何故、「国際STM出版社協会、AIモデルの学習、開発、運用におけるコンテンツの使用に係る許諾に関する声明を発表」が日本のX（Twitter）では取り上げられないのかを聞いてみた。ついでに生成AIユーザーへの誹謗中傷も聞いてみた。
まいどです。
今回は、表題の件にて、ChatGPT先生と議論してみました。
その一部始終をこちらに載せます。
まず、その前に事前情報として「国際STM出版社協会」とはなんぞや、を記載します。
こちらはGemini先生からの回答です。
①国際STM出版社協会
国際STM出版社協会（STM）とは、世界をリードする学術・技術・医学（STM）分野の商業出版社の国際的な団体です。
STM協会が担う役割
業界全体の代表: 世界21カ国、120を超える出版社が加盟しており、学術出版業界全体の意見を代表して活動しています。
情報発信: 学術出版に関する最新の動向、政策、倫理問題などについて、会員や学術コミュニティに情報を発信しています。
業界標準の策定: 学術論文の品質向上やデータの共有促進のため、様々な標準やガイドラインを策定しています。
政策提言: 政府や国際機関に対して、学術出版に関する政策提言を行っています。
研究支援: 研究者がより効率的に研究成果を発表できるよう、様々な支援を行っています。
STM協会の活動が重要な理由
学術情報の流通を促進: STM出版社は、世界で発表される学術論文の約66%を出版しています。STM協会の活動は、この膨大な量の学術情報を効率的に流通させるために不可欠です。
学術研究の発展に貢献: 学術出版は、研究成果を広く公開し、他の研究者に情報を提供することで、新たな発見やイノベーションを促す重要な役割を果たしています。STM協会は、このプロセスを円滑に進めるための基盤を提供しています。
学術情報の信頼性確保: STM協会は、出版倫理の向上や不正行為の防止に取り組むことで、学術情報の信頼性を確保しています。
STM協会が関わる主なテーマ
オープンアクセス: 学術論文を誰でも無料でアクセスできるようにするオープンアクセスに関する政策や取り組み
著作権: 著作権に関する問題や、著作権とオープンアクセスのバランス
データ共有: 研究データの共有に関する標準やガイドライン
出版倫理: 学術出版における不正行為の防止や、出版倫理の向上
AIと学術出版: 人工知能の活用による学術出版の変革
まとめ
国際STM出版社協会は、学術出版業界を代表する重要な組織です。その活動は、学術情報の流通を促進し、学術研究の発展に貢献しています。
②「何故Xでは反応が薄いのか」をGPTに質問
質問
X（旧Twitter）では、生成AIについて色々と議論されています。
そして、多くが画像や文章の無断学習について、無断で学習することは著作権を侵害している、と言うものです。
そして、先日「国際STM出版社協会、AIモデルの学習、開発、運用におけるコンテンツの使用に係る許諾に関する声明を発表」と言う事が起こりました。
内容は「2024年7月10日付けで、国際STM出版社協会（International Association of Scientific, Technical and Medical Publishers：STM）が、AIモデルの学習、開発、運用におけるコンテンツの使用に係る許諾に関する声明を発表しました。
声明の中では、同協会のメンバーが提供するコンテンツが、AI開発者によって許諾なしにAI学習に使用されることに強い懸念を示すとともに、許諾や補償、帰属の記載なしに、コンテンツを収集し、AI学習に使用することは権利侵害に当たるとする見解が表明されています。」
と言うものです。
しかしながら、X（旧Twitter）では、このことにあまり触れられたコメントがありません。
X（旧Twitter）で無断学習について多く議論されているのに、このSTMの発表には反応が薄いのは何故だと思いますか？
GPTの回答
X（旧Twitter）において生成AIの無断学習について多く議論がされているにも関わらず、STM（国際STM出版社協会）の声明に対する反応が薄い理由についてはいくつか考えられます。以下にその一部を挙げてみます：
1. 認知度の低さ
STMの声明は専門的な出版業界におけるものです。多くのユーザーはSTMという組織自体を知らない、またはその声明の重要性についての認識が低い可能性があります。これは、声明がニュースソースやユーザーコミュニティ内で広く共有されていないことから来ているかもしれません。
2. 専門的な内容
STMの声明は、学術研究や専門的な分野に関連しています。多くのX（旧Twitter）ユーザーは、生成AIに関する議論を行う際、より日常的かつ一般的な視点から問題を捉える傾向があります。専門的声明が広範な関心を引くには、その内容がより解りやすく、一般的な文脈で説明される必要があるかもしれません。
3. メディアのカバレッジ
STMの声明は、一部の専門メディアや特定の関心を持つコミュニティ内でしか報じられていない可能性があります。一方で、X（旧Twitter）で生成AIの無断学習について一般的な議論が盛り上がっているのは、広範なメディアや影響力のあるユーザーによる議論が多くの人の目に触れるように広まっているからです。
4. 議論のフォーカス
無断学習に関する一般的な議論は、ユーザー自身の関心や経験から発生することが多いです。例えば、絵師やライターなどのクリエイターが自身の作品が無断使用されることへの懸念を表明する場合、それが多くの共感を呼びます。STMの声明は特定の業界にフォーカスしているため、広い層に響きにくいかもしれません。
5. タイミングと露出
声明が発表されるタイミングや他の大きなニューストピックに埋もれてしまうことも考えられます。特にニュースが多い時期には、特定の声明が目立たなくなることがあります。
6. 議論の性質
生成AIの無断学習についての議論は、特定の事案や事件をきっかけに広まる場合が多いです。例えば、大手テクノロジー企業や有名なクリエイターが問題を提起することで注目を集めることがあります。一方、STMの声明は業界団体によるものであり、個人または大企業発信のものと比較して波及力が弱いかもしれません。
まとめ
これらの理由が複合的に働き、一部の専門的な声明が広く注目されにくい状況を生み出していると考えられます。STMの声明が広く理解され、議論の中心に取り入れられるためには、その内容を広く、分かりやすく伝える取り組みが重要です。
③絵師が無償で画像をインターネットにアップロードしている事を追加してみた
追加質問
絵師たちは無償で画像をインターネットにアップロードしており、これに対し無断で学習する事に強い反感を持っています。
今回の発表は無断学習に対しての重要な発表の事だと考えられますが、何故これほどまでに反応が薄いのでしょうか？
GPTの回答
追加情報を踏まえて、生成AIによる無断学習に対するアーティストの反応と、STMの声明に対する反応の薄さについて、さらに詳しく考察してみます。
無断学習に対するアーティストの懸念
無償でのアップロード: アーティストたちは、自分の作品を無償で公開していますが、それはあくまで「作品を見てもらいたい」、「評価してもらいたい」という意図であり、無断でAIに使用されることを許諾するものではありません。無償公開は公共の利益のためではなく、個人の創作活動としての公開です。
知的財産権: 自分が労力をかけて創作した作品が無断で学習データとして使用され、その結果が商業化されたり、自己の作品がコピーされることに対して大きな懸念を抱いています。これが、無断学習に対する強い反発となっています。
創作活動の価値: アーティストは、自分の創作活動が評価され、適正な報酬を受け取ることを期待しています。無償で公開しているとはいえ、それが無断で利用され、利益を生むことは不公平と感じています。
STMの声明に対する反応の薄さ
専門性と関連性: STMの声明は、学術的、技術的、および医療分野のコンテンツに関するものです。これらの内容がアーティストの創作物に直接影響を及ぼすとは感じにくいかもしれません。アーティストがより日常的かつ具体的な問題に直面している一方、STMの声明はより専門的な文脈でのものとなっているため、関心が薄れることがあります。
