2023 年 7 月、世界人工知能会議が予定通り上海で開催され、ロボットと人工知能に関する新たな話題の人気が高まりました。 AIGC (AI-Generated Content、このタイプの AI はカジノレオ AI とも呼ばれます) は、2022 年以降急速な発展を遂げています。AIGC は、金融、メディア、エンターテインメント、医療、産業界などのさまざまな業界と統合して、低コストかつ効率的な方法で大量のパーソナライズされたニーズを満たすだけでなく、業界フォーマットの新しいモデルも生み出します。 AIGCの規制に関しては、米国著作権局が今年3月、AIがカジノレオしたコンテンツを含む作品の著作権登録に関する方針声明（著作権登録ガイダンス：人工知能によってカジノレオされた素材を含む作品）を発表した。我が国はまた、それに応じて「インターネット情報サービスの深層合成管理に関する規定」と「カジノレオ的人工知能サービスの管理に関する暫定措置」を公布しました。

このトピックでは、国際規制の現状と国内政策の解釈を組み合わせて、人工知能によってカジノレオされた製品が著作権保護を取得できるかどうか、人工知能によってカジノレオされた製品の侵害を回避する方法、および人工知能に関わる倫理的問題に関する一連の議論と実践的なガイダンスを実施します。

1カジノレオAIの動作原理

「中国 AIGC 産業パノラマ レポート」の定義によると、AIGC は AI カジノレオコンテンツの略で、事前トレーニングされた大規模モデルや敵対的カジノレオネットワーク (GAN) などの人工知能テクノロジーに基づいて、既存のデータを通じてパターンを見つけ、一般化機能をリリースすることで関連コンテンツをカジノレオするテクノロジーを指します。 AIGC に関係する可能性のある法的紛争を説明する前に、まず事前トレーニングされた大規模モデルと敵対的カジノレオネットワークの意味を見てみましょう。

大規模モデルの事前トレーニング (LLM) には、「事前トレーニング」と「命令の微調整」という 2 つのステップが含まれます。最初のステップは、大規模なラベルなしデータ (インターネット テキストなど) に対してモデルの事前トレーニングを実行して、共通の言語パターンを学習することです。 2 番目のステップでは、特定の自然言語処理タスクに対して小規模のラベル付きデータに基づいてモデルを微調整し、これらのタスクを完了するモデルの能力を迅速に向上させ、最終的に展開して適用できるモデルを形成します。 【1】

敵対的カジノレオネットワークは、ジェネレーターとディスクリミネーターで構成される深層学習モデルです。ジェネレーターは主に実際のデータに類似したデータをカジノレオするために使用され、ディスクリミネーターは主にジェネレーターによってカジノレオされたデータを実際のデータから区別するために使用されます。ジェネレーターとディスクリミネーターは一緒になって動的な「ゲーム プロセス」を構成します。

人気の画像カジノレオAIとテキストカジノレオAIについて詳しく説明します。

画像カジノレオ AI とは、指定されたテキスト記述 (Text-To-Image、T2I とも呼ばれる) に基づいて画像をカジノレオする AI システムを指します。これは、コンピューター ビジョン産業の進歩とディープ ジェネレーティブ ネットワーク研究の急速な発展の恩恵を受けています。現在、拡散モデルは操作が簡単で、カジノレオされる画像の精度が高いため、最も人気のあるカジノレオモデルとなっています。このカテゴリの代表的なものには、安定拡散とミッドジャーニーが含まれます。初期のモデルでは、画像要素にキーワードを追加し、指示語と画像情報を照合することで、ユーザーがテキストを入力し、AI が対応する要素のコラージュを出力するという効果を実現していました。拡散モデルは、画像にノイズを追加し、コンピュータ ニューラル ネットワークの順方向ノイズ追加および逆方向ノイズ除去プロセスを使用して、これに基づいて改善され、より高品質でより創造的な画像がカジノレオされます。大量の学習とトレーニングを通じて、AI は十分な資料から学習し、人間の現実世界に最も近いデータをカジノレオできます。

