著作権に関する不確実性は、企業が汎用AI（GPAI）システムを安心して採用するうえでの主要な障害の一つです。最先端のGPAIシステムは通常、インターネット上で利用可能なテキスト、画像、コードを用いて学習されており、その一部には著作権が適用されています。ただし、AIシステムによる著作権保護情報の学習が適法かどうかは、当該情報が著作権保護の例外に該当するかどうか、たとえば米国における「フェアユース」やEUにおける「テキストおよびデータマイニング」に該当するかによって決まります。

GPAIシステムを利用する企業にとって、検討すべき著作権上の論点には以下が含まれます。

• 人による著作が求められる要件: 多くの法域では、著作権保護は人間によって作成された素材にのみ認められます。そのため、企業は、何が実質的な人による著作に当たるのかを解釈する必要があります。

• ソース素材との類似性: GPAIシステムは、学習データに含まれる特定の著作物と類似した出力を生成することがあり、その場合、利用者が侵害請求を受けるおそれがあります。

• 法域ごとの著作権解釈の相違: 著作権関連の法令、規制当局のガイダンス、および判例法は法域によって異なることがあり、国際的に事業を展開する企業に追加的な複雑性をもたらします。

企業は、GPAIシステムの利用に伴う著作権リスクを以下の方法で低減できます。

• 提供事業者の補償内容を理解する: 多くの主要なGPAI提供事業者は、システムの出力に関連する著作権侵害請求について顧客を補償しています。こうした補償は、AIシステムのバージョンや利用階層など、複数の要因によって異なることが一般的です。

• 学習データについて提供事業者に確認する: 企業は、利用するGPAIシステムの提供事業者が学習データをどこから取得したのかを把握し、そのデータが適法に取得されたものであることを確認すべきです。

• 実質的な人による著作に関する自社方針を共有する: 会社内でGPAIシステムを利用するすべての者は、何が実質的な人による著作に当たるのかについての会社方針を認識しておく必要があります。その方針は、簡潔かつ明確な言葉で伝えるべきです。

• 法的動向を監視する: 裁判は通常、解決までに時間を要しますが、判断が下された時点で重大な影響を及ぼすことがあります。企業は、関連する訴訟に加え、法令および規制の動向を監視し、新たな情報を迅速にAIガバナンスプログラムへ反映できるようにすべきです。

（なお、ここで取り上げる著作権上の問題は、企業の専有情報、個人情報、その他価値のある情報が、GPAIシステムの追加学習に利用されないようにすることとは別の論点であり、後者は本記事の範囲外です。）

GPAIシステムに関する著作権上の考慮事項を第53条1項(c)および(d)で扱うEU AI法において、EU AI事務局は、GPAI提供事業者向けの著作権関連要件を明確化するGPAI行動規範を策定しています。

2024年12月19日に公表されたGPAI行動規範第2草案には、複数の著作権関連コミットメントが含まれています。具体的には、GPAI提供事業者が、EU法を遵守し、著作権侵害コンテンツの生成を防止し、権利留保を特定して遵守するための措置を講じる内部著作権方針を採用し、その概要を公表すべきであるとされています。

GPAI行動規範の第1草案と第2草案の間には大きな変更があるため、企業は、GPAI提供事業者が著作権上の懸念にどのように対応することが想定されているのかをよりよく理解するため、2025年4月末に公表予定の第3版・最終草案を待つべきです。 

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