生成AIが学習するデータに対してフェアユースを主張する流れは、古くはGoogle Books図書館プロジェクト訴訟にあると思います。

Google Books図書館プロジェクトとは？

このプロジェクトでは、Googleが世界中の図書館から書籍をスキャンし、デジタル化してインターネット上で検索可能なデータベースを作成しました。このプロジェクトは、デジタル化と著作権法の関係、特にフェアユースの原則に関する重要な議論を引き起こしました。

本のデジタル化と検索可能なデータベースの作成を目指したプロジェクトで、その時代にとって画期的な試みでした。特に、まだKindleや他の電子書籍が一般的でなかった時代には、自宅から図書館のようなアクセスを提供することは非常に革新的でした。

Google Booksに対する「Authors Guild v. Hathitrust」の裁判

「Authors Guild v. Hathitrust」の裁判では、アメリカ合衆国第二巡回区控訴裁判所が2015年に出した意見は、Google Booksプロジェクトに関連する重要な判断でした。この訴訟は、Googleが世界中の書籍をデジタル化して電子的に検索可能にするプロジェクトに対して提起されました。

裁判所は、書籍のデータベースを作成する行為が「根本的に変革的な使用」であると判断しました。これは、著作物を新しい方法で使用し、それによって新たな価値を生み出すことを意味します。この判断は「公正使用」の原則に基づいており、教育、研究、報道などにおける著作物の利用が著作権侵害にあたらないという法的な枠組みを提供します。

この裁判の結果として、Google Booksプロジェクトは継続されました。Googleは引き続き書籍をスキャンし、一部の内容をオンラインで提供しています。ユーザーはGoogle Booksを通じて、書籍の一部をプレビューすることができ、一部の書籍は完全に無料でアクセス可能です。

この裁判の判決は、デジタル時代における著作権法の解釈と適用において重要な意味を持ち、教育や研究のための知識アクセスの促進に貢献しています。また、デジタル化により失われつつある古い書籍を保存し、広く公開することで文化遺産を保護する役割も果たしています。

大学生が高い参考書をPDF化してクラスに配布する行為と何が違う？

図書館に行けば読めるものをどこにいてもネット上で読めるようにしたGoogle Booksと、買うと高い参考書を１冊買ってスキャンしてクラス中に共有する学生の行動の間には一見類似点があるように見えます。しかしながら、著作権法においては、フェアユースを判断する際には使用の性質、目的、コンテンツの使用量、市場への影響などの要素が重要視されます。Google Booksプロジェクトは、書籍の全文を公開するのではなく、検索可能な形で部分的な内容を提供し、教育や研究のためのアクセスを広げることを目的としていました。これが、学生による教科書の全文コピーと配布とは異なる点です。それぞれのケースにおいて、著作権法の枠組み内での判断が必要になります。

1. 拡散力: Google Booksは書籍のデジタル化を通じて知識のアクセスを容易にした。しかし、ChatGPTはさらに一歩進んで、その知識を自然言語処理を通じて、よりダイナミックかつインタラクティブな形で提供している。これにより、情報の拡散能力は格段に高まっている。

2. 知識の解放: ChatGPTのようなAIは、さまざまなソースからの情報を集約し、ユーザーに即座に応答を提供することで、知識の解放を実現している。これにより、従来の著作権や版権の枠組みに挑戦する形になっている。

3. 著作権の問題: 両プロジェクトは著作権の観点からも類似した課題に直面している。デジタル化という形で情報が拡散されると、著作権の侵害のリスクが格段に高まる。特にChatGPTの場合は、著作権で保護された作品をトレーニングデータとして使用していることが、著作権侵害の懸念を生じさせている。

フェアユース、Google BooksとChatGPTのちがい

GoogleとOpenAIに対する異なる反応は、いくつかの要因に起因していると考えられます。

1. 技術の新規性と理解度: OpenAIが取り組んでいるAI技術、特に高度な言語モデルの開発は比較的新しい分野です。新しい技術はしばしば、既存の法的枠組みや社会的理解の範囲を超えるため、懸念や警戒感を引き起こしやすいです。一方で、Googleが提供するサービスは時間をかけて徐々に社会に受け入れられ、理解されてきました。

2. AIの影響力と潜在的なリスク: AI、特に言語モデルは、情報の生成と流通において大きな力を持っています。そのため、誤情報の拡散、プライバシー侵害、著作権侵害などのリスクが高く評価されがちです。これらの潜在的なリスクは、特に政府や報道機関からの注目を集めます。

