LLM（大規模言語モデル）活用における著作権とリスク：メディア、エンタメ、出版、ゲーム業界への影響

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、コンテンツ制作のあり方が劇的に変わろうとしています。メディア、エンターテインメント、出版、そしてゲーム業界においても、これらの技術を活用することで、制作プロセスの効率化や新たなクリエイティブ表現が可能となる一方で、著作権や倫理的リスクへの対応が不可欠です。本記事では、特にテキストと画像の生成AIに関するリスクと、それぞれの業界がどのように対処すべきかについて詳しく探ります。また、国ごとのレギュレーションやカルチャーの違いにも触れ、グローバルな視点での対応の必要性について考察します。

1. 画像生成AIのリスクと対応策

1.1 画像生成AIにおける著作権問題

画像生成AIは、過去に存在する膨大なデータをもとに新しいビジュアルコンテンツを生成します。この過程で、著作権で保護された作品が無断で利用されるリスクがあります。例えば、AIが過去のアートワークや写真を学習し、その要素を含む新しい画像を生成した場合、オリジナルのクリエイターの権利を侵害する可能性があります。

事例: 2023年に、Stability AI社の提供するStable Diffusionを使用して生成された画像が、著作権で保護されたアーティストの作品と類似しているとして訴訟が提起されました。訴訟では、AIが学習したデータセットに含まれる画像の権利者が、無断で使用されたことを主張し、結果として多額の賠償金が求められました。このケースは、AI生成コンテンツにおける著作権問題の複雑さを象徴しています。

1.2 国ごとの画像レギュレーションの違い

各国の著作権法やレギュレーションは異なり、特に画像生成AIに関する規制は国ごとに大きく異なります。

アメリカ: アメリカでは、フェアユースの概念が広く適用されますが、AI生成コンテンツがフェアユースに該当するかどうかは、ケースバイケースで判断されます。例えば、アメリカの著作権局は、AIが生成した作品に対して著作権を認めない可能性があると発表しましたが、法的にはまだ定まっていません。
ヨーロッパ: ヨーロッパでは、著作権法が厳格に適用されており、特に商業目的での無断利用には厳しい罰則が設けられています。2022年に、ドイツのアーティストが、AI生成画像が自身の作品に酷似しているとして訴訟を起こし、勝訴した事例があります。このケースでは、AIが使用したデータセットが適切に管理されていなかったことが問題視されました。
日本: 日本では、AI生成コンテンツに関する法規制がまだ整備途上にありますが、2023年に文化庁が発表したガイドラインでは、AIが生成した画像に対する著作権の取扱いについて一定の指針が示されました。ただし、商業利用や二次創作における具体的なルールについては、今後の議論が必要です。

1.3 画像生成AIとカルチャーの違い

カルチャーの違いも、画像生成AIの利用において重要な要素となります。たとえば、ある国では宗教的または文化的に敏感なテーマが、別の国では問題とされない場合があります。これにより、同じ画像が異なる地域で異なる反応を引き起こす可能性があります。

事例: 2024年に、GoogleのGemini AIが第二次世界大戦中のドイツ兵を多様な人種で描いた画像を生成し、ドイツ国内で大きな批判を受けました。このケースでは、歴史的な事実を歪めるような描写が、文化的および倫理的に不適切であるとして問題視されました。

2. テキスト生成AIのリスクと対応策

2.1 テキスト生成AIにおける著作権問題

テキスト生成AIは、既存の文献やウェブコンテンツを学習して新たな文章を生成します。このプロセスにおいても、著作権侵害のリスクが伴います。特に、生成されたテキストが既存のコンテンツと類似している場合、そのオリジナリティが問われることがあります。

事例: 2023年、CNETがAIを使用して生成した記事が、他のメディアの記事をほぼそのまま複製しているとして批判を受けました。この事件は、AIによるコンテンツ生成が、無意識のうちに他者の著作権を侵害するリスクを示しています。CNETはその後、AI生成記事の監査プロセスを強化する措置を取りました。

