人工知能の芸術と所有権

【目次】

1. 人工知能によるコンテンツ創造と所有権
2. コンテンツ創造の変革と問題点
3. 人間と機械のコンテンツ所有権
4. オリジナリティと法的な問題
5. AIの音楽創造と著作権
6. AIによるコンテンツ作成の著作権の源泉
7. AIと音楽産業の複雑さ
8. DMCAテイクダウンとAI
9. AIがもたらす所有権に関する課題
10. AIが進化するにつれて必要な変革

💡人工知能によるコンテンツ創造と所有権

人工知能（AI）の時代において、アルゴリズムによって芸術、音楽、文章が生成されることでクリエイティビティは新たな意味を持つようになりました。このようなコンテンツの創造と所有に関する考え方の変化により、人間と機械が作り出すコンテンツの境界が曖昧になりつつあります。しかし、これらの創作物の所有者は誰であり、誰がその利益を得るべきなのかという問題が浮かび上がっています。本ビデオエッセイでは、AIコンテンツ創造と所有について、それを作り出すカッティングエッジの技術から使用されている法的・倫理的な問題までを探求します。

AIコンテンツ創造の変革と問題点

AIによるコンテンツ創造は、芸術、音楽、文章についての考え方を変えつつありますが、これらの創作物の所有者は誰なのでしょうか？そして、将来のクリエイティビティにおける法的な問題は何でしょうか？

ジョーダン氏は、AIコンテンツ創造の魅力的な世界に深く没入しています。彼が書いた文章ではなく、AIで生成された音楽が流れるとのことです。さらに、Webを検索するとさまざまな生成オプションのための自動化されたインターフェースが表示されます。テキスト、音楽、写真、ビデオ、アニメーションなど、さまざまなメディアの生成が可能です。有料のものもありますが、基本的なGoogle検索でアクセスできるものもたくさんあります。

これにより、次の疑問が生じます。このビデオの中の唯一の所有物は私の声だけなら、それは私が所有していると言えるのでしょうか？

AIと所有権の関係をよりよく理解するためには、人間とAIの関係も理解する必要があります。1950年、アラン・チューリングは、機械の進化する知能を人間の心と比較することによって調査しました。これが後にチューリングテストと呼ばれる試みとなりました。この試みによって、機械が思考できるかどうかを判断しようとしました。

想像してみてください。3人のプレイヤーがいるゲームがあります。1人のプレイヤーは尋問者で、人間とコンピューターの2人のプレイヤーと隔離されています。尋問者の仕事は、どちらが人間でどちらがコンピューターかを質問して判断することです。コンピューターは尋問者が間違って推測するようにするため、できる限り人間と区別できないように努力しています。つまり、コンピューターは人間のように見えるかどうかをシミュレートするため、人間の知能を再現することを目指していたのです。

現在のコンピューティングの状態を考慮すると、それはマルコフ連鎖に似ています。このように、新しいコンテンツは現在の存在するものに関連してのみ生成され、過去の外部環境の影響を受けません。これは自然言語処理（NLP）によって裏付けられます。NLPは、テキストを生成するためのソフトウェアの種類であり、予測テキストやメッセージングやメールで使用されるソフトウェアなどが含まれます。これらの場合、マルコフ連鎖を使用して、前の単語に基づいて文の中の単語を生成することで人間の話し方のパターンを複製します。

この予測のためのマルコフモデルにより、AIが人間らしいコンテンツを作成する方法を最も理解することができますが、同時に人間が重要視する要素を考慮に入れることができません。

AIは、生まれつき美術館に閉じ込められたアンタイヴィラスのようなものです。機械が学ぶための材料は、美術館の中の絵や側面にある小さな説明だけです。赤いリンゴが茶色のテーブルの上にある、それがWebから得る映像やそれに付随する説明と似ています。あなたがリンゴを理解したければ、それを手で回転させてみることができますし、いつでも見ることができます。でも、AIがリンゴを理解するためには、美術館の別の絵を見つけなければなりません。

グラジュエイト逆生成ネットワーク（GAN）を理解することで、人工知能の背後にある知能をより良く理解することができます。単一の情報の分析だけでなく、バラエティに富んだ結果を生み出すことができるネットワークです。GANは、ジェネレーターとディスクