米国著作権局、人工知能（AI）と著作権に関する意見募集を開始～日本における生成AIの議論への示唆～
米国著作権局（the U.S. Copyright Office）は、2023年8月30日付けで、人工知能（AI）と著作権に関する調査通知及び意見募集（Notice of inquiry and request for comments）（以下「本通知」）を公表しました。
本通知では、日本における生成AIと著作権に関連する議論の参考となる質問項目が数多く含まれており、今後寄せられる意見その他の動向が注目されるところです。
米国著作権局は、2023年初頭に人工知能（AI）技術が提起する著作権法及び制作上の問題を検討するイニシアチブを発足し、同年3月には人工知能によって生成された素材を含む著作物についての著作権登録ガイダンスを公表し、その後も公聴会や公開ウェビナーを開催するなど、AIの開発及び活用から生じる著作権政策の課題整備に取り組んでいました。
本通知は非常に広範で数多くの課題を挙げて意見を募集していますが、その概要は次のとおりです（米国著作権局が提示した質問の内容の詳細は、本記事の末尾に記載しています）。
- 生成AIモデルを訓練するための著作物の利用に関する課題
- AIシステムを使用して生成された素材の著作物性
- AIシステムを使用して生成された素材による著作権侵害責任
- 人間であるアーティストのアイデンティティやスタイルを模倣する生成AIのアウトプットの取扱い
以下、ごく一部ではありますが、上記課題ごとに注目すべきポイントを挙げていきます。
課題①：生成AIモデルを訓練するための著作物の利用に関する課題
課題①は、日本法では著作権法30条の4（著作物に表現された思想又は感情の享受を目的としない利用）などの権利制限規定の適用の問題として取り上げられることが多い論点ですが、米国著作権法では、著作物の利用が「フェアユース」になるかという問題として議論されます。
これに関し、本通知には、「AIモデルの訓練に利用される著作物の潜在的な市場又は価値への影響をどのように測定すべきか」という質問事項があります（後掲の質問8.5）。
日本の著作権法30条の4でも、当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし「著作権者の利益を不当に害することとなる場合」は、著作権侵害の成立が否定されないことになっています。そして、これに該当するか否かは、著作権者の著作物の利用市場と衝突するか、あるいは将来における著作物の潜在的市場を阻害するかという観点から判断されます。
このように著作物の市場への影響を考慮する点において米国法と日本法は共通しており、この意見募集の結果が日本法の検討でも大いに参考になるかもしれません。
そのほか、本通知では、著作物を生成AIモデルの学習に利用することについて、（拡大）集中許諾スキーム、強制許諾制度などのライセンスによる処理の枠組みについても言及しています。
課題②：AIシステムを使用して生成された素材の著作物性
この点につき、米国著作権局は、ある作品が著作物として保護されるためには、人間が著作者でなければならないという考え方をすでに明らかにしています（human authorship requirement）。
実際に、米国著作権局における登録実務においても、また、最近の裁判例（下記ご参考）においても、上記の考え方を前提にした運用が行われています。
ご参考：関真也「人工知能（AI）が生成した作品は著作権で保護されるか？米国で判決（Thaler事件）」
本通知は、「人間の創作とAIが生成したコンテンツとの間の線引きをどのように行うか」を明らかにしようとするものだと考えられます。例えば、人間は、学習素材の選択を通じ、又は生成AIモデルに対する反復的な指示（プロンプト）によって、意図した作品に近付ける工夫をすることができます。これらの工夫によって生成AIのアウトプットをどこまで制御すれば、人間がそのアウトプットの著作者であると認められるかを明確に区別できるようにするのが今後の課題となります。
課題③：AIシステムを使用して生成された素材による著作権侵害責任