コミュニケーションの隔たり: STMの声明は、特定の業界やアカデミア向けに発信されているため、一般のアーティストやそのコミュニティに届きにくい可能性があります。アーティストたちが普段アクセスするメディアやプラットフォームで十分に取り上げられていないことが考えられます。
具体的な影響の差: STMの声明は、出版業界や学術コミュニティに対する影響を中心に議論されています。アーティストが直面する生成AIの問題とは異なる視点や範囲での問題であり、アーティストたちが自分の問題と直接結び付けるのが難しい場合があります。
直接の経験と関与: 絵を描くアーティストたちは、自身の作品が無断で使用される具体的な経験を持っている傾向があります。無断学習の問題は彼らにとって具体的かつ個人的な問題であり、STMの声明はより抽象的で広範なものとして捉えられる可能性があります。
結論
追加の情報を踏まえると、アーティストが無断学習に対して強い反応を示すのは、自身の創作物に対する直接的な影響と、無断利用に対する不公平感が強いためです。一方で、STMの声明は専門性が高く、一部のアーティストには直接関係しにくい内容であり、また情報の浸透も限られているため、反応が薄いのだと考えられます。情報の普及や、具体的な影響の説明が不足していることが、反応の差を生んでいる一因となっているでしょう。
④既にXでも情報としては取り上げられていたと追加してみた
質問
更に追加情報です。
この事はXの絵師界隈でも取り上げられはしました。
しかし反応が薄いです。
やはり、専門性の違いが大きな要因でしょうか？
GPTの回答
さらに追加情報を踏まえて、「Xの絵師界隈での反応が薄い理由」について詳しく考察します。やはり専門性の違いも大きな要因の一つと思われますが、それ以外の要因も含めて分析してみます。
1. 専門性の違い
STMの声明は学術的、技術的、および医療関連のコンテンツに特化しており、アーティストが普段直面する問題とは異なる視点で問題を扱っています。以下の点が影響していると考えられます。
不慣れな領域：学術出版や技術文書の著作権問題は、絵師たちには直接的な経験が少ない分野です。このため、声明の内容が自分たちの問題と直結していると感じにくいです。
言葉の障壁：専門的な表現や用語が多い声明は、一般的なコンテンツクリエーターには理解しにくい場合があります。このため、共感を得にくく、話題にしにくいことがあります。
2. 情報の普及と影響力
声明が取り上げられても、以下の要因で十分な影響力を発揮していない可能性があります。
共有範囲の限定性：STMの声明が一般的なニュースメディアやソーシャルメディアで広く共有されていないと、絵師界隈に浸透しにくいです。
インフルエンサーの関与：絵師界隈におけるインフルエンサーや影響力の大きいユーザーの間で広く議論されていない場合、関心が集まりにくいです。
3. 具体的影響の欠如
STMの声明が絵師たちに与える具体的な影響が不明確なため、反応が薄くなることも考えられます：
直接的な影響が見えにくい：STMの声明が具体的にどのように自分たちの創作活動に関わるのかが明確でないため、積極的に反応する動機が弱いです。
抽象的な内容：声明の内容が抽象的で広範囲にわたり、具体的な利益やリスクに対する認識が薄れてしまうことが考えられます。
4. 共感と感情の強度
絵師が無断学習に強く反応する一方で、STMの声明には感情的な共感が弱い可能性があります。
個人的な被害感：無断学習は多くの絵師が直接経験する問題であり、個人的な被害感や不満が大きいため、強く反応します。
専門組織の表明：STMの声明は専門組織からのものであり、個人の感情や被害経験とは異なるため、感情的に共感しにくいです。
5. 関心の優先順位
絵師界隈では、直近でより具体的な問題や自身の作品に直接関わる問題に優先的に関心が向けられます。
