はじめまして。ゆみちゃんです。

AI（人工知能）の急速な発展は、私たちの生活や産業に革命をもたらしています。しかし、この革新的な技術がもたらす進化と共に、法律や規制の領域でも新たな課題や疑問が浮上しています。本ブログでは、AIと法律の関係に焦点を当て、その相互作用や影響についてわかりやすく解説していきます。AIと法律の交差点に立ち、未来を見据えながら、この重要なテーマについて深く理解していくための手助けを提供します。

ちなみにこの文章は、Chat GPTに「生成AIと法律の関係をわかりやすく解説するブログの導入部分を書いてください。」と指示した際の回答として生成されたものです。だから何だという感じですが。

というわけで、生成AIと法律の関係をわかりやすく解説するブログを書いていきます。
継続する能力は皆無ですが、できるだけがんばりますので、応援よろしくお願いいたします。

このNoteでは、以下の流れで解説していければと思っております。
1 生成AI基礎知識
　生成AIの仕組み（生成プロセス）、サービスの種類などを解説します。
2 生成AIと法律問題
　よく問題となる法律の論点を解説します。これらは気が向くままに、同時並行で更新するかもしれません。
①個人情報保護法
②著作権法
③肖像権、プライバシー権の保護
④その他（不正競争防止法、商標法、秘密保持契約等の契約上の義務）
　
私の整理が、文系のみなさまのお役に立てることを祈っております。

1 生成AI基礎知識

(1) 生成AIとは？

法律問題を考える際の前提として、最低限の生成AIのしくみは知っておかなければなりません。文系にはハードルが高いですね。
生成AI(Generative AI)とは、さまざまなコンテンツを生成できるAI技術のことです。
従来のAIが決められた行為の自動化を目的とするのに対し、生成AIはデータのパターンや関係を学習し、新しいコンテンツを生成することを目的としています。

(2) 生成AIのうちわけ

生成AIは、①文書テキストの生成系、②画像の生成系、③音楽の生成系　などに分けられます。

そのうち、①文書テキストの生成AIは、大規模言語モデル（Large Language Models／LLM）を用いて、文書テキストを生成する技術です。
LLMは、ニューラルネットワーク（脳のニューロンを模した仕組み）に基づいて構築されており、大規模な深層学習と大量のテキストデータを用いてトレーニングされた言語モデルです。
LLMには様々な種類があり、文章の生成、文章の要約、質問への回答、翻訳などができるGPT-3、その発展版のGPT-4、Googleが開発したBERTなどがあります。
そして、GPT-3をベースに作られたサービスが、Open AI社による人工知能チャットボット「Chat GPT」です。現在では、マイクロソフトなどが、さらにChat GPTを用いた色々なサービスを提供されています。

②画像の生成AIは、テキストエンコーダと画像生成器を用いて、入力したテキスト（プロンプト）から画像を生成します。
画像生成AIとしては、Midjourney、Stable Diffusion、Dall E2などが有名です。

③音楽の生成AIとしては、Juke Box、Music LMなどがあるようですが、法律との関係で③が出てくることはあまりないと思いますので割愛します。

図にしてみるとこんな感じ。

(3) 生成AIの開発と利用の流れ

一般的に、生成AIの開発と利用は、以下の流れで行われます。

法律問題を論じる際にも、この図のように、【学習段階】と【利用段階】に分けて論じることが多いです。
そのため、この図を頭に入れておくと、今後議論についていきやすいと思います。

① 学習段階

まず、この図のように、生データを収集して学習用データセットを作成し（生データは外れ値があったりして、そのままではAIが学習するのに適さないので、加工する必要があります。）、学習用データセットをAIの学習用プログラムに入力します。
学習用プログラムでは、学習用データセットを使って、今後入力された指示に従った生成物を出力できるように、一定のパターン、特徴を抽出します。そうして作成されるのが、「学習済みモデル」です。

② 利用段階

ここからが、我々一般人が楽しむフェーズになります。
我々が、用意された「学習済みモデル」（正確には、学習済みモデルを組み込んだ「推論プログラム」）に、何らかの指示を入力すると、「AI生成物」（AIが生成したコンテンツ）が出力されます。

(4)どこでどのような法律問題が生じるか

では、上記の図をもとにすると、どこでどのような法律問題が生じるのでしょうか。
生成AIの開発と利用において最も論点が多いのは著作権法かと思いますので、上記の図に、著作権法上の問題を加えると以下のようになります。

分量、そんなに多くないですね！

以上で、法律問題を論じる上で最低限知っておいた方が良い構造はご説明できたかと思います。
次回から、個別の法律問題について論じていきます。

それでは今日はこの辺で🐑
めえめえ