侵害に関しては、著作物と類似するアウトプットが出力された場合に、それが著作物に「依拠」して作り出されたものであるか否かをどうやって証明するのかという問題があります。著作権者はその生成AIモデルがどういう情報を学習したのか通常は知り得ず、そのアウトプットが自分の著作物に「依拠」したかどうかを立証することが困難だからです。
本通知は、こうした技術的な側面から生じる課題についても調査しようとするものであり、その結果が期待されるところです。
課題④：人間であるアーティストのアイデンティティやスタイルを模倣する生成AIのアウトプットの取扱い
日本でも、特定のアーティストの「画風」「作風」といったスタイルが類似するコンテンツを生成するAIモデルの取扱いが議論されています。本通知は、まさにこの問題に切り込むべく調査を行うものです。
米国著作権局は、具体的な表現ではなく抽象的なものにとどまる「画風」などのスタイルは、著作権法による保護を受けない場合があることを想定しながらも、著作権以外の権利（例えばパブリシティ権）の新設の可能性も含めて意見を募集するものです。
本通知では、「声の肖像」についての法的整理も見込んだ質問がされています。わが国でも、「声の肖像権」を確立する法律の制定を望む声があり、注目されるところです。
以下に本通知における質問項目（和訳・一部編集）を掲載しますのでご参考になさってください。
一般的な質問
1. 生成AIシステムは、人間の著作者によって作成された場合に著作権による保護対象となりうるような素材を作成することができます。この技術の潜在的な利点とリスクについて、どのようにお考えですか？この技術の活用は、クリエイター、著作権者、技術開発者、研究者及び一般市民に対して現在どのような影響を及ぼし、又は将来及ぼす可能性がありますか？
2. 他の著作権関係者と比較して、AIが生成した素材の使用や配布の増加は、あなたの属するセクターや業界にとって何か固有の問題を生じさせますか？
3. 本通知に関連するとお考えになる論文又は研究をお示しください（例えば、クリエイティブ産業に対する生成AIの経済的影響、AIモデルの訓練における著作物の利用に対して著作権者又は創作者に報酬を支払うためにいかなるライセンス制度が運用され、又は運用され得るかに関するもの）。
4. 著作権とAIに関し、他国ですでに採用され、又は検討されている法的又は規制的アプローチであって、米国において検討又は回避すべきものはありますか？この分野における国際的整合性はどの程度重要な要素ですか？
5. 生成AIの著作権又は関連する問題に対処するために、新たな立法は正当化されますか？正当化される場合、どのような内容を含むべきですか？
学習
6. AIモデルの学習に使用される素材であって著作権で保護されるものにはどのようなものがあり、また、それらの素材はどのように収集及びキュレートされますか？
6.1. AIモデルの開発者は、モデルを学習させるための素材又はデータセットを、どこで、どのようにして入手しますか？学習素材は、最初に、どの範囲で第三者機関（学術研究者、民間企業など）によって収集されますか？
6.2. 著作物は、学習素材としての使用のために、どの程度著作権者から許諾を受けていますか？現在どのようなライセンスモデルが提供され、使用されていますか？
6.3. 著作権のない素材（パブリックドメインの作品など）は、どの程度AI学習に使用されていますか？あるいは、学習素材はどの程度AIモデルの開発者によって作成又は委託されていますか？
6.4. 学習が終了した後、学習素材の一部又は全部がAIモデル開発者によって保持されますか？また、どのような目的で保持されますか？関連する保管及び保持の実務をお示しください。
7. AIモデルの学習プロセスに関するあなたの個人的な知識を簡潔に記述してください。米国著作権局は、特に以下の点に関心があります：
7.1. AIモデルに学習させる際、学習素材はどのように使用又は複製されますか？学習過程で発生した著作物の複製の性質及び期間に関するご理解と、これらの行為が著作権者の排他的権利にどの程度関係するかについてのご見解も含めてください。
