倫理的にクリーンな生成AIを求めることの課題
現在クリエイティブ労働市場を支配する企業は、AIモデルを使って労働者を置き換えられる一方で、クリエイティブな作品から対価を得ることがほとんど、あるいはまったくない個人は、AIツールを使って自分を表現することを禁じられる。
...週末のゲーム大会のGMはAIモデルを使って遭遇シーンの視覚補助を作ることもできず、子どもたちはテキストプロンプトで自分のコミックを作ることもできない。
WGAの提案
AIの再生物は著作権は発生しない
そのアウトプットに含まれるソースやアウトプットの生成過程が不明確であるため、著作権の世界では「著作者」にはなれない
ここは何を言っているのかわからない基素.icon
この提案は、作家に見合った対価を支払う事前コストか、作品の著作権をコントロールできない事後コストのいずれかを選ぶようスタジオに迫っているのだ。
これは組合の使命、つまり組合員の保護に焦点を絞ったスマートな戦略と言える
基素.icon
長期的に倫理クリーンにする努力は必要という立場
@tka0120: 非常に整理された記事で勉強になります（アメリカ法前提ですが）。 この記事では、技術的な前提についてまず解説した上で、AI生成のためのデータ収集から、AIを利用した出力イメージの作成までをステップに分解して著作権侵害の有無について検討しています。
さらには、画像生成AIに関して既に米国で提起されている複数の訴訟についても簡単に分析するなど盛りだくさんです。
要約GPT-4.icon
アーティストは、Stable DiffusionのようなAI画像ジェネレータが自分たちの作品の市場を損なう可能性があるため、著作権法を検討しています。しかし、Stable Diffusionに対する訴訟のいくつかの著作権理論は、人間のクリエーターにとって危険であり、研究や検索エンジン、技術の相互運用性に悪影響を与える可能性があります。 著作権法は、アーティストの権利と一般の権利を調整することを目的としており、アートを新しい方法で利用したり、アートに基づいて構築したりする能力も含まれます。AIアート生成の文脈では、画像のスクレイピング、画像に関する情報の格納、出力画像の作成において、フェアユースが適用される可能性が高いです。 Stable Diffusionに対する集団訴訟では、システム自体が派生著作物であると主張されていますが、AIモデルが既存の作品からスタイルを学ぶことが人間のアーティストがそうすることほど違法ではありません。 Getty Imagesの訴訟は、出力に焦点を当てていますが、類似画像が生成される確率は非常に低いです。
裁判所がStable Diffusionが著作権を侵害していると判断した場合、アーティストにとっての結果は非常に危険です。著作権法の教義を書き直すことは、Stable Diffusionがもたらす損害をはるかに超えた影響をもたらし、創造性を制限し、個々のクリエーターではなく権力を持つ経済的なアクターに利益をもたらす可能性があります。
現行の著作権法は、アーティストが他者の作品の要素を模倣しても「類似性が著しい」場合に限り制限されるため、創造性を保護しています。教義を書き直すと、アーティストが影響を受ける範囲が狭まります。 著作権法の変更は、新しい技術（AI画像ジェネレータなど）の発展を妨げる可能性があります。これにより、個人クリエイターが革新的なツールを使用する機会が失われることがあります。
強力な経済的アクターは、法的リソースを持っているため、変更された著作権法に適応しやすく、市場を支配し続けることができます。
具体的にはAdobe(時価総額20兆円超えの巨大企業。日本でこれを超えているのはトヨタだけ。セルシスの1000倍大きい)は「倫理的」であることを競争力にするはずだし、そういう動きをしている基素.icon
一方、個人クリエイターは、制限された環境での競争に苦しむ可能性があります。
Adobeは顧客もクリエイターだし資本力も大きいので、倫理性を武器にすることが、ビジネス上の正当化になる
「倫理的じゃないなんてひどい。うちはもっとも倫理的なものをつくります(うち以外は無理だろうな)」
オープンソースで有能なものがあったらAdobeが顧客から利益を得ることができなくなるから潰すインセンティブも十分ある