人工知能業界の主役は自己学習マシンだが、その行動をめぐって巻き起こる議論は、非常に人間的な性質を帯びている。「倫理」や「侵害」といった用語は、知的財産に関する2000年代初期の裁判や、正当な評価を得られるよう絶え間なく追求する人類の姿勢、そして、正当な評価が得られなかった場合の補償を特徴としている。

したがって、インターネットの黎明期から人類の進歩を阻んできた論争が、AI革命が加速するにつれて鮮明に浮かび上がってくるのは当然のことだ。世界中で、知的財産権侵害の疑いで裁判が係争中だが、それは人間によるものではなく、適切な帰属やライセンスなしにウェブから収集したデータで訓練された機械によるものだ。もちろん、法廷に現れて自らを弁護することが期待されているのは機械ではなく、責任を負わされるのは機械の主人である人間だ。

しかし、ここで問題となるのはお金だけではありません。現在のトレーニング モデルが維持できなくなった場合、AI および ML システムの進歩そのものが脅かされることになります。風向きを察知した一部の AI 開発者は、すでに IP 所有者の権利を尊重する、より準拠したソリューションの作成を開始しており、これを促進するためにブロックチェーンを使用しています。

倫理とAIの出会い

AI における IP (知的財産) 侵害に関する倫理的問題は数多くあり、特に適切な帰属表示のないデータを使用してモデルをトレーニングする場合に問題となります。AI モデルが Web から取得したデータを帰属表示なしで使用した場合、元の作成者はクレジットや認識を受け取ることができません。このような認識の欠如は、適切な引用が重要な学術、芸術、クリエイティブの分野では特に問題となる可能性があります。

作家、アーティスト、ソフトウェア開発者などのコンテンツ作成者は、自分の作品が許可なく使用されると収益を失う可能性があります。AI システムが元の作品の必要性を複製したり、置き換えたりすると、作品の価値が下がり、生計に影響が出る可能性があります。著作権法は複雑で、専門の弁護士が従事するのには理由があります。しかし、AI による知的財産権侵害には一見して証拠があるという点で、広く合意されているようです。

しかし、原告の視点から見ると、特定の著作権で保護された作品がトレーニング データの一部であったことを証明することが困難です。例外はいくつかありますが (ゲッティ イメージズは、Stable Diffusion によって生成された画像にウォーターマークを配置しました)、決定的な証拠がないことがよくあります。これらすべてにより、AI 開発者は、著作権違反を犯していないとしても、疑惑の影に晒されます。

これだけは明らかです。知的財産権侵害の議論が何らかの形で解決するまで、AI のイノベーションが鈍化し、業界が数年にわたる訴訟に巻き込まれるリスクがあります。デジタル音楽をめぐる Napster 訴訟を見れば、過去の出来事が思い起こされます。この長期にわたる戦いは、インターネット マルチメディア アクセスを何年も後退させました。では、進行中の AI 倫理論争の解決策は何でしょうか。

人工知能の帰属

著作権で保護された素材を許可なく使用することは、訴訟、罰金、その他の罰則につながる可能性がある法的影響があることを考えると、AI モデルを開発する企業は、そのような結果を避けるために知的財産法に準拠する必要があります。しかし、どのようにすればよいのでしょうか。現在進行中の膨大な数の侵害訴訟で裁判所がどのような判決を下すにせよ、これまで業界を立ち上げるために使用されてきた「ダーティ モデル」の寿命が限られていることは明らかです。

確かなことは、AI モデルに供給されるデータセットのサイズを小さくすることが解決策ではないということです。AI モデルの存在自体が、受け取るデータの量と質に相関しているからです。しかし、この難問に対する解決策は、従来の AI 業界と並行して運営されている分野、ブロックチェーンから生まれました。ブロックチェーンを利用した AI の世界では、モデル、データセット、およびそれらを処理するために必要な計算の提供を中心とした市場が、分散型ネットワーク上で運営されています。

ブロックチェーン技術企業である droppGroup は、倫理的な AI と責任あるモデル開発を推進するソリューションである droppLink の開発元です。droppLink は、トークン化を使用して「ダーティ モデル」をクリーンにすることを可能にします。これにより、モデルのアクティビティを追跡およびトレースするシステムが提供されます。また、IP 所有者がスマート コントラクトを介して実装された特定の商業条件の下で AI 企業に IP を提供するメカニズムも提供します。

Mishcon de Reya の生成 AI ケース トラッカーが示すように、米国ではトレーニング データに関する著作権侵害訴訟が多数係争中です。AI 開発者が、モデルが商用 IP を含まないデータを使用しているか、完全な帰属表示付きで IP の代金を支払ったデータを使用していることを証明しない限り、この問題は明らかに解決しません。

誰にとってもより良い取引?

AI 倫理論争が著作権侵害を主張する原告に有利に決着すれば、人工知能業界にとっては幸運な結果となるかもしれない。ウェブから収集されたデータは品質に大きなばらつきがあり、AI モデルに偏りをもたらす可能性がある。適切な帰属表示のある高品質で厳選されたデータセットを使用することで、AI システムの信頼性を高めることができる。

IP を保護しながらイノベーションを可能にするフレームワークを開発することで、より公平で持続可能な AI エコシステムを構築できる可能性があります。これらの問題に対処するには、AI 開発が IP 権を尊重し、公正で革新的な環境を育むように、堅牢な法的フレームワーク、倫理ガイドライン、および技術的ソリューションを組み合わせる必要があります。

ブロックチェーンは現在の AI 業界の問題点をすべて解決できるわけではありませんが、トークン化の使用は、支払いストリームの自動化と完全な帰属の提供に関して明らかに有用です。このフレームワークが大規模に採用されれば、IP 所有者が公正な報酬を受け取ると同時に AI イノベーションが繁栄することを保証します。