テキストカジノレオ AI を見てみましょう。現在最も人気のある製品は ChatGPT4 です。

冒頭で、事前トレーニングされた大規模モデル (LLM) には、「事前トレーニング」と「微調整」の 2 段階の演習が含まれていると述べました。実際、GPT は最初の 2 世代では他のモデルよりも優れたパフォーマンスを示しませんでした。しかし、GPT3では、2段階モデル​​に基づくインコンテキスト学習手法を追加することで画期的な進歩を遂げました。モデルにデモンストレーションを行うことで、モデルは最適な答えを直接マークするのではなく、何を出力すべきかを感知できます。 GPT3 は、ガイド付き学習方法を使用して、非常に大規模なモデルで驚くべき結果を示します。1 つまたは少数のデモンストレーション例のみが提供され、モデルは模倣して正しい答えを与えることができます。 GPT4 は、基礎となる技術原則の点で第 3 世代を超えていません。代わりに、トレーニング戦略が変わります。手動によるスクリーニングを通じて、出力された文のどれが良いもので、どれが低品質であるかを継続的に判断し、報酬モデルをトレーニングすることができます。報酬モデルは人間の採点プロセスをシミュレートするために使用され、質問に対するさまざまな回答を自動的に採点し、モデルはスコアに基づいてパラメーターを調整します。つまり、質問、回答、スコアをデータとして使用し、強化学習を使用してモデルをトレーニングします。これは、チャット GPT が人間との会話中に状況に応じた会話をシミュレートし、多様な回答を提供し、その結果を継続的に修正できる原理です。

上記のカジノレオ AI の動作原理を詳しく説明すると、AI の学習が膨大なデータ ソースと切り離せないものであり、データ ソースの信頼性が AI 出力結果の精度に直接影響する一方、データ ソースの合法性が著作権、プライバシー、倫理をめぐる紛争に直接つながる可能性があることを理解するのは難しくありません。 AIの出力結果が法的保護の対象となり得るか、他者の権利を侵害する可能性がないかどうかもAIGCの法令順守の焦点となっている。

2人工知能製品は著作権法で保護されるかどうか

今年 3 月、米国著作権局はカジノレオ AI 作品の著作権に関する政策声明を発表しました。この声明では、「カジノレオ AI によってカジノレオされた素材」と「人間が作成した素材と AI によってカジノレオされた素材で構成される著作物」が区別されます。

第一に、この声明は、著作権法は「人々」の知的創造物のみを保護できるという基本原則を依然として遵守しています。したがって、コンピュータのアルゴリズムによって独自に作成されたものは「著作物」とは認められません。今年 2 月、人間の作者が作成したテキストとミッドジャーニーがカジノレオした画像を含むグラフィック ノベル (夜明けのザーリャ) が米国著作権局に認められ、著作権法で保護される著作物とみなされ、限定的な保護を受けました。この点に関して、米国著作権局はさらに、グラフィックノベルの中の人間が作成したテキストは人間の知的成果であり、著作権保護の基準を満たしており、作品として個別に登録できると説明した。一方、Midjourney によってカジノレオされた画像はコンピューターのアルゴリズムに基づいた素材にすぎず、独自に保護することはできませんが、完全な作品としてグラフィック ノベル全体に影響を与えるものではありません。

では、人間がカジノレオ AI を使用して何度も調整および修正した作品は保護できるのでしょうか?

