OpenAIのフェアユースとAI学習に関する見解

AI学習におけるフェアユースの核心的論拠

OpenAIは、大規模言語モデル（LLM）の学習は確立された著作権法の下でのフェアユースに該当すると主張しています。同社は、学習プロセスでは著作物を元の創作物とは根本的に異なる目的で使用しており、それらの著作物の代替品を一般に提供するものではなく、認識可能な市場への損害も引き起こさないと論じています。OpenAIは、著作権は技術革新を抑制したり、既存の事業体を競争から保護したりするためのものではなく、進歩と創造性を促進することを意図していると主張しています。

アミカス・キュリエ（法廷助言者）からの視点

OpenAIは、AI開発の文脈におけるフェアユースの原則を支持する意見書を提出した、さまざまな組織や専門家によるいくつかの論拠を強調しています。

• 法学的および学術的視点: 法学教授のMatthew Sag氏は、AIの学習は非常に変革的であると主張し、モデルの出力は学習プロセス中に作成される中間コピーとは類似していないと指摘しています。Ron Suskind氏とBrian L. Frye氏は、新聞記事を学習に使用することは出版社の商業的期待を損なうものではないと主張しています。なぜなら、出版社は元のコンテンツへのアクセスを販売する独占的権利を保持し続けているからです。
• 業界およびスタートアップへの影響: EngineやDevelopers Allianceのような組織は、基盤モデルを学習させる目的は学習データを複製することではなく、汎用的なツールを構築することにあると強調しています。Foundation for American Innovationは、AIによって可能になる新しい機能の国家安全保障および経済的価値を、市場への影響を評価する際に考慮すべきだと示唆しています。
• クリエイターおよびアクセシビリティの視点: American Council of the Blindやその他の図書館協会は、フェアユースを制限することは、AIツールに依存する障害者、教育者、独立した研究者に悪影響を及ぼすと主張しています。ミュージシャンのMichael Wall氏や作家のSarah Rose Siskind氏のような独立したクリエイターは、AIツールはビジネス運営を管理し、競争の激しい市場で創造的な能力を拡張するために不可欠であると述べています。
• 技術の進歩: 作家のKevin Kelly氏は、AIを創造性を加速させる新しいメディアであると特徴づけています。彼は、フェアユースに反する判決は著作権者に過度に広範な独占権を与えることになり、情報を普及させ新しい思考様式を可能にする技術の発展を妨げることになると主張しています。

市場の希薄化と著作権の範囲

Authors Allianceの意見書は「市場の希薄化」という理論を取り上げ、著作権法はこれまで、一般的な競争圧力から権利者を保護することを意図したことはないと論じています。彼らは、法律は保護された表現の代替に対して保護を行うものであり、古い作品と単に競合する新しい技術の成功に対して保護を行うものではないと主張しています。この見解はJoshua S. Gans氏によっても支持されており、同氏は、失われた売上すべてを訴訟対象とみなすことは、元のコンテンツ作成者に有意義な保護を提供することなく、新しいツールを構築するインセンティブを弱める可能性があると警告しています。

公益と先例

Public Knowledgeは、Google BooksやHathiTrustの事例といった歴史的な法的先例を挙げ、フェアユースが一貫して一般の人々がデジタル情報をナビゲートするのを助けるツールをどのように保護してきたかを示しています。彼らは、これらの確立された原則をAIに適用することで、技術の恩恵が限られた利害関係者グループによって管理されるのではなく、一般の人々にとってアクセス可能な状態に保たれると主張しています。米国政府もこの議論に加わっており、フェアユースの原則を狭めてAI学習を除外することは、憲法上の原則と矛盾し、科学的および経済的な進歩を妨げることになると示唆しています。