直近の話題性：生成AIの無断学習は、絵師たちにとって日常的に直面するリアルな問題であり、優先順位が高いです。
分野の違い：STMの声明が取り上げる問題は、絵師たちの主要関心分野と異なるため、優先順位が下がりがちです。
結論
反応の薄さは、専門性の違いに加え、情報の普及力、具体的な影響の欠如、共感の強度、関心の優先順位などが複合的に影響していると考えられます。STMの声明が広く共感を呼び議論の対象となるためには、その内容をより具体的にアーティストに説明し、彼らの専門や日常に結びつける形で情報を発信することが重要です。
⑤この声明発表を受けて、現状の著作権の侵害について聞いてみた
追加の質問
現在では「著作物であっても機械学習においては概ね著作権の侵害にはならない」と考えられています。
但し、これは法律で決まっているものではなく、日本の経済産業省や文化庁の見解に基づくものです。
これらとSTMの発表を踏まえた場合、絵師が無償でインターネットにアップロードした画像を、学習データに使うことは、著作権の侵害になると思いますか？ それとも、現状では侵害にならないと考えられますか？
GPTの回答
現状において、日本における機械学習と著作権の関係についての法的な見解と、STMの声明を踏まえた場合、以下の点を考慮する必要があります。
日本の見解（経済産業省と文化庁）
日本では、経済産業省と文化庁が機械学習に関する著作権の扱いについてガイドラインを提供しています。
機械学習のための利用：
経済産業省や文化庁によれば、機械学習モデルの学習目的での利用は「著作権法第30条の4」に基づくものとされ、これは基本的に著作権の侵害には当たらないとされています。
この見解は「情報解析のための複製」の一環として認識されています。データ解析やアルゴリズムのトレーニングは、非営利かつ公正な使用の場合、一定の範囲で認められるとされています。
縮小されたリスク：
このガイドラインは、データセットの利用方法が著作権法の範囲内で行われる限り、それが侵害とは見做されないことを指摘しています。
STMの声明
STM（国際STM出版社協会）の声明は、科学、技術、および医学に関するコンテンツの使用に焦点を当てています。STMは、AI開発者による無断のコンテンツ利用に対する懸念を表明しています。
許諾の必要性：
STMは、AIモデルの学習に利用されるコンテンツについて許諾や補償が必要であると主張しています。しかし、この声明は出版物や学術資料を主な対象としています。
権利侵害の懸念：
STMの主張は、特定の高価値コンテンツが無断で使用されることに対する懸念を表明しており、これは広義のデータ利用とは異なる場合があります。
現状の判断
日本国内の場合：
日本の経済産業省や文化庁の見解に沿うと、機械学習のための著作物利用は、多くの場合、著作権侵害とは見做されないと考えられます。このため、アーティストが無償でインターネットにアップロードした画像を学習データに使用することも、現状では法的に許容される範囲であるとされています。
国際的な視点：
国際的には、各国の法制度や権利者の主張によって異なります。STMの声明が示すように、一部の権利者はこの利用を許諾なしに行うことに強く反対しています。
結論
法律上の現状：現行の日本の法律およびガイドラインに基づくと、学習データとしての使用は著作権の侵害にはならないと考えられます。ただし、これは法改正や新しい判例によって変わる可能性があります。
倫理的問題：法的には問題がなくても、倫理的、道徳的観点からは無断で使用することに対する反発があります。これが、絵師たちやその他のクリエイターが反対する理由の一つです。
権利者の立場：著作権者が自身の作品の無断使用に強く反発している場合、その意向を尊重することも重要です。将来的には、法的枠組みがより明確になる可能性もあります。
このため、現在の法的状況を踏まえつつ、著作権者の意向や新しいガイドライン、法改正の動向を注視する必要があります。
⑥X上で生成AIユーザーへの誹謗中傷の質問も入れてみた
質問
