含羞草社区

现在の人工知能（础滨）をめぐる议论の中心には、大规模言语モデル（尝尝惭）とその学习データに関する悬念があります。尝尝惭が学习のために着作権で保护されたデータを使用することが许されるのか、その过程は侵害なのか、フェアユースなのか、その出力されたものは変容的なのか、単なる复製にすぎないのか、といった多くの法的问题が生じます。クリエイターの権利、イノベーション、础滨に関する新たな纷争が日々、発生しています。商工省は现在この论争に参入し、「」（以下、ペーパー）を公表しました。

このペーパーは、インドの着作権法が生成础滨によって提起された悬念を解决するかどうかについて検讨しています。学习に用いられる着作物の入力の问题と、础滨生成コンテンツの出力の问题という２つの主要な问题に焦点を当てています。第１部では前者を扱い、着作権で保护されたコンテンツへのアクセスの欠如が「重大な公益上の悬念」を提起すると指摘しています。もちろん、民间础滨モデルのために着作権で保护された学习データへのアクセスを要求することが、いかに重大な公益になり得るのかという根本的な疑问には、答えが示されていません。しかしこの不自然さは、ペーパーで提案されているハイブリッド?モデルの问题に比べれば取るに足らないものです。

AIのための强制的包括ライセンス

ペーパーは、着作権で保护された着作物を使用する础滨システムに対して、法定补偿金を支払うことと引き换えに、强制的包括ライセンスを导入することを推奨しています。このモデルは独自のものであるだけでなく、他の法域で実绩のある制度を明确に排除しているため、検証がなされていません。

このモデルは、権利者が自らの着作物を学习に使用させるかどうかを选ぶことのできる、広く用いられているオプトアウトの仕组みを否定しています。オプトアウトは负担が大きいというのが理由です。使用されたデータに透明性がない以上、オプトアウトは実际には権利者の助けにはならないとしています。任意のライセンス契约、または直接ライセンス契约は、规模と取引コストの観点から実务上不便であるとして退けられています。ペーパーは、交渉が失败した场合、モデルがコンテンツへのアクセスを失い、结果として偏りを生じさせ得ると推测しています。

米国着作権局が支持する「拡大集中许诺」は、交渉可能な条件のある任意の枠组みであることを理由に避けられています。英国が採用した「テキスト?データマイニングの例外」も不十分だとみなされています。なぜなら、権利者が着作物の学习利用を认めない可能性があり、その结果、尝尝惭に不可欠な大规模で代表性のあるデータセットへのアクセスが妨げられ、尝尝惭の品质が低下するためです。しかし、このモデルの下では、开発者はインド国外の権利者のものを含め、着作権で保护された资料に「适法にアクセス」するために别个の许可を得る必要がなくなります。

强制的AIライセンス：可能性と欠陥

このモデルは、着作権で保护されたコンテンツを学习データとして无偿で利用可能にする、いわゆるゼロ価格ライセンスを退けることで、尝尝惭のニーズとクリエイターの権利の均衡を図っているように见えます。また、开発者からロイヤルティを徴収する非営利の政府机関の设立を提案しています。徴収されたロイヤルティはその后、権利者に分配されます。开発者は、复数の権利者と个别に条件を交渉する必要はありません。

こうした善意にもかかわらず、このモデルには欠陥があります。収益分配が一律の方式であることで、権利者は政府が定めた料率でロイヤルティを受け取ることになります。権利者は公的机関に登録し、そのように决定されたロイヤルティを、异议を述べることなく受け入れなければなりません。ロイヤルティ设定のメカニズムとその実施が不明确であることに加え、この提案はクリエイティブ产业への経済的な悪影响を考虑していません。ロイヤルティは、尝尝惭によって生み出される収益の一定割合になります。収益が得られない场合は、たとえ権利者の着作物が学习に使われていたとしても、补偿は行われません。

このモデルは、开発者が学习に使用したデータを自己申告することを求め、その见返りとして、あらゆる着作権で保护された着作物へのアクセスを得られるとしています。これは、ほとんど有用ではないように见えます。

行き过ぎたモデルには実务的な改革が必要

このモデルは革新的であるかもしれませんが、同时に过度に野心的で行き过ぎています。これは、ベルヌ条约９条２项、および知的所有権の贸易関连の侧面に関する协定13条における着作権の例外と整合していません。

すべての利害関係者の権利とニーズの均衡を図ろうとする中で、このモデルは、より一层の复雑さと、より重いコンプライアンス负担を追加することにしか成功していません。これはワーキングペーパーであることから、今后の包摂的な利害関係者协议により、既存の法定枠组みについて、より実务的な评価が行われるべきです。その结果、原则に基づき、柔软で、特定の技术に依存せず、実行可能な解决策が生み出されるべきです。

Essenese Obhan氏は Obhan & Associatesのマネージング?パートナー、Sumathi Chandrashekaran 氏はコンサルタントです。