AIの波の中で、企業はどのようにコンプライアンスを整備すべきか？
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AIの波の中で、企業はどのようにコンプライアンスを整備すべきか？
規制当局と業界関係者は、コンプライアンスの枠組み内で事業発展を実現する方法について、積極的な検討を行っている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：May Pang、TechFlow
著者プロフィール：Oort 法務責任者。法務・リスク・コンプライアンスの専門家。S&Pや米国銀行などの一流金融機関、およびFintechおよびWeb3業界のスタートアップ企業で広範な実務経験を有する。
人工知能（AI）の導入は各業界に急速に拡大しており、特に2023年にはジェネレーティブAI技術が各方面の注目を集めた。このため、規制当局や関係者は現在、AI技術の応用によって生じる知的財産権（IP）や個人情報のプライバシー保護といった問題に対して、ますます注目している。
筆者は最近、ニューヨークで開催された法律サミットに参加し、業界関係者がAI技術に関する法的・コンプライアンス課題について熱心な議論を行う様子を目の当たりにした。参加者の多くは、AI技術が進化し続ける今日において、企業が自社のAI戦略を策定する際には以下の要素を特に重視すべきだと考えている。
1. AI生成コンテンツの特許および著作権問題
今年初め、コンピュータ科学者兼起業家のステファン・テイラー氏によるAI著作権訴訟が、多くのメディアで大きく取り上げられた。ステファン・テイラー氏はAI技術を用いてDABUSシステムを開発し、世界中でその特許出願を始めた。しかし現時点で、南アフリカを除き、米国、欧州連合（EU）、英国、オーストラリア、ニュージーランドの各特許庁はいずれもその出願を拒絶している。その理由は、AIが生成したコンテンツの著作権認定に関して、多くの知的財産規制機関が「著作物の創作には人間の関与が必要であり、著作権保護の対象となる発明者は当該著作物の原本の設計者でなければならない。AIが生成したコンテンツは著作権保護の要件を満たさない」という共通認識を持っているためである。
2023年3月、米国著作権局はAI生成コンテンツの著作権認定に関するガイドラインを発表し、同年8月には今後、AI生成コンテンツ分野における立法の必要性について一般からの意見を広く募った。AI関係者への注意点として、著作権保護を受けたい場合、AI作品にはAIのみで生成されたものではなく、十分な人間による創造的要素が含まれていなければならない。米国著作権局に著作権登録を申請する際には、作成者は作品中にAIが生成した部分がどの程度含まれているかを明示しなければならない。したがって、AI生成コンテンツ事業に従事する企業の従業員は、AI技術を用いて製品を作成する際に、内部でより詳細なプロセスを設け、コンテンツ生成のプロセスを丁寧に記録しておく必要がある。これは将来の著作権申請に備えるためである。
2. Fair use（フェアユース）の適用除外
現在、大多数のAI製品は大量のデータにアクセスしてAIモデルを訓練することに基づいている。例えば、OpenAIが使用するデータには「公開で入手可能なデータ」「第三者からライセンスを得たデータ」「ユーザーが生成したデータ」などが含まれる。しかし、公開で入手可能なデータの中にも著作権で保護されたコンテンツが含まれている可能性がある。このような場合、「フェアユース」の適用除外原則がよく機能する。
「フェアユース」とは、特定の限定的な状況下で、使用料を支払うことなく知的財産権で保護された作品を使用できることを意味し、批評・評論・ニュース報道・学術研究などの目的で原文を引用することが含まれる。通常、「フェアユース」の原則はデータ利用者に対して保護的な例外を提供する。ただし注意すべき点は、使用過程で元の作品が変更されたり新たな形に変換されたりした場合、「フェアユース」の例外が無効になる可能性があることだ。