7.2. 学習プロセスから得られた推論は、AIモデル内でどのように保存又は表現されますか？
7.3. AI モデルが、特定の学習素材に対する学習で得た推論を「忘れさせる (unlearn)」ことは可能ですか？可能である場合、それは経済的に実現可能か？モデルに再学習させる以外に、学習から得た推論を「忘れさせる」方法はありますか？
7.4. 基礎となるデータセットへのアクセスがない場合、AIモデルが特定の学習素材で学習したかどうかを識別することは可能ですか？
8. いかなる事実関係において、AIモデルを学習させるために著作権で保護された著作物を無許諾で利用することはフェアユースにあたると考えますか？この質問に関連するとお考えになる判例があれば論じてください。
8.1. グーグル対オラクル・アメリカ事件とアンディ・ウォーホル財団対ゴールドスミス事件における最近の最高裁判決に照らして、AIモデルを訓練するための著作物の利用の「目的及び性格」はどのように評価されるべきと考えますか？分析すべき利用とはどういうものでしょうか？事前学習やファインチューニングなどの学習段階によって、フェアユースの第1要素に関する検討において異なる考慮が必要となるでしょうか？
8.2. 訓練のために著作物を収集及び頒布するものの、自ら訓練に関与しない主体には、フェアユースの分析をどのように適用すべきでしょうか？
8.3. 訓練用データセットにおける著作物の利用や、AI生成モデルの訓練のための著作物の利用は、非商業目的又は研究目的で行われる場合があります。AIモデル又はデータセットが後に商業的な用途に転用された場合、フェアユースの分析はどのように適用されるべきでしょうか？このような非商業目的又は研究目的の利用のための資金が、営利目的を有するAIシステム開発者によって提供される場合、その違いはあるでしょうか？
8.4. 生成AIモデルの開発者は、学習にどれくらいの量の学習素材を使用しますか？AIモデルの訓練に使用される素材の量は、フェアユースの分析に影響するでしょうか？もし影響する場合、どのように影響するでしょうか？
8.5. フェアユースの分析における第4の要素では、AIモデルの訓練に利用される著作物の潜在的な市場又は価値への影響をどのように測定すべきでしょうか？モデルを組み込んだ AI システムのアウトプットが、特定の著作物、同じ著作者の著作物群、又はその一般的な著作物群の市場と競合するかどうかを問うべきでしょうか？
9. 著作権者は、学習素材にその著作物を使用することについて積極的に同意（オプトイン）しなければならないでしょうか、それとも反対（オプトアウト）する手段が提供されるべきでしょうか？
9.1. 著作権者の同意は、著作物の全ての利用について必要とすべきでしょうか、それとも商業的利用についてのみ必要とすべきでしょうか？
9.2. 仮に「オプトアウト」アプローチが採用された場合、自らの著作物を学習に利用することに対して反対する著作権者にとって、そのプロセスはどのように機能するでしょうか？このプロセスを容易にするような技術的なツール（例えば、自動サービスが AI の学習用途のために著作物の収集及び保存をすべきではないことを示す技術的なフラグやメタデータ）はあるでしょうか？
9.3. このようなプロセスを確立又は活用する上で、どのような法的、技術的、又は実務的な障害がありますか？学習に使用される著作物の量を考慮の上、著作権者から事前に同意を得ることは実現可能でしょうか？
9.4. 異議申立てが認められない場合、どのような救済措置を用意すべきでしょうか？侵害に対する既存の救済は適切でしょうか、それとも別の請求原因を設けるべきでしょうか？
9.5. 人間のクリエイターが著作権を保有していない場合（例えば、著作権を譲渡した場合や職務著作の場合など）、彼らはAIモデルが自らの著作物で学習されることに異議を唱える権利を持つべきでしょうか？もしそうなら、そのようなシステムはどのように機能しますか？
10. 生成AIモデルの訓練に著作権者の同意が必要な場合、ライセンスはどのように取得できる（あるいはすべき）でしょうか？
10.1. 一部又は全てのクリエイティブ分野において、直接的な自発的ライセンスは実現可能でしょうか？
