「無断学習」とは何か？公共トレーニングへの言い換えで考えるAI学習の合法性、著作権問題、未来の技術活用

こんにちは、榊正宗です。

こちらの記事は是非拡散して下さい！公共トレーニングと言う単語が広まると間違った批判を抑えられるかもしれません！

2022年ごろから、AIが公開データを学習する行為に対して「無断学習」という言葉が使われるようになりました。この表現は、学習そのものに否定的なイメージを与えるものですが、果たしてそれは適切なのでしょうか？実際、公開データを学習させる行為は、法的にも社会的にも許容される場合が多く、むしろ技術の未来を切り開く重要な鍵だと考えられます。私は「無断学習」という言葉を「公共トレーニング」に言い換え、この問題をより前向きに捉えたいと思います。

AI学習の合法性について

日本の著作権法では、AIによる学習行為は「情報解析」に該当するため、原則として許可を得ずに行うことが認められています。著作権法第三十条の四では、情報解析は著作物の思想や感情を享受することを目的としないため、著作権侵害に当たらないと解釈されます。

一方、アメリカではフェアユースという概念があります。特定の条件下で著作物の利用が認められるもので、教育や研究目的の場合にはAIの学習行為も合法とされています。これらの法律の背景から、AIが公開データを学習する行為は多くの場合、適法であると言えます。

人間とAIの学びは同じ

人間が本を読む、周囲の出来事を観察する、他人のアイデアを参考にする――これらは許可を得る必要のない日常的な学びの一部です。AIも同様に、公開されたデータを学習することが自然な行為であり、そこに問題はありません。

問題となるのは、学習の結果として生まれる出力がどのように利用されるかです。AIが生成したイラストや文章が元の著作物に酷似している場合、商業利用することで著作権侵害になる可能性があります。このように、規制の対象とすべきは学習そのものではなく、出力とその利用にあると考えます。

公共トレーニングを支えるCLIP

AI学習の可能性を広げた技術の一つに、OpenAIが開発したCLIPがあります。CLIPは、画像とテキストを同時に学習し、それらの関連性を理解する技術です。この技術により、AIは画像認識や生成AIの基盤として大きく進化しました。

たとえば、CLIPは以下の分野で活用されています。
• 医療：画像認識技術を用いた病変検出など。
• 自動運転：道路標識や障害物の識別。
• 生成AI：テキストから画像を生成する際の精度向上。

CLIPのような技術は、公開データが利用できるからこそ成り立っています。このような公共トレーニングが、AI技術の未来を支える基盤になっているのです。

マルチモーダルな未来

未来のAIは、視覚や聴覚など複数の感覚を持ち、リアルタイムで学習する時代がやってきます。このようなAIに対して、学習そのものを規制することは不可能であり、技術革新を妨げるだけです。

むしろ、規制すべきはAIが生成した出力とその利用方法です。たとえば、不正利用や悪用を防ぐためのルール作りが必要です。医療や自動運転など社会的に重要な分野でAIを活用するためには、「公共トレーニング」を推進しつつ、その成果を適切に管理する仕組みが求められます。

学習データ公開者の責任

また、学習データを公開する側にも責任があります。たとえば、瑞島フェレリの作ったLoRAは個人利用の範囲内であれば問題ありません。しかし、学習データが不適切な利用を促す場合には、公開者側にも一定の倫理的責任があると言えます。データ利用の透明性を確保し、悪用を防ぐ仕組みを整備することが重要です。

結論

「無断学習」という言葉が持つ否定的なイメージを払拭し、「公共トレーニング」という前向きな概念で議論を進めるべきです。学習そのものは、人間の学びと同じく自然な行為であり、技術発展の鍵となります。

今後は、AIの出力物とその利用を適切に規制しながら、公共トレーニングを通じて社会全体が技術の恩恵を享受できる仕組みを作り上げることが求められます。

👇全編生成AIによるミュージックビデオの監督しました！