2.2 国ごとのテキストレギュレーションの違い

テキスト生成に関する著作権法も、国ごとに異なる規制が適用されています。

アメリカ: テキスト生成AIに関しても、フェアユースの概念が適用される場合がありますが、どの程度の模倣が許されるかは不明確です。例えば、AIが生成したテキストに対して著作権を認めない可能性があるとされていますが、具体的なガイドラインはまだ整備されていません。
ヨーロッパ: ヨーロッパでは、特に記事や文学作品に対する著作権が厳しく保護されており、AIが生成したテキストが既存の作品と似ている場合、著作権侵害と見なされることが多いです。2023年、イギリスの出版社がAI生成テキストを巡って訴訟を起こし、既存の文学作品と大きく類似していると認められたケースがあります。
日本: 日本の著作権法は、AIが生成したテキストに対しても一定の保護を認めていますが、生成プロセスにおける人間の関与がどの程度必要かについての具体的な基準はまだ整備されていません。2024年には、AI生成コンテンツに関する新たなガイドラインが発表される予定です。

2.3 テキスト生成AIとカルチャーの違い

テキスト生成AIが生み出すコンテンツも、文化的背景や言語の違いによって大きな影響を受けます。ある地域で許容される表現が、別の地域では不適切とされる場合があります。

事例: 2023年、あるアメリカのニュースサイトがAIを用いて生成した記事が、アジア系アメリカ人に対するステレオタイプを強調する表現を含んでいたとして批判されました。このケースでは、文化的に敏感な問題に対する理解不足が、AI生成コンテンツにおけるリスクとして浮き彫りになりました。

3. LLM活用のベストプラクティス：リスク管理と倫理的配慮

LLMを活用する際には、著作権や倫理的なリスクを最小限に抑えるためのベストプラクティスを導入することが求められます。

3.1 データソースの透明性の確保

使用するデータソースを透明にし、適切な権利者から許諾を得ることで、著作権侵害のリスクを減らすことができます。また、生成されたコンテンツに関するクレジットを明示することで、コンテンツの信頼性を高めることができます。

画像生成AIにおける著作権問題:
Stability AI社のStable Diffusionに関する訴訟
https://morikatron.ai/2024/05/8cases_game_llm/
テキスト生成AIにおける著作権問題:
CNETのAI生成記事の批判事例
https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/01_tech_2023-05-23-153826/
国ごとの画像レギュレーションの違い:
ドイツでのGemini AIの画像生成に関する批判
https://morikatron.ai/2024/05/8cases_game_llm/
テキスト生成AIとカルチャーの違い:
アメリカのニュースサイトのAI生成記事におけるステレオタイプ問題
https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/01_tech_2023-05-23-153826/
LLMのオープンソース化:
ELYZAの日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」の発表
https://morikatron.ai/2024/03/ai_news202403/
著作権侵害のないLLMの開発:
Fairly Trainedによる「KL3M」モデルの認証
https://wired.jp/article/proof-you-can-train-ai-without-slurping-copyrighted-content/
パブリックドメイン・データセットの活用:
Common Corpusデータセットの発表
https://wired.jp/article/proof-you-can-train-ai-without-slurping-copyrighted-content/
エンタメ分野でのAI活用と著作権問題:
芥川賞受賞作「東京都同情塔」のChatGPT活用
https://newspicks.com/topics/entame-tech-2024/posts/7/

これらのURLは、ブログで言及されている具体的なケーススタディや事象に関連する情報を提供しています[1][2][3][4][5][6][7][8]。

Citations:
[1] https://morikatron.ai/2024/05/8cases_game_llm/
[2] https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/01_tech_2023-06-02-163008/
[3] https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/01_tech_2023-05-23-153826/
[4] https://morikatron.ai/2024/03/ai_news202403/
[5] https://wired.jp/article/proof-you-can-train-ai-without-slurping-copyrighted-content/
[6] https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02498/061500001/
[7] https://newspicks.com/topics/entame-tech-2024/posts/7/
[8] https://aws.amazon.com/jp/bedrock/faqs/