10.2. 自主的な集中許諾スキームは実現可能又は望ましいアプローチですか？そうしたライセンスを提供するのに適した既存の集中管理団体はありますか？また、その団体がかかる役割を果たすことを妨げるような法的又はその他の障害はありますか？議会は、集中許諾の交渉を促進するために、反トラスト法上の例外のような、制定法又はその他の変更を検討すべきでしょうか？
10.3. 議会は、強制許諾制度の制定を検討すべきでしょうか？もしそうなら、当該制度はどのようなものであるべきですか？その許諾はどのような活動を対象とすべきで、どのような著作物が当該許諾の対象となり、また、著作権者はオプトアウトできることとすべきでしょうか？ロイヤルティ率及び条件はどのように設定され、配分され、報告され、分配されるべきでしょうか？
10.4. 拡大集中許諾スキームは、実現可能又は望ましいアプローチですか？
10.5. 許諾制度は、問題となっている著作物の種類に基づいて変化すべきでしょうか？
11. 訓練のための適切な許諾の取得に関して、どのような法的、技術的又は実務的な問題があり得ますか？許諾を確保する責任を負うべき者がいるとすれば、それは誰でしょうか（例えば、学習用データセットのキュレーター、AIモデルを訓練する開発者及びAIシステムにそのモデルを採用する企業が異なる主体であり、商業的又は非商業的な役割が異なる可能性がある場合）。
12. 特定の著作物が生成AIシステムからの特定の出力に対してどの程度寄与しているかを特定することは可能又は実現可能ですか？
13. 許諾要件は、生成 AI システムの開発及び採用にどのような経済的影響を与えますか？
14. AIモデルを訓練することに関し、著作権が関わる潜在的な責任について、関連するとお考えになるその他の要素について説明してください。
透明性及び記録
15. 著作権者が自分の著作物が利用されたかどうかを判断できるようにするため、AIモデルの開発者は、そのモデルの学習に使用された素材に関する記録の収集、保持及び開示を義務付けられるべきでしょうか？学習用データセットの作成者にも同様の義務を課すべきでしょうか？
15.1. どの程度の具体性が求められるべきですか？
15.2. 誰に対して開示すべきですか？
15.3. 第三者のモデルを組み込んだAIシステムの開発者に義務を課すべきであるとすれば、それはどのような義務でしょうか？
15.4. AIモデル若しくはシステムの開発者、クリエイター、消費者その他の関係者にとって、このような記録管理制度のコストその他の影響はどのようなものになるでしょうか？
16. AI モデルの学習に著作物が使用されたことを当該著作権者に通知する義務があるとすれば、それはどのような義務であるべきでしょうか？
17. 著作権法以外で、AIモデル又はシステムの開発者に対し、学習に使用した素材に関する記録の保持又は開示を義務付けることができる既存の米国法はありますか？
生成AIのアウトプット
著作権による保護適格性
18. 著作権法上、生成AIシステムを使用する人間が、当該システムによって生成された素材の「著作者」とみなされるべき場合はありますか？あるとすれば、その判断にはどのような要素が関係するのでしょうか？例えば、AIモデルに学習させる素材を選択し、又は繰り返し一連のテキストコマンド若しくはプロンプトを提供したりすることは、結果として得られるアウトプットの著作者であると主張するのに十分ですか？
19. 人間が著作者でなければならないという要件（human authorship requirement）を明確にし、又はいかなる場合にAI が生成した素材を含むコンテンツが著作権保護の対象となるかを判断するための追加的な基準を提供するために、著作権法の改正は必要ですか？
20. AI が生成した素材に対する法的保護は、政策的に望ましいでしょうか？AI が生成した素材に対する法的保護は、生成 AIの技術及びシステムの開発を促すために必要でしょうか？生成AIシステムを作動させるコンピュータ・コードに対する既存の著作権保護は十分なインセンティブを提供しますか？
