インドの裁判所、AI学習に「私的研究」の例外を適用

「私的」は、個人だけを意味しない

生成AI生成AIせいせいエーアイGenerative AI学習したデータのパターンをもとに、音声や画像、文章などを生成する技術の総称。音楽では作曲、歌声、演奏など、使われる工程によって役割が異なる。用語集で詳しくの学習は、誰の、どのような研究なのか。インドの通信社ANIとOpenAIの訴訟で、その問いに一つの判断が示された。CMUの7月28日付報道によると、アミット・バンサル判事は、ANIの記事を許可なくChatGPTの学習に使った行為に、インド著作権著作権ちょさくけんCopyright楽曲や歌詞などの創作的な表現を保護する権利。出典は楽曲・歌詞・録音の保護と声のブランドを守る試みを区別し、商標を追加の手段として位置づけている。用語集で詳しく法の「私的または個人的な利用。研究を含む」という例外が適用されると判断した。

対象は、今後の学習利用を止める仮差止めの請求である。判事はこれを認めなかった。訴訟全体が最終的に決着したという話ではない。また、報道記事についての判断が、そのまま楽曲や録音物にも及ぶわけではない。この二つの留保は、判断の射程を読むうえで欠かせない。

それでも、音楽業界はこの争いに参加していた。インドのレコード産業団体IMIが裁判所に意見を提出している。兆しは、報道と音楽の間にある。ある種類の作品をめぐる例外規定の解釈が、別の創作分野でも学習許諾の条件を考える材料になりつつある。

専用の例外がなくても、解釈は動く

米国では、AI企業が無許諾の学習を正当化する根拠としてフェアユースフェアユースFair Use米国著作権法で、利用の目的や性質などに照らし、権利者の許諾なしでも著作物の利用が認められる場合があるという原則。AI学習への適用は争われている。用語集で詳しくを主張している。一方、CMUによれば、インドを含む多くの国では、利用に適用できる具体的な例外規定を示す必要がある。AI企業がしばしば着目するのは、文章やデータから情報を抽出するテキスト・データマイニングテキスト・データマイニングText and Data Mining文章やデータを機械的に分析し、特徴や関係を取り出すこと。著作権法では、その過程で必要となる複製などを、どの条件で許諾なしに行えるかが論点になる。用語集で詳しくの例外だ。しかし、インドにはそのための専用規定がない。

そこでOpenAI側が依拠したのが、既存の研究に関する例外だった。ANI側は、対象は非商業的な利用であり、巨大企業ではなく個人のための規定だと主張した。AI学習をそもそも「研究」と呼べるのかも争った。新しい技術のために法律を新設するのではなく、従来の言葉に何を含めるかが焦点になったのである。

判事は、英国の同種の例外には非商業目的という制限が明記されているが、インドの条文にはないと指摘した。「私的」かどうかも、利用者が個人か企業かではなく、研究が非公開で行われるかで捉えた。ANIのコンテンツは公衆がアクセスもダウンロードもできない閉じた空間に保存されていたため、私的な利用に当たるとした。

さらに、保存した著作物を選別・整理し、分析し、機械が読める学習入力へ変換する過程を研究と認めた。ここで重みを持ったのは、企業の規模だけではなく、保存と処理の仕方、そして条文に書かれた制限の有無である。専用のAI規制がなくても、既存の例外の解釈によって学習の扱いが変わり得ることが示された。

次に問われるのは、国境を越えた利用

ただし、ChatGPTの学習が実際に行われたのは米国だ。OpenAIは、その学習には米国法が適用されるとの立場を取る。CMUによれば、米国ではAI学習とフェアユースフェアユースFair Use米国著作権法で、利用の目的や性質などに照らし、権利者の許諾なしでも著作物の利用が認められる場合があるという原則。AI学習への適用は争われている。用語集で詳しくをめぐる訴訟が数十件あり、法的な義務はなお不確かだった。インドの判断だけで、既存の学習全体の扱いが定まるわけではない。

今後数年の論点は、学習拠点の選択にも広がる可能性がある。仮に米国で無許諾学習を認めない判断が示されれば、研究の例外を使えるインドに学習業務の拠点を置く誘因になり得る、とCMUは指摘する。これは移転が決まったという報道ではない。国ごとの法解釈の差が、拠点選びの条件になり得るという見通しだ。

音楽業界などの権利者側は、学習した場所だけでなく、モデルを商業利用する場所も重要だと主張している。学習地で許されても、許諾が必要な別の国で利用できるとは限らない、という考え方である。ただし、この主張は各国で争われており、明確化には法改正が必要になる可能性もある。

実効性にも違いがある。学習からアクセス、処理、支払いまで同じ企業が担うサービスと、利用者がダウンロードして自分の設備で動かせるオープンウェイトモデルオープンウェイトモデルOpen-weight Model学習済みモデルの重みを公開し、利用者がダウンロードして動かせるモデル。学習データやコードの全面公開、用途の無制限な許可を意味するものではない。用語集で詳しくでは、利用を管理する接点が異なる。CMUは後者のほうが規則の執行は難しいとみる。法の文言に加え、モデルの配り方も権利処理の条件になる。

日本から見る、作品と利用の距離

日本から読む際にも、インドでの判断を、そのまま国内での許諾の要否に置き換えることはできない。出典は日本法との比較を示していない。読み取れるのは、国によって根拠となる例外が異なり、学習地と利用地が分かれると、その関係自体が争点になるという構図である。

そして、今回扱われたのは文章であり、音楽への適用は未確定だ。それでもIMIが意見を提出した事実は、創作分野ごとの争いが完全には切り離せないことを示す。7月末に見えていたのは、AI学習の適法性が一つに定まる未来ではない。作品の種類、研究の形、利用する国を分けて問う必要があるという、論点の広がりだった。