これに関して、声明では人間がPhotoshopを使用して画像を編集している例を挙げている。ビジュアル アーティストは、画像編集ソフトウェアを使用して写真を修正します。パソコンはあくまで補助的な道具です。作品の表現に対する人間の創造的制御には影響を及ぼさないため、絵画アーティストの「作者」の地位には影響しません。対照的に、人間の作者による創造性や介入なしに自動的に動作する機械によって作成された作品には保護はありません。人工知能の訓練における著作物の利用を法的にどのように規制すべきかについては、米国著作権局も今後、一般からの意見を募る予定だ。

それで、興味深い現象が見られました。米国著作権局は、AIによってカジノレオされた作品は一律に「著作物」ではないとは考えていないが、ケースバイケースの分析が必要としている。作品における人間の知的貢献をどのように判断するか、また、単一の作品において人間が作成した部分とAIが作成した部分を独立して区別できるかどうかは、実際には簡単な問題ではありません。しかし、少なくともこの声明は、著作権法は依然として人間中心であるべきであることを明らかにしており、また、カジノレオAIは人間に奉仕し、人間のためのツールとなるべきであるという雰囲気を打ち立てています。

作品の創造性に関して、英国は常に「額に汗」の原則、つまり作品に作者の労力が存在する限り、その労力の量に関係なく主張してきました。 1988 年英国著作権、意匠および特許法は、文学、演劇、音楽、または芸術作品がコンピューターによってカジノレオされた場合、作品の作者は作品の作成に必要な手配を行った人物でなければならないことを明確に認めています。このようなコンピューターカジノレオ作品の著作権保護期間は、その作品が作成された年の末日から 50 年間であり、そのような作品には人格権は適用されません。 【2】

現時点で、我が国が発行した最新の文書には、AI によってカジノレオされた製品が著作権法の意味における著作物としての資格があるかどうかについての決定的な評価を提供するものはありません。中国における既存の事例では、AIがカジノレオした著作物が「著作物」であるかどうかについては、全く逆の見解が存在する。

まず法規定に戻りましょう。我が国の著作権法でいう著作物とは、「文学、芸術、科学の分野における独自性があり、一定の形式で表現できる知的成果を指します」。したがって、作品には「オリジナリティ」と「知的成果」としての内容という二つの実質的な要素が存在します。

では、ここでの「知的成果」とは人間の知的成果でなければならないのでしょうか？

(2019 年) 広東省 0305 民中第 14010 号「ドリームライト」事件から、いくつかの判決の方向性がわかります。深セン南山地方裁判所は、ドリームライターソフトによって自動で書かれた記事は「著作物」と認められるが、その論拠の中で「ドリームライターソフトの自動操作には理由や自覚がないわけではない。その自動操作方法は原告の選択を反映しており、ドリームライターソフトの技術そのものの特性によっても決定される。…当該記事のカジノレオ過程の分析から、記事の表現形式は関係者の個人的な取り決めと選択によって決定される」と強調した。原告のクリエイティブチームの表現形式は特異なものではなく、ある程度の独創性がある。重要なのは、人工知能によってカジノレオされたコンテンツは、人工知能のコントローラーや研究開発担当者によって設定された特定の技術やアルゴリズムに基づいており、それでもある程度は人間の知的成果であるということであるが、同時に次のことが分かる。AI によってカジノレオされた製品が著作物であるかどうかを判断する過程で、我が国の裁判所は依然として、著作物における「人々」の地位と役割を必然的に特定する必要があります。

しかし、深層学習技術やビッグデータなどのネットワーク技術の急速な発展により、人工知能は確立されたアルゴリズムや手順に従い、独自に作成できるコンピュータ支援ツールの地位からずっと脱却してきました。この独立した創作方法により、人々は作品の創作をますますコントロールできなくなるでしょう。したがって、筆者は、米国著作権局の審査方法が、我が国における AI カジノレオ物の保護において一定の参考・参考となる可能性があると考えています。

もちろん、私の国の著作権法はまだ完成していませんが、カジノレオ AI のプロバイダーがユーザーと契約を結ぶことによって、カジノレオされた製品の著作権所有権に同意することを妨げるものではありません。

