ウィキメディア、AI学習と著作物の再現を分けて判断するよう提案

導入

生成AIをめぐる著作権論争では、ウェブサイトを収集できるかどうかだけでなく、学習と出力を同じ基準で扱うべきかが重要な争点になっている。ウィキメディア財団は、ニューヨーク・タイムズ紙、OpenAI、マイクロソフトが関係する複数の訴訟で、法廷助言書を提出した。財団は出版社側にもAI企業側にも全面的には立たず、モデルが著作物から学ぶ行為と、チャットボットが元の文章を利用者へ返す行為を区別するよう求めている。

主なポイント

• 学習と再現は分けて判断する。 著作物を収集してモデルの事前学習に使う場合でも、元の作品とは異なる新しい機能や用途を生むなら、フェアユースに該当する可能性があるとウィキメディアは説明する。
• 元記事を置き換える出力には問題がある。 質問に応じて記事の内容を取り出し、利用者が元ページを開かなくても同じ情報を得られるようにするなら、変形的な利用ではなく、原作品の代替とみなされる可能性が高い。その場合はライセンスが必要になるべきだという。
• オープンライセンスにも条件がある。 Wikipediaのコンテンツは一般にクリエイティブ・コモンズの条件で公開され、帰属表示などが求められる。ウィキメディアは、一部のAIサービスが文章を再現しながら条件を守っていないと指摘する。
• WikipediaはAIのデータ源であり利用者でもある。 大規模言語モデルは、荒らし、著作権上の問題、個人情報の暴露、改善が必要な記事を見つける作業に役立つ。一方、AIが回答を直接提供すると、Wikipediaを支える閲覧や編集活動が減るおそれがある。

この区別が重要な理由

出版社の主張が広く認められすぎれば、著作権者が変革的な技術利用まで管理できるようになり、オープンソースのツールや公共知識のプロジェクトが影響を受ける可能性がある。反対に、AI企業の主張が過度に広く認められれば、企業がライセンス条件を無視し、著者や出版社の交渉力を弱める口実になるかもしれない。

ウィキメディアが示すのは、すべての学習行為を合法とする立場ではない。重要なのは、モデルが新しい用途を生んでいるのか、生成結果が原作品を置き換えているのか、帰属表示やライセンス条件を守っているのかを個別に確認することだという考え方である。

この問題はWikipediaにとって特に切実だ。Wikipediaは、誰もが利用できる人間の知識を基盤に成長してきた。同時に、読者の訪問、編集者の参加、コミュニティの維持にも依存している。AIの学習だけを保護し、原典へのアクセスを弱めるルールになれば、オープンな情報エコシステム全体の持続性が損なわれかねない。

今回の意見書が訴訟の結論を決めるわけではない。しかし今後の制度設計では、学習過程、生成された回答、出典表示、ライセンス、原作品へのアクセスを奪う効果を分けて検討する必要がある。単純な「AI対著作権」という構図より、実際の利用結果に基づく細かな基準の方が、イノベーションと公共知識の双方を守りやすい。

出典：The Verge AI