概要
https://www.eff.org/deeplinks/2025/02/ai-and-copyright-expanding-copyright-hurts-everyone-heres-what-do-instead
詳細内容
## AIと著作権：著作権の拡大は皆を傷つける――代わりに取るべき行動とは
https://www.eff.org/deeplinks/2025/02/ai-and-copyright-expanding-copyright-hurts-everyone-heres-what-do-instead
**Original Title**: AI and Copyright: Expanding Copyright Hurts Everyone—Here’s What to Do Instead
EFFは、AI学習における著作権拡大は研究、競争、表現の自由、公正利用を阻害し、特定企業の独占を強化するため、代わりに労働者保護や独占禁止といった具体的な政策が必要であると主張しています。
**Content Type**: 💭 Opinion & Commentary
**Language**: en
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 83/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AI著作権, 公正利用, AI規制, 競争促進, 労働者保護]]
電子フロンティア財団（EFF）は、AIモデルの学習データに対する著作権の拡大が、社会全体に広範な悪影響を及ぼすと強く主張しています。
まず、著作権拡大は**研究とイノベーションを脅かします**。機械学習（ML）やテキスト・データマイニング（TDM）を用いた社会的に価値のある研究は、公正利用（フェアユース）原則に依拠してきました。著作権のライセンス化を義務付けることは、膨大なデータが必要なこれらの研究を法外に複雑かつ高価にし、科学技術の進歩を妨げます。実証研究でも、TDM研究が著作権管理から保護されている国では研究が盛んであるのに対し、そうでない国では停滞していることが示されています。
次に、**競争を阻害します**。AI開発者が著作権保護された作品でモデルを学習させる前に許諾を得ることを義務付けると、自前の学習データを持つ企業や、ライセンス契約を結ぶ資力のある企業に競争が限定されます。これは、より高コスト、低品質のサービス、セキュリティリスクの増大につながり、特定のテック企業が生成AI市場で優位な地位を固めるための参入障壁となります。例として、WestlawとLexisNexisの複占に挑んだRoss Intelligenceが著作権訴訟で事業停止に追い込まれた事例や、Getty Imagesが自社AI画像生成ツール発表直前にStable Diffusionを提訴した事例が挙げられます。
さらに、**表現の自由を脅かします**。生成AIツールは、コンテンツ作成を民主化し、これまでスキルや高価なツールがなかった人々にも表現の機会を提供します。特にヒップホップやコラージュといったリミックス文化の伝統を持つコミュニティにとって、AIは創造的なツールとして非常に価値があります。学習データの制限は、AIの芸術的ツールとしての有用性を損ない、多様な表現の機会を奪うことになります。
最後に、**公正利用そのものを脅かします**。著作権保有者がAI学習のライセンス制度を求める動きは、著作権拡大の連鎖の一環であり、研究者、教育者、競争企業、そして一般市民が依拠してきた公正利用の権利を侵害するものです。
EFFは、著作権拡大はAIがもたらす現実の害（失業、プライバシー侵害、誤情報、環境負荷など）を解決する「インチキ解決策」であり、代わりに**労働者の権利保護、包括的なプライバシー法、独占禁止規制の強化、メディアリテラシー教育**といった、問題の根源に対処する的を絞った政策が必要であると提言しています。これにより、著作権に依存せず、いかなる新技術に対しても防御策を持つエコシステムが構築されるとしています。