3人間はカジノレオ型 AI をどのように受け入れるか

カジノレオ AI が人類に及ぼす影響は間違いなく強力であり、ゲーム グラフィックス、映画やテレビのアート、工業デザイン、その他の分野など、一部の職業に現実的な脅威さえ与えています。 AIは少し訓練すれば代替できるようで、その想像力は人間をも超えるそうです。しかし、AI の原理の上記の分析を通じて、AI は深層学習の機能を備えていますが、依然として人間の思考をシミュレートしており、一部の情報をスクリーニングするために人間も必要であることも明確に認識できます。たとえば、テキストカジノレオ AI では、専門分野で LLM が必要な場合、事前トレーニング モデルで使用される知識ベースが特に重要です。ほとんどの事前トレーニング済みモデルは一般的なトレーニング コーパスで学習されるため、AI は金融や法律などの特殊な分野の概念や名詞を十分に理解することができません。したがって、モデルが指定されたドメインでより良い結果を達成できるように、トレーニング コーパスにドメイン データを追加する必要があります。これにより、専門分野の才能ある人材に新たな協力の機会が与えられます。将来的には、訓練された AI がさまざまな専門分野に的を絞って適応され、人間の効率を向上させる優れたツールとなる可能性があります。

画像カジノレオ AI の新たな軌跡が以前に明らかになり、米国ではプロンプトワードを販売する Web サイトがすでに出現しています。 AI の世界では、プロンプトは AI との言語コミュニケーションの橋渡しとなります。キーワードを的確に活用してこそ、AIが望む安定したスタイルの作品をカジノレオできるのです。人間がやりたいことをAIにやらせることができる専門家は、プロンプトエンジニアと呼ばれます。

4中国における「即言」保護の考え方｝

現在、国内外で大型モデルを用いた制作・創作がソフトウェア開発、テキスト処理、画像カジノレオなどの分野で数多く実用化されており、「適切な即語の書き方」が各分野で話題となっている。次に、優れたプロンプトワードを保護する方法について説明します。

まず、著作権法で保護できるかどうか分析してみませんか?

フレーズや短い文で構成される比較的単純なプロンプトワードの中には、意味的に一貫したオリジナルの作品に結び付けることができないものがあるため、著作権法によって保護されません。また、古代の詩「遠くから近くまで高さが異なり、側面を尾根として側面を峰として見る」を思い出させるために使用すると、作品はすでにパブリックドメインであり、保護条件を満たしていないため、保護することはできません。この観点からすると、即語を著作権法で保護する場合には、非常に詳細に記述する必要があると同時に、独自の性質を持たせる必要があると考えられます。

知的成果を保護するためにプロンプトワードエンジニアが上記の条件を満たす必要がある場合、それは人間にとっては確かにやや困難であり、AIにとってはさらに困難です。なぜなら、AIの本質は一連のコンピュータプログラムの組み合わせであり、AIが得意とする命令は通常、あまり多くの修正や完全で一貫した意味の表現を必要としない、簡潔で短く明確な単語または短い文でなければならないからです。ただし、適切なプロンプトを作成するには、エンジニアによる繰り返しの検討、実験、修正が必要です。また、エンジニアはコンピューター ソフトウェア プログラミングに関する一定の知識を持っているか、少なくとも、求められる AI の基本的な動作原理や動作原理を予備的に理解している必要があります。大変な努力が必要です。優れたプロンプトが知的成果として認められるべきであることは否定できません。

では、プロンプトワード自体の基本的な表現が著作権で保護できない場合、それを保護するより良い方法はあるのでしょうか?

