こんにちは！
このカレンダーを企画しているPromotion SGのリーダーの遠藤です。
本日から今年のホットトピックである生成AIに関する話題を取り上げたいと思います。
本日は、企業が気になるビジネスにおける生成AI活用の課題について触れたいと思います。
まだまだ議論が続いている分野ですので、ズバッとした解決策はあまりありませんが、
ご参考までに。
生成AIの知財リスク例
生成AIは名前の通り、文章や画像そしてプログラムなどを自動「生成」するところに特徴がありますが、コンテンツを生成するために必要なデータの「学習」や、生成された「アウトプット」の扱いを気にしなくてはならない場合があります。
今回は知財系のリスクについて見ていきます。
・著作権リスク
「学習」に使う元データに他者の著作物が含まれていた場合や、
「アウトプット」が他社の著作物に類似・依拠している場合等の著作権法上のリスクがあります
・ソフトウエアライセンスリスク
GitHub Copilotのようにプログラムを自動生成してくれるAIもあります。
この場合「アウトプット」がオープンソースを利用している場合、著作権表示情報などのオープンソースライセンスが守られていないリスクがあります。
（詳しくは明日！）
・特許リスク
これもプログラムを自動生成した場合に、他社の特許に抵触してしまうリスクがあります。
文化庁・内閣府「AIと著作権の関係等について」
このうち、著作権リスクについては、令和5年6月19日に文化庁・内閣府が「AIと著作権の関係等について」という文書を公表しており、日本国内ではこのドキュメントが一つの指標となっています。
これによれば、「学習」については、著作物に表現された思想または感情の享受を目的としない利用行為は「原則として著作権者の承諾なく利用することが可能」とされています。
ただし、「必要と認められる限度」を超える場合や「著作権者の利益を不当に害する場合」はその対象にならないとされています。
「アウトプット」については、通常の著作権侵害と同様に、類似性や依拠性が認められればアウトプットの著作権侵害が認められることになります。
上記をまとめると、「学習」時は上記の但し書きに該当しないように注意しながら、
「アウトプット」については、通常の著作物と同様に他者の権利を侵害していないか、スクリーニングや判断をしていけば良いことになります。
もちろん、これらをどのようにどこまでやれば良いのかなど論点は尽きませんが、それは今後の議論を見守る必要がありそうです。
本日は著作権一般について取り上げさせていただきましたが、明日はライセンスリスクとセキュリティリスクについて@youhMOさんに解説頂く予定です。
English Summury
Hi. I'm Masato Endo who is the leader of promotion SG which is plannning this calendar.
Today, I mentiond to IP risks of GAI.
Especially, to manage copyrihght issues of GAI is important.
One useful material was released Japanese Government in this June.
We have to manage the risks appropriately by using this document for refernce.