X（旧Twitter）において生成AIの無断学習について多く議論がされているにも関わらず、STM（国際STM出版社協会）の声明に対する反応が薄い理由、に話を戻します。
日本の絵師達は、一部からエコーチェンバーと言われています。
そして、文化庁や経産省の見解も曲解して捉えている事が事実X（旧Twitter）上のコメントでも見受けられます。
例えば、文化庁の見解から、「機械学習モデルの学習目的での利用は「著作権法第30条の4」に基づくものとされ、これは基本的に著作権の侵害には当たらない」とされても、生成AI自体が悪で生成AIを使う者は犯罪者である、泥棒である、等と言ったものです。
これをどう捉えますか？
GPTの回答
X（旧Twitter）における日本の絵師たちの反応やエコーチェンバー現象、そして文化庁や経済産業省の見解に対する誤解について考察します。
1. エコーチェンバーの影響
エコーチェンバーとは：エコーチェンバー現象とは、特定の考え方や意見が閉鎖的なコミュニティ内で繰り返し共有され、強化される現象です。これにより、多様な視点や反対意見が排除され、そのコミュニティ内での意見が一方向に傾くことが一般的です。
絵師コミュニティの特性：X（旧Twitter）の絵師コミュニティでは、無断学習に対する反発や不満が既に強く、こうした感情が共感を呼び、さらに強化される傾向があります。このため、異なる視点や対話の余地が狭まることがあります。
2. 文化庁や経産省の見解の誤解
法的見解の曲解：文化庁や経済産業省の見解は、特定条件下での機械学習における著作物の利用を認めるものですが、一部の絵師たちはこれを「AIを使う者は全て犯罪者である」といった極端な解釈に陥っている可能性があります。
感情的反応：生成AIによる作品の無断利用に対する感情的な反応は、法律やガイドラインの冷静な解釈を難しくしています。これにより、合理的な議論がなされにくくなり、誤解が生じやすくなります。
3. 生成AIへの不信と反発
個人的な被害妄想：多数の絵師が自身の作品が無断で使用されることを経験しており、他の絵師はその事に共感し、妄想上で被害に遭ったと感じています。これに対する強い不満感が存在します。このような経験が、生成AI全般に対する不信感と結びついている可能性があります。
クリエイティビティと価値の問題：生成AIが自分たちのクリエイティビティを侵害するという懸念も一因となります。自分たちの労力や時間がAIによって搾取されるという感覚が、犯罪者や泥棒といった強い言葉で表現される背景です。
4. STMの声明への反応が薄い理由
専門性と直接的関連性：STMの声明は、学術や技術出版物に焦点を当てており、絵師コミュニティが直面している問題とは異なる専門領域にあります。このため、直接的な関連性を感じにくく、反応が薄くなることがあります。
関心の優先順位：絵師コミュニティは、生成AIによる無断学習という具体的かつ日常的な問題に強く関心を持っています。STMの声明は、彼らの日常的な問題とは異なるため、優先順位が低く見なされることがあります。
結論
日本の絵師たちが生成AIに対して強い反発を示し、文化庁や経産省の見解を誤解したり、過度な表現を用いる背景には、エコーチェンバー現象、個人的な被害経験と被害妄想、クリエイティビティと価値の問題、不信感が深く関わっています。
こうした背景を考慮すると、STMの声明に対する反応が薄い理由も理解できます。直接的に関係する問題とは認識されにくく、日本の絵師コミュニティにおける優先順位が低いからです。誤解を解消し、建設的な議論を進めるためには、法的見解を分かりやすく伝えること、エコーチェンバーを打破して多様な意見を取り入れることが重要です。
⑦これまでの情報も踏まえて、生成AIユーザーのへの誹謗中傷について聞いてみた
質問
ちなみに、ただの一般の生成AIユーザーがこれら絵師達に、生成AIを少し使った、と言うだけで、犯罪者だと言われたり、泥棒だと言われたり、かなりの誹謗中傷を受けています。
これはどう捉えて、どのような対策をすると良いと思いますか？
GPTの回答