3. 著作権とデータ利用の課題: OpenAIのような組織が使用する大規模なデータセットは、しばしば著作権で保護されたコンテンツを含んでいます。これにより、著作権侵害の問題がより明確に表面化します。一方で、Googleのサービスは長年にわたり、著作権の適用やデータ利用に関する法的枠組みの中で進化してきました。

4. 社会的認識と期待の変化: Googleのサービスが普及した当初と比較して、現代ではデジタルテクノロジーに対する社会的認識や期待が変化しています。プライバシー保護、データの透明性、倫理的な使用に対する意識が高まっており、これが新しいテクノロジーに対する反応の違いに影響しています。

5. 法的・倫理的枠組みの進化: テクノロジーの進化に伴い、法的および倫理的枠組みも進化しています。これにより、新しい技術に対する慎重な評価や規制の必要性が強調されるようになっています。

総じて、GoogleとOpenAIに対する反応の違いは、技術の新規性、社会的・法的環境の変化、そしてAIの持つ特異な潜在的なリスクと影響力によるものと考えられます。

Googleの初期の成功とAIに関する現在の懸念

インターネットやAIのような技術に対する世代間の認識の違いが、これらの技術に対する判断や反応に影響を与えることは確かにあり得ます。Googleの初期の成功やAIに関する現在の懸念が、それぞれの時代の社会的・技術的理解に基づいている部分はあるでしょう。

1. インターネットの初期: Googleが成長し始めた当初、インターネットはまだ新しい現象で、その潜在的な影響や範囲を完全に理解している人は少なかったかもしれません。そのため、Googleの革新的なアプローチが比較的柔軟に受け入れられた可能性があります。

2. AIに対する現代の見方: AIに関しては、メディアやポップカルチャーにおける表現（例えば、「ターミネーター」のような映画）が、一般の人々の認識に大きく影響しています。これにより、AIに対して不安や恐れを抱く人々が多いのも事実です。また、AIの影響がより広範囲に及ぶという認識も、より慎重なアプローチを求める声を強めています。

3. 法律と倫理の進化: とはいえ、これらの技術に対する法律や倫理の基準も進化しており、社会全体の理解が深まるにつれて、より総合的かつバランスの取れた対応が求められています。

インターネットやAIのような技術に対する判断は、単に世代間の違いだけではなく、その時代の社会的・技術的理解、文化的背景、法的枠組みの進化など、複数の要因によって形成されます。したがって、これらの技術に関する対応や判断は、時間の経過とともに変化し、適応していくものと考えられます。

AI学習データのフェアユースが受け入れられるための道のり

1. 教育と啓発: AIの機能、利点、リスクについて一般の人々に知識を提供することが重要です。これにより、誤解を解消し、AIの正しい理解を促進することができます。

2. 透明性とコミュニケーション: AI開発者と利用者間の透明性とオープンなコミュニケーションを確保することが重要です。これにより、信頼の構築と誤解の防止が可能になります。

3. 倫理的なガイドラインの策定: AIの使用に関する倫理的なガイドラインや規範を策定し、遵守することが重要です。これにより、AIの責任ある使用を確保し、社会的な懸念を軽減することができます。

4. 実用例と成功事例の共有: AIが社会にどのようなプラスの影響を与えているかを示す具体的な事例を共有することで、その価値と有用性を広く認識させることができます。

5. 政策立案者との連携: 法律や規制の枠組みを形成する政策立案者との連携を通じて、適切な規制と技術革新のバランスを取ることが重要です。

AI技術が社会に広く受け入れられるためには、これらの取り組みが必要です。時間をかけて、AIの価値を示し、社会の理解を深めることが、その普及と受容にとって鍵となります。今後数年間でAIに対する認識が進化し、その社会的な貢献がより広く認識されることを期待できます。

知の解放（オープンソース）と知の囲い込み（コピーライト）

テクノロジー業界では、知の解放としてのオープンソースの概念が重要です。GoogleのミッションやWikipediaの全知識の共有、GitHubによるコードの共有などがその例です。これらは情報アクセスの民主化に貢献しています。一方で、文筆家やアーティストたちは、自分の作品に対する独自性と所有権を強く主張し、コピーライトを通じてその保護を求めています。この両極端な視点は、知識と創造性の未来における重要な対立軸を形成しています。

オープンソースとコピーライトの間の調和を求めることは、簡単ではありません。 AI開発者と作品を生み出す人間との対立は去年始まったばかりです。未来への道は、対話と理解によってのみ形成されるでしょう。それは簡単なプロセスではないかもしれませんが、創造的な未来に向けた一歩として重要です。