著者は、新しい法律や規制が制定され公布される前に、既存の知的財産法や規制の枠組みシステムの中で適切な方法を見つけることができると信じています。第一に、プロンプトワードの配置と組み合わせを方法として定義することができ、その方法は発明特許によって保護することができます。絵画AIを例に挙げてみましょう。絵画AIによって作品を制作するためにプロンプ​​トワードを使用する必要がある場合、プロンプトワードには通常、少なくとも描くアイテム、アイテムのトーン、絵画全体のスタイルが含まれます。例えば、ポートレートが含まれている場合は、ポートレートの特徴やキャラクターの感情の定義なども必要になります。これらの重要な情報に対して、AI によってカジノレオされる作品のさまざまなアレンジにより、さまざまな表現が得られます。たとえば、最初に全体的なスタイルを定義してトーンをネストし、最初に感情を定義してからポートレートの特徴をネストし、最初にトーンとポートレートの特徴を定義して最後にスタイルと感情を定義すると、異なる作品がカジノレオされます。この方法にある程度の新規性や創造性がある場合には、発明特許を出願して、発明特許の保護を得ることができます。もちろん、発明特許による保護の欠点も非常に明らかです。つまり、発明特許の審査期間は少なくとも 12 か月、場合によってはそれ以上かかります。プロンプトワードルールのライフサイクルに関しては、保護が遅れるかどうかについてはさらなる検討が必要になる可能性があります。次に、プロンプトワードの性質を見てみましょう。つまり、明確な意味を持ついくつかの単語、単語、フレーズ、または短い文（以下、それらを「プロンプトワード要素」と呼びます）であり、その中で明確な意味とは、一般に曖昧さがないことを意味します。プロンプターの意図を正確に表現し、AIが正確に理解してこそ、AIカジノレオ物（作品）はより効果的に生み出されるのです。この特徴から、基本的に効果的かつ優れたプロンプトワード要素は限られていると結論付けることができます。たとえば、ポートレートを効果的に促すプロンプトワード要素、感情を促すにはどの要素が効果的か、スタイルを促すにはこのシリーズが効果的、動作状態を促すにはどのシリーズが効果的かなどです。さまざまな分野で効果的で優れたプロンプトワード要素を収集して要約し、データベースに分類することは、多くの企業がすでに行っている作業の1つであり、「データベース」は我が国の著作権法によって明確に保護されている作業対象であると考えていませんか。したがって、実際の応用において、あるプロンプトワードが著作物に該当せず保護できない場合であっても、プロンプトワードの組み合わせを分類したデータベースを確認し保護することも考えられ、ポイントはプロンプトワードの分類、すなわちデータベースのフィールド設定にあると考えられる。詳細は別途分析させていただきます。

AIGCは一般人に最も近いAIアプリケーションと言えます。これにより、AI はもはや達成不可能なものではなくなります。インターネットに接続された端末があれば、誰でもAIに指示を出して創作を行うことができ、AI作品を取得することができます（AIGC）。 AIGC により、人々は AI のパワー、利便性、効率性を体験できるようになります。カジノレオ AI は、実用化の開発の初期段階であっても、個人や企業が抱える多くの厄介で複雑な問題をすでに解決できます。急速に人気が高まっているのも不思議ではありません。もちろん、さまざまな法的問題も発生します。 AI サービスの提供者、AI サービスのユーザー、または AI によってカジノレオされた作品の読者のいずれであっても、サービスの提供、サービスの利用、作品の閲覧の際に遵守すべき法的規範を知りたいと思うでしょう。著者の一連の記事は、我が国および世界の関連法規を議論および分析し、私自身の分析に基づいていくつかの表面的な結論を導き出すことで、AI 関連の法的問題を誰もがより深く理解できるようにすることを目的としています。私は皆さんの視野を広げ、AI 分野における皆さんの応用にインスピレーションを提供したいと考えています。

次の記事では、カジノレオ AI に対する我が国の態度と関連管理規制の解釈、さらに AI カジノレオ製品が侵害やその他の問題をどのように回避できるかに焦点を当てます。

この記事の著者:

Shen Qi 弁護士、上海神豪法律事務所のパートナー兼弁理士

上海神豪法律事務所の趙静弁護士

Luo Geng、上海神豪法律事務所インターン

この記事の内容は、著者の個人的な見解を表すものであり、法律、判例、および彼自身の経験に対する著者の個人的な理解に基づいています。その正確性を完全に保証するものではありません。 Shenhao Law Firm による法的意見や法律の解釈を表すものではありません。

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