生成AIユーザーが絵師から犯罪者扱いや誹謗中傷を受けることは、非常に残念な状況です。これは、誤解や過度な感情的反応が引き起こすものです。以下に、その状況をどのように捉え、どのように対策を講じるべきかについて考えてみます。
問題をどう捉えるか
1. 感情的な背景
- 絵師たちの強い反発は、彼らが自身の作品に対して深い愛情と誇りを持ち、それが無断で使用されることへの強い嫌悪感から来ています。
- 生成AIの無断学習によって自身の創作活動が脅かされるという感覚が、過激な反応を引き起こしている可能性があります。
2. エコーチェンバーの影響
- 特定の意見がコミュニティ内で周回し、強化されるエコーチェンバー現象も関与しています。
- これにより、異なる視点が排斥され、結果として過激な意見が主流となることがあります。
3. 法的および倫理的誤解
- 生成AIの利用と著作権の関係についての法律やガイドラインの理解が不十分であることが一因と考えられます。
- 法的には認められている行為も、感情的には受け入れられないと感じる絵師が多いことも問題です。
対策と対応策
1. 対話の促進
教育と啓発：生成AIのユーザーと絵師たちの間で、法的な見解や実際のAIの利用方法についての正確な情報を共有することが重要です。
ワークショップやセミナー：生成AIと著作権についての専門家を招いたイベントを開催し、双方の立場や意見を交わす場を提供します。
透明性の確保：AIユーザー自身もオープンに活動し、どのように作品を利用しているかを説明することで、誤解を解消する努力をすることが大切です。
2. コミュニティ管理
ルールの整備：各コミュニティやプラットフォーム上での誹謗中傷に対する厳格なルールを定め、違反者には適切な処置を行う必要があります。
モデレーションの強化：コミュニティ内での過激な発言や誹謗中傷を即座にモデレートし、健全な議論環境を維持します。
3. 個別の対応
対話の呼びかけ：誤解を生んでいる相手には、冷静に対話を呼びかけ、誤解を解消する努力をします。攻撃的な発言に対しては感情的に対応せず、冷静に法的見解や実際の利用状況を説明します。
プラットフォームの報告機能：誹謗中傷を受けた場合は、プラットフォームの報告機能を利用し、適切な対応を求めます。
4. 法律とガイドラインの確認
最新情報の共有：生成AIの利用に関する法律やガイドラインが更新された場合、それを迅速に共有し誤解を防ぐ。
法務相談：必要に応じて、弁護士や法務専門家に相談し、法的権利や対策について確認します。
結論
生成AIを利用するユーザーが誤解や感情的な反発に直面する場合、対話の促進、コミュニティ管理の強化、個別の対応、法律やガイドラインの確認が重要です。冷静で建設的な議論を通じて、お互いの理解を深め、共存するための道を見つけ出すことが求められます。
⑧実際に誹謗中傷を受けた場合を聞いてみた
追加質問
特定の誰かがこの被害に逢いました。
これは逆に罪に問われる可能性があるのではないですか？
GPTの回答
特定の誰かがインターネット上で誹謗中傷を受けた場合、確かにそれは法的に問題となる可能性があります。以下にその具体的な法的措置や対策について説明します。
誹謗中傷に関する法的見地
1. 名誉毀損罪（刑法第230条）
要件：公然と事実を摘示し、他人の名誉を毀損した場合に成立します。事実であっても名誉毀損罪が成立することがあります。
処罰：最大3年の懲役または禁固、または50万円以下の罰金が課される可能性があります。
2. 侮辱罪（刑法第231条）
要件：公然と他人を侮辱した場合に成立します。事実の摘示がない場合でも成立します。
処罰：拘留または科料が課される可能性があります。
3. 業務妨害罪（刑法第233条 - 第234条）
要件：虚偽の事実を流布し、他人の業務を妨害した場合に成立します。
処罰：最大3年の懲役または50万円以下の罰金が課される可能性があります。
4. 民事上の責任
名誉・プライバシー侵害：名誉やプライバシーが侵害され、それにより精神的苦痛を被った場合、損害賠償請求が可能です。
