AIツール・モデル
シアトル・タイムズとニューズデイ、トレーニングデータとクエリ再現をめぐりOpenAIとマイクロソフトを提訴
Theo Okafor· ワークフロー&ツール コラムニスト·
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シアトル・タイムズとニューズデイは、OpenAIとマイクロソフトに対して著作権侵害訴訟を提起した。両社が自社のジャーナリズムをスクレイピングしてAIモデルを学習させ、ユーザーがそのシステムに問い合わせた際に記事の一節を一字一句そのまま再現していると主張している。
一見すると、新聞社がチャットボット開発者を訴えることは、AIアート制作者には無関係な問題に見えるかもしれない。しかしそうではない。これらの訴訟の根拠となる法的論理——公開されているコンテンツをモデル学習のためにスクレイピングすることが著作権侵害を構成するという主張——は、並行して進む訴訟で画像生成モデルに対して展開されている議論と構造的に同一だ。ニューステキストによる学習にライセンスが必要だという判決が下れば、Stable Diffusion、Midjourney、そして今日あなたが使うツールを支えるマルチモーダルモデルの背後にあるデータセットに対しても、同様の要求が加速することはほぼ確実だ。
OpenAIのモデルが記事の一節を一字一句再現するという具体的な主張も、直接的に関連している。裁判所がほぼ逐語的な再現をフェアユースと著作権侵害の境界線として扱うなら、その基準は、写真家の独特な構図やグラフィックアーティストのスタイルを不快なほどの精度で再現できる画像生成AIに対しても試されることになる。
マイクロソフトとOpenAIは、チャットボットがユーザーのクエリに応じてニュース記事のテキストを一字一句再現しているという主張に直面している。
The Vergeによると、これらの訴訟は他の出版社による同様の訴訟に続くものであり、そのパターンは重要だ。新たな原告が加わるたびに、画像や動画のトレーニングセットに関わる将来の訴訟が参照できる証拠開示の蓄積が増えていく。OpenAIは同時にニューヨーク・タイムズ訴訟にも対応しており、米国政府が最近提出した意見書ではAI学習が国益に資すると主張している。これについてはトランプ政権によるOpenAI著作権訴訟への意見書に関する以前のレポートで取り上げた。
広範なウェブスクレイピングで学習したモデルを中心にワークフローを構築しているクリエイターにとって、実際的な問題はタイミングだ。まだいかなるモデルも差し止め命令によってオフラインにされておらず、訴訟のタイムラインは年単位で測られる。しかしライセンス圧力はすでに、将来のモデルが学習するデータを変えつつある——ハリウッドスタジオへの動画学習権に対するGoogleの報告された支払いは、業界が静かにリスクヘッジしている一つの目に見える例だ。
現在画像を生成しているなら、この提訴によって目の前のワークフローに変化はない。あなたがレンダリングに使うモデルはすでに学習済みであり、裁判所はロールバックを命じていない。短期的な混乱に最もさらされているクリエイターは、言語モデルがニュースのコンテキストを取得・要約し、生成されたビジュアルと組み合わせるテキストと画像のマルチモーダル出力に依存した製品やパイプラインを構築している人々だ。その組み合わせこそが、まさにこれらの訴訟が標的にしているものだ。
長期的には、一部がすでに合成データで行っているように、モデルプロバイダーがライセンス済みデータによる学習ティアを加速させるかどうかに注目したい。よりクリーンなライセンス済みコーパスで学習したモデルは、異なる挙動を示す可能性がある——再現においてより保守的になり、文化的な最新性が低下するかもしれない——そしてそれは、実際に出力を見るまで予測しにくい形でプロンプトへの応答に現れるだろう。
今のところ、最も追跡する価値があるのは、これらの訴訟のいずれかがライセンス料を設定する同意判決型の和解を生み出すかどうかだ。テキストに対してその数字が一度確立されれば、次の画像データ訴訟の波が解決に向かう際に交渉担当者が参照するテンプレートになる。そのつながりを理解しているクリエイターは、それが現実になったときに驚かずに済むだろう。
現在のAI画像モデルがこれらの圧力にどう対応しているかはCharmlooopモデルカタログで探ってみよう。また、プロンプトのアプローチを磨くにはガイドを参照してほしい。
