が考慮されるかどうかにかかっていると主張しています。 変革的な— つまり、オリジナルとは著しく異なる方法で著作物を使用しているかどうか。 以前の判例法、特に最高裁判所の 2021 年 グーグル対オラクル 決定は、収集されたデータを使用して新しい作品を作成することは、変革をもたらす可能性があることを示唆しています。 その場合、Google が Android オペレーティング システムを作成するために Java SE コードの一部を使用することは、フェアユースであることが判明しました。
興味深いことに、他の国々は、著作権で保護されているかどうかに関係なく、公開されているコンテンツのより寛容な使用に向けた動きを示しています。 たとえば、英国は既存の法律を微調整して、「あらゆる目的で」テキストとデータのマイニングを許可することを計画しており、権力のバランスを権利者から遠ざけ、企業やその他の営利団体に大きく移行させています。 しかし、米国ではこのような変化を受け入れる意欲はなく、トレス氏はそれがすぐに変わるとは考えていません。
TKTK トランジション (… よりもニュアンスが高い)
ゲッティのケースはもう少し微妙です。 ゲッティ—どれ Torres メモはまだ正式な訴状を提出していません。損害賠償を示し、申し立てられた侵害を特定の画像に関連付ける必要があります。 しかし、Getty の声明では、金銭的損害には関心がなく、単に「新しい法的現状」を探しているだけであると述べています。
AI に焦点を当てた法律事務所 BNH.ai の創設者の 1 人である Andrew Burt 氏は、この意見に同意しません。 トーレスは、知的財産の問題に焦点を当てたジェネレーティブ AI の訴訟は「比較的単純」であると彼が信じている程度です。 彼の見解では、著作権で保護されたデータが AI システムのトレーニングに使用された場合、知的財産またはプライバシーの制限が理由であるかにかかわらず、それらのシステムは罰金またはその他の罰則の対象となるはずであり、またそうなるでしょう。
Burt は、連邦取引委員会 (FTC) がすでにこの道を追求しており、「アルゴリズムの吐き出しそこでは、テクノロジー企業は、問題のあるアルゴリズムを、トレーニングに使用した不正に入手したデータとともに削除することを余儀なくされています。 最近の例では、FTC は、アルゴリズム ディスゴージメントの救済手段を使用して、Ever と呼ばれる現在は機能していないモバイル アプリのメーカーである Everalbum に、そのアプリを使用する人々によってアップロードされたコンテンツを使用して同社が開発した顔認識アルゴリズムを削除するよう強制しました。 (Everalbum は、ユーザーのデータがこの目的で使用されていることを明らかにしていません。)
「このように、ジェネレーティブ AI システムは従来の AI システムと変わらないと思います」と Burt 氏は述べています。
では、先例やガイダンスがない場合、企業は何をすべきでしょうか? Torres と Burt は、明確な答えはないことに同意します。
Torres 氏は、各商用生成 AI システムの使用条件をよく確認することを推奨しています。 MidJourney は有料ユーザーと無料ユーザーで異なる権利を持っているが、OpenAI の DALL-E は生成されたアートに関する権利をユーザーに割り当てると同時に、「類似のコンテンツ」について警告し、侵害を避けるためのデューデリジェンスを奨励していると彼女は指摘する.
「企業は使用条件を認識し、商業目的で生成された作品の逆画像検索を使用するなど、十分な注意を払う必要があります」と彼女は付け加えました。
Burt は、企業が AI システムの設計と使用におけるリスクに対処し、軽減する方法についてのガイダンスを提供する、国立標準技術研究所によってリリースされた AI リスク管理フレームワークなどのリスク管理フレームワークを採用することを推奨しています。 彼はまた、企業が潜在的な法的責任についてシステムを継続的にテストおよび監視することを提案しています。
「ジェネレーティブ AI システムは AI のリスク管理を困難にしますが、公平を期すために、リスクのバイナリ予測を行う AI システムを監視する方がはるかに簡単ですが、実行できる具体的なアクションがあります」と Burt 氏は述べています。
一部の企業は、活動家やコンテンツ クリエイターからの圧力を受けて、正しい方向に進んでいます。 Stability AI は、アーティストが次世代の Stable Diffusion モデルのトレーニングに使用されるデータ セットをオプトアウトできるようにする予定です。 ウェブサイト HaveIBeenTrained.com を通じて、権利所有者は数週間後にトレーニングが開始される前にオプトアウトを要求できるようになります。 ライバルの OpenAI はそのようなオプトアウト メカニズムを提供していませんが、同社は Shutterstock などの組織と提携して、画像ギャラリーの一部のライセンスを取得しています。
Copilot の場合、GitHub は、公開されている GitHub コードに対して周囲の約 150 文字のコードでコードの提案をチェックし、一致または「ほぼ一致」している場合に提案を非表示にするフィルターを導入しました。 これは不完全な手段です — フィルターを有効にすると、Copilot が帰属表示とライセンス テキストの重要な部分を省略する可能性があります — しかし、GitHub は、開発者が Copilot の提案を使用するかどうかについて十分な情報に基づいた決定を下せるようにすることを目的として、2023 年に追加機能を導入する予定であると述べています。
1 万フィートの視点から見ると、バートは、ジェネレーティブ AI は、その危険性に対処する方法を理解することなく、ますます展開されていると考えています。 彼は、著作権で保護された作品がコンテンツ ジェネレーターのトレーニングに使用されるなど、明らかな問題に対処するための取り組みを称賛しています。 しかし彼は、システムの不透明性が企業に、システムが大混乱をもたらすのを防ぎ、システムが実際に使用される前にシステムのリスクに対処する計画を立てないようにする圧力をかけることになると警告している.
「ジェネレーティブ AI モデルは、AI の最もエキサイティングで斬新な用途の 1 つであり、『知識経済』を変革する明確な可能性を秘めています」と彼は言いました。 「他の多くの分野での AI と同様に、テクノロジーの大部分はそこにあり、使用する準備ができています。 まだ成熟していないのは、すべてのリスクを管理する方法です。 これらのシステムの害について、熟慮した十分な評価と管理を行わないと、被害を防ぐ方法を理解する前にテクノロジーを導入してしまう危険があります。」
Meeker はより悲観的であり、すべての企業が — 実施する緩和策に関係なく — ジェネレーティブ AI に関連する訴訟費用を負担できるわけではないと主張しています。 これは、著作権法の明確化または変更が緊急に必要であることを示している、と彼女は言います。
「AI 開発者が、モデルのトレーニングに使用できるデータを把握していなければ、テクノロジーは何年も遅れる可能性があります」と Meeker 氏は述べています。 「ある意味では、彼らにできることは何もありません。企業が自由に入手できる素材でモデルを合法的にトレーニングできない場合、モデルをトレーニングするのに十分なデータが得られないからです。 オプトインまたはオプトアウト モデル、またはすべての著者に支払うロイヤルティを集計するシステムなど、さまざまな長期的な解決策しかありません…モデルをトレーニングするために著作権で保護された素材を摂取する AI ビジネスに対する訴訟は、業界を壊滅させる可能性があります。 [and] イノベーションを制限する統合を引き起こす可能性があります。」