「フェアユース」の適用は地域によって異なり、従業者はそれぞれの事業展開地域の法規制を正確に把握する必要がある。米国の司法制度は、AI製品に「フェアユース」の原則が一般的に適用可能かどうかについて、まだ指導的な見解を示していない。そのため、各社の対応も異なる。OpenAIは、公開で入手可能な情報の使用はすべて「フェアユース」の保護下にあると主張している。一方、AIで画像を生成するStability AI社は、ウェブ上のデータを使用する際、創作者の著作権を十分に考慮しなかったことにより、米国で訴訟（「Stability AI事件」）を起こされている。2023年7月の公判で裁判官は、原告の芸術家が創作した画像とStability AIのAIシステムが生成した画像との間に「実質的類似性」はないと判断したが、これは公開データを収集するすべてのAI企業にとって警告となる。企業が自社のAI製品を訓練するために公開データを使用する際には、生成される製品がAI訓練データとして投入された作品と実質的に類似しないよう注意を払い、将来的な訴訟リスクを回避すべきである。
米国連邦取引委員会（FTC）が最近発表したベストプラクティスガイドラインでは、知的財産権違反に対する一般市民の疑念を防ぐため、ジェネレーティブAI製品を提供する企業は、AI訓練データに含まれる著作権保護資料について積極的に開示し、製品の透明性を高めるべきだと勧告している。2021年、国連もAI倫理に関する提言の中で、企業は製品制作の透明性を高めるべきだと呼びかけた。以来、透明性の強化は多くの政府がAI政策を策定する際の中核的要素となっている。
注目に値するのは、EUとオーストラリアがAIデータの著作権保護に関して別のアプローチを提示している点である。それは、特許または知的財産権を保有する企業に対して「オプトアウト（選択退出）」の仕組みを提供するというものだ。つまり、著作権保有者が明確に自らの特許または知的財産の使用を拒否できるようにすることで、データをAIシステムの訓練に使われたくない企業に選択肢を与える。しかし実際の運用では、この方法も課題に直面している。なぜなら、仮に画像がAIのデータベースから削除されたとしても、いったん学習された後にAIがそれらの画像を「忘れる」ことをどのように実現するかは、現時点では不明だからである。
3. データ利用のライセンス
データ利用のライセンスに関しては、新聞業界が先陣を切っている。ニュースグループ（News Group）は、AI企業が自社のニュース記事をAIモデルの訓練に使用することに対価を請求する方法について、AI企業と協議しているとされている。また、アソシエーテッド・プレス（AP）もOpenAIと契約を結び、相互にコンテンツと技術を共有するとともに、AIが双方の分野で今後どのような協力が可能かを共同で検討している。これらの動きは、データ提供側がAI開発企業と協力し、互恵関係を通じてライセンス問題を解決できる可能性を示している。一方で、ニューヨーク・タイムズ紙やCNN、ディズニーなど他のメディアは、より強硬な姿勢をとり、GPTBot（OpenAIのデータクローラー）による自社コンテンツからの情報抽出を禁止している。訴訟はまだ提起されていないが、ニューヨーク・タイムズ紙はOpenAIに対して法的措置を検討している。こうした緊張関係は、双方が対話を開始する緊急性と必要性を浮き彫りにしている。
4. データのプライバシー保護
AIの訓練に使用されるデータには個人情報を含む可能性があるため、データのプライバシー保護を強化することは、現在AI業界に従事する企業が急務としている課題の一つである。例えば、2023年3月、オンライン会議サービスのZoomは、黙ってサービス規約を改訂し、顧客データをAI訓練に使用する権利を自分自身に付与した。この措置は直ちにユーザーの広範な懸念を呼び起こした。数日後、Zoomはサービス規約の改訂を取り消し、ユーザーのコンテンツをAI訓練に使用しないと明確にした。
現在、AI企業がデータのプライバシー問題に対処する方法の一つはデータの匿名化である。個人の銀行情報や医療記録などの「センシティブ」情報を削除し、他の基本的なデータは保持する方法だ。このようなプライバシー保護を強化したデータは、世界中の多くの法域で広く活用されている。EUでは、企業はデータ処理前にプライバシー通知を通じて、ユーザーの個人情報が使用される可能性について告知する義務を負っており、これにより透明性が積極的に向上している。米国のデラウェア州も、独自の消費者プライバシー法の制定を開始している。
おわりに
要するに、AI技術は急速に発展し、さまざまな分野に広範な影響を与えている。規制当局と関係者は、コンプライアンスの枠組み内でビジネスを発展させる方法について積極的に模索しており、創作者の知的財産権の保護を強化し、AI企業の運営をより透明なものにし、データ提供側と製品開発側の間で建設的な対話を促進している。この分野にはチャンスと課題が共存しており、準備を早めれば早いほど、将来の競争で優位に立つことができるだろう。
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