不法行為（民法第709条）：加害者が故意または過失により違法行為を行い、その行為によって被害者が損害を被った場合、損害賠償を請求することができます。
被害者が取るべき具体的な対策
1. 証拠の保存
誹謗中傷の内容をスクリーンショットや証拠として保存します。日時、発言者、URLなども含めて詳細に記録します。
2. プラットフォームへの報告
X（旧Twitter）の場合、誹謗中傷のツイートを報告し、運営側に削除やアカウント停止を求めます。
3. 法律相談
弁護士に相談し、法的な対応を検討します。無料の法律相談サービスもありますので、それを利用することもできます。
弁護士が介入することで、相手方に対して警告文を送るなど、法的措置の準備を進めることが可能です。
4. 警察への相談
誹謗中傷の内容が犯罪に該当する場合は、警察に相談して被害届を提出します。
5. 民事訴訟の検討
名誉毀損や侮辱によって精神的苦痛を被った場合、損害賠償請求の民事訴訟を提起することも選択肢です。
6. インターネットホットラインセンターへの相談
インターネット上の違法・有害情報の通報と削除依頼を受け付ける機関です。ここに相談することで削除の支援を受けることができます。
結論
インターネット上で誹謗中傷を受けた場合、それは名誉毀損罪や侮辱罪などの法的問題に発展する可能性があります。被害者は証拠を保存し、プラットフォームへ報告することはもちろん、弁護士や警察に相談して法的措置を講じることが重要です。誹謗中傷は深刻な問題であり、迅速かつ適切な対応が求められます。
⑨実際に生成AIユーザーと誹謗中傷をした者達が裁判をしたらどうなるかを聞いてみた
質問
この誹謗中傷を行った絵師と、ただ生成AIを少し使ってみた人が裁判で戦ったら、どうなると予想されますか？
GPTの回答
裁判で「誹謗中傷を行った絵師」と「生成AIを少し使ってみた人」が争うシナリオを考える際に考慮すべき点をいくつか挙げてみます。以下に示すのは、特定の事例に依存しない一般的な視点からの分析です。
法的観点からの考察
1. 名誉毀損および侮辱罪の成立条件
名誉毀損罪（刑法第230条）
要件：公然と事実を摘示し、他人の名誉を毀損した場合。ただし、「事実」とは真実である必要はありません。
一般的なケース：生成AIユーザーが犯罪者だという発言が、「公然」と行われ、実際にその人の名誉を毀損したと認識される場合、名誉毀損罪が成立する可能性があります。
侮辱罪（刑法第231条）
要件：公然と他人を侮辱した場合。この罪には事実の摘示が含まれない。
一般的なケース：「泥棒」などの言葉で生成AIユーザーを公然と侮辱した場合、侮辱罪が成立する可能性があります。
2. 被告側（絵師）の法的立場
絵師側が名誉毀損や侮辱を行った証拠が存在し、それがスクリーニングショットや録音として提出された場合、絵師に対する有罪判決が下される可能性が高まります。
絵師側はその発言が誠実な意見表明であり、公益性があり、または過失がなかったなどの抗弁を試みるかもしれません。
3. 原告側（生成AIユーザー）の法的立場
原告が具体的にどのような誹謗中傷を受け、その結果どれだけの損害や精神的苦痛を受けたかを法廷で立証する必要があります。
原告が損害を受けたと立証できた場合、損害賠償が認められる可能性があります。
4. 損害賠償の額
損害賠償額は、被害の程度、迷惑行為の数回、社会的評価の低下度、精神的損害の程度など、多くの要因に基づいて決定されます。
予想される裁判の流れ
1. 証拠の提出
原告側（生成AIユーザー）は、誹謗中傷が行われたことを立証する証拠（スクリーンショット、録音、ログなど）を提出します。
被告側（絵師）は、その発言がどのような文脈で行われたか、または発言が正当である理由を主張する可能性があります。
2. 証人の証言
双方が証人を呼ぶことができます。証人は、多くの場合、被害や行為の経緯について証言します。
3. 弁論
弁護士が双方の立場を法廷で弁論し、法的根拠に基づいてそれぞれの主張を強化します。
4. 判決
