AIツール・モデル
著作権で保護された書籍によるAIトレーニング：法的グレーゾーンがクリエイターに意味すること
Iris Vale· アート&カルチャー評論家·
IrisはAIアートと文化が交わる場所を取材 — スタイル、作者性、そして時代を映す作品を追います。
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著作権で保護された書籍でAIモデルをトレーニングすることが違法だと、裁判所はまだ明確に判断していない——しかしこの問いは複数の米国訴訟で争われており、その結果はどのモデルが生き残り、どのトレーニングパイプラインが停止され、クリエイターがAI生成コンテンツで合法的に何ができるかを直接塗り替えることになる。
AI企業が賭けている法的理論はフェアユース——具体的には、統計モデルを構築するために著作権で保護されたテキストを取り込む行為は「変容的」であり、侵害の範囲外に収まるという主張だ。この主張には先例がある。Googleは検索インデックス作成のための書籍スキャンをめぐる10年にわたる争いで勝訴した。しかし、元の作品と直接競合する文章・画像・コードを生成することは、より立証が難しいケースであり、複数の裁判官が作家側の訴訟を早期却下せずに進行させており、この抗弁が盤石ではないことを示唆している。
TechCrunchが報じているように、出版された作家のほとんどは、知らないうちに同意なしにAIツールの開発に貢献させられており、そのツールは今や読者や仕事の受注をめぐって彼ら自身の著作と競合している。
「出版された作家のほとんどは、自分たちの生計を脅かしかねない同じAIツールの開発に、知らないうちに、同意なしに貢献してきた。」
— TechCrunch
著作権で保護された書籍を使ったAIトレーニングの法的位置づけは、複数の進行中の米国訴訟において未解決のままだ。
ここで、AIイメージジェネレーターやテキストツールを使って仕事をする人々にとって、問題が具体的な形を帯びてくる。多くの画像生成パイプラインの基盤となっている大規模言語モデル——キャプション生成、プロンプト解釈、マルチモーダル推論に使われるもの——は、著作権で保護されたテキストをほぼ確実に含むデータセットでトレーニングされている。ライセンスなしのトレーニングが侵害にあたると裁判所が判断した場合、AI企業には三つの選択肢しかない。高額な遡及ライセンスを交渉するか、より狭いデータセットで再トレーニングするか、問題のあるモデルを停止するかだ。
キュレーションされたライセンス済みコーパスによる再トレーニングは、スタイルの幅が狭く汎化能力の弱いモデルを生み出す傾向がある。クリエイターにとってそれは、より少ない美的レジスターしか引き出せないプロンプト、コンパニオンツールにおけるキャラクター描写の繊細さの低下、そして出力の多様性の全般的な平坦化を意味する。現在のモデルが真の意味でスタイルの幅を持っていると感じさせる豊かさは、部分的には、それらが取り込んだものの広さ——作家たちが今まさに守ろうとしているその文学的伝統を含む——から来ている。
ここには、20世紀初頭のピクトリアリスト写真家たちとの並行関係がある。彼らは、写真が芸術になるためには絵画の視覚的文法を借用しなければならないと主張した。裁判所はやがて、機械的な媒体において何が独自の表現とみなされるかを判断しなければならなかった。AIは同じ問いを逆方向から突きつけている。機械が芸術を作れるかどうかではなく、すでに作られた芸術から学ぶことが許されていたかどうかという問いを。
同意の問題は、法的理論よりも深いところに切り込む。作家たちはオプトインしていない。彼らの作品は大規模に組み立てられたデータセットから収集されており、多くの場合、どのタイトルが含まれているかについて一切の公開開示がなかった。この不透明さにより、クリエイターは自分が使っているモデルが特定の作家のスタイルでトレーニングされているかどうかを知ることが難しく、それは倫理的にも、そしてますます商業的にも重要な問題となっている。AI支援作品の出所証明を求めるクライアントが増え始めているからだ。
この問題で先手を打ちたいプラットフォームは、すでに出版社とのライセンス付きトレーニング契約に移行しつつある。Adobe Fireflyが商業クライアントに対して打ち出してきた訴求点は、常にライセンス取得済みデータによるトレーニングに基づいていた。訴訟が競合他社を同じ道に追い込めば、コスト格差は縮まる——しかし同時に、実験的な作業においてオープンウェイトの広範にトレーニングされたモデルを魅力的にしているクリエイティブな幅の差も縮まる。
現時点では、主要なAIツールを使うクリエイターは、法的基盤が真に争われているモデルを使って仕事をしている。それは使用をやめる理由にはならない——裁判所の動きは遅く、展開済みモデルへの差し止め命令は稀だ——しかし、どのAI企業がデータのライセンス取得に積極的に取り組んでいて、どの企業がまだフェアユースという賭けを続けているかを注視する理由にはなる。その結果は、誰が誰に金を払うべきかだけでなく、次世代のモデルが何を学ぶことを許されるかを決定することになる。
