Foundation modelと著作権２　侵害論的なこと

１．類似性

特に目新しいことはない。

２．依拠性

問題は依拠性
従前の問題解決だけではハマらないところがある。

新たに検討が必要とされるのは以下の事項

AIが既存の著作物に類似したものを生成したが、AI利用者は当該既存の著作物（その表現内容）を知らなかった場合
⇒AI利用者が当該既存の著作物を知らないことのみをもって、依拠性が否定されるか
⇒AI利用者が当該既存の著作物を知らなくとも、依拠性が認められる場合があるのではないか

相当程度既存の著作物侵害があるものを出力する蓋然性が高いとすれば（かかる評判がある場合）、知らないことを理由に依拠性は排除されるものではないのではないか。
蓋然性が高いと判断される基準としては、多くの著作物が学習され、類似の出力が相当程度高いと世間一般でも認識されている状況であること。あるいは自分が出力する際にその蓋然性を認識している場合は、たとえ一般の人間がその認識がない場合でも依拠性は認めることができるのではないか。

《依拠性が認められる場合に当たるか今後検討することが考えられる例》
①AIが当該既存の著作物を学習に用いていた場合（⇒学習に用いてすらいない場合は、依拠性なしと考えてよいか）

既存の著作物を学習に用いていたこと自体で、依拠性が当然認められるわけではない。上の蓋然性基準を充足せず（世間一般でも自分でも蓋然性なしと認識）偶々出力された場合は、依拠性なし。
学習に用いていない場合でも、上の蓋然性基準により何らかの類似出力があるとする場合は依拠性は認められる可能性はある。特にインプットの際に工夫しており、明らかに侵害意図があるような場合は依拠性を認定する方が良い。

②AIが当該既存の著作物を学習に用いたことに加えて、当該既存の著作物をそのまま生成するような状態になっていた場合（⇒AIが特定の作品（既存の著作物）群を集中的に学習していた場合は、②の判断に影響するか）

かかる場合蓋然性が高いので、依拠性を認めることに何らの問題もない。

なお、以上の状況を調べるために記録的なものの蓄積は必要であり、裁判所はかかる証拠を生成者に要求できる仕組みは必要。