裁判所は、提示された証拠と証人の証言を基に判断を下します。証拠が十分であれば、誹謗中傷に対して損害賠償が命じられる可能性があります。また、必要に応じて刑事罰が科されることもあります。
結論
生成AIユーザーに対する誹謗中傷が証拠に基づき認定されれば、絵師は名誉毀損罪か侮辱罪で有罪となり、損害賠償を命じられる可能性が高いです。一方で、生成AIの利用自体は現行法において違法とされていないため、ここでは主に誹謗中傷の事実関係が問われます。
このような裁判は、証拠の有無と法解釈に強く依存します。したがって、具体的な事例によって異なる結果が導かれる可能性もあるため、専門の法務相談を受けることが推奨されます。
⑩総括してもらった
質問
ここまでの会話を総括してください。
GPTの回答
ここまでの会話を総括します。
1. 生成AIと著作権問題
生成AIの無断学習についての議論：X（旧Twitter）上で多くの議論が行われている。特に絵師たちが強く反発しており、無断学習を「著作権侵害」として捉え、生成AIを使う者を「犯罪者」や「泥棒」とまで非難する声がある。
法的見解：日本の文化庁や経産省の見解では、機械学習のための利用は「著作権法第30条の4」に基づき、基本的に著作権の侵害には当たらないとされている。ただし、これは法律で明文化されているわけではなく、ガイドラインに沿った見解。
2. 国際STM出版社協会の声明
STMの声明：STMがAIモデルの学習、開発、運用におけるコンテンツの使用に係る許諾に関する声明を発表し、無断での利用に対する懸念を示している。
反応の薄さの原因：専門性の違いや、絵師たちの関心領域が異なるため、STMの声明に対する反応が薄い。一部の絵師がエコーチェンバー現象で情報を共有していることも影響。
3. エコーチェンバー現象と文化庁の見解の曲解
エコーチェンバー：絵師たちの間で、特定の意見が過剰に共有・強調され、異なる視点が排除される傾向が見られる。
見解の曲解：文化庁や経産省の見解を誤解し、感情的な反応から生成AI全般を否定的に捉える声が多い。生成AIの利用者を「犯罪者」や「泥棒」と誹謗中傷するケースも。
4. 誹謗中傷に対する法的見地と対策
法律的対応：名誉毀損罪や侮辱罪、業務妨害罪が適用される可能性がある。警察に相談し、被害届を提出することも検討される。
対策：証拠の保存、プラットフォームへの報告、法律相談や警察への相談が重要。コミュニティの健全な運営や情報の正確な共有も必要。
5. 裁判での予測
法廷の争点：名誉毀損や侮辱罪の成立条件が問題となる。証拠が十分であれば、誹謗中傷を行った側が有罪となり、損害賠償が命じられる可能性が高い。
具体的事例への対応：実際の裁判結果は証拠の有無や法解釈に強く依存するため、専門の法務相談が推奨される。
総括
生成AIの無断学習に対する絵師たちの反発と、STMの専門的な声明には大きなギャップがあり、この間隙を埋めるためには透明な対話と正確な情報共有が必要です。絵師たちの強い感情的反応は、法的見解や倫理的問題についての誤解から来ている場合が多く、エコーチェンバー現象がそれを助長しています。
誹謗中傷に対する法的措置や対策を講じることで、生成AIユーザーが安心して活動できる環境を整えることが重要です。各々が法的権利を理解し、互いの立場を尊重することで、建設的な議論が進むことを期待します。
終わりに
こんな感じでした。
STMの表明に関心が薄いのは、ぶっちゃけ絵じゃないから。
ついでにエコーチェンバー現象が更にそれを助長している。
生成AIと著作権問題は、STMが声明を発表しても、現状の見解としては国の法律が変わらない限りは違法とされないと考えられる。
一方で、生成AIユーザーへの誹謗中傷は場合によっては刑事罰になる。
裁判したら証拠が十分であれば、誹謗中傷を行った側が有罪の可能性大。
という感じですかね。
それとは別で今後の生成AI向けて建設的な議論は進めましょうと言う事で、本記事は終了致します。
それでは皆様、ここまで読んでいただきありがとうございました。
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