20.1. 保護が望ましいとお考えになる場合、それは著作権の一形態とすべきでしょうか、それとも別個の特別な権利とすべきでしょうか？後者である場合、AIが生成する素材に対する保護は、どのような点で著作権と異なるべきでしょうか？
21. 米国憲法の著作権条項は、AIが生成した素材に対する著作権保護を認めているでしょうか？そのような保護は「学術及び有益な技芸の進歩を促進する」といえるでしょうか？もしそうなら、どのように促進するといえるでしょうか？
侵害
22. AIが生成したアウトプットは、複製権又は二次的著作物に関する権利など、既存の著作物に係る排他的権利の侵害となりうるでしょうか？なりうる場合、それはどのような状況においてでしょうか？
23. 実質的類似性テストは生成AIシステムのアウトプットに基づく侵害の主張に対処するのに適切でしょうか、それとも他の基準が適切又は必要でしょうか？
24. AIモデルの開発者が、どのような学習素材を使用したかについての記録を保持せず、又は提供しない場合、著作権者はどのようにして複製の要素を証明することができますか？既存の民事証拠開示規則は、このような状況に対処するのに十分でしょうか？
25. AIが生成した素材が著作権を侵害すると認められた場合、誰が直接又は二次的に責任を負うべきですか？———生成 AI モデルの開発者、そのモデルを組み込んだシステムの開発者、当該システムのエンドユーザー又はその他の当事者でしょうか？
25.1. 「オープンソース」のAI モデルのアウトプットに基づく侵害に関しては、特有の検討が必要になるでしょうか？
26. 生成 AI システムが著作権管理情報を含む著作物に基づいて訓練される場合、そのシステムのアウトプットにおける当該情報の扱いについて、米国著作権法1202条(b)はどのように適用されるでしょうか？
27. AI が生成したアウトプットに関し、著作権が関わる潜在的な責任について政策立案者が考慮すべきとお考えになるその他の問題について説明してください。
ラベリング又は識別
28. 法律上、AIが生成した素材には、AIによって生成されたものであることを示すラベルを付すか、又はその他の方法で公に識別することを義務付けるべきですか？もしそうであれば、その要件はどのような文脈で適用されるべきであり、また、どのように機能すべきでしょうか？
28.1. 誰がAIによって作成された著作物であることを識別する責任を負うべきですか？
28.2. ラベリング又は識別の要件に、技術的又は実務的な障害はありますか？
28.3. 通知又はラベリングの要件が採用される場合、特定の著作物にラベリングをせず、又はラベルを剥がすことによる制裁はどうあるべきですか？
29. 標準化団体を含め、AI が作成した素材を識別するためにどのようなツールが存在し、又は開発中ですか？これらのツールの精度はどの程度ですか？その限界は何ですか？
著作権に関する問題についてのその他の質問
30. 特定の人物の名前又は肖像（声の肖像を含みます。）を特徴とするAI生成素材に現在適用される法的権利があるとすれば、それはどのようなものですか？
31. 議会は、AIが生成した素材に適用される、州法上のパブリシティ権に類似した新たな連邦法上の権利を創設すべきでしょうか？その場合、その連邦法は州法を専占し、又は州法による保護の上限若しくは下限を設定すべきでしょうか？そのような権利の輪郭はどのようなものであるべきでしょうか？
32. 人間のクリエイターの芸術的スタイルを模倣したアウトプットを生成するAIシステム（例えば、特定のアーティスト「のスタイルで」視覚作品を生成するAIシステム）からの保護は存在するでしょうか、あるいは存在するべきでしょうか？誰がそのような保護の対象となるべきですか？その保護はどのような形をとるべきでしょうか？
33. 録音物に関して、米国著作権法114条(b)は、州法（州のパブリシティ権法など）とどのような関係にありますか？この問題は、生成AIの文脈において立法上の注意を払う必要があるでしょうか？
34. 上記に記載されていない事項で、米国著作権局が本調査を実施する際に検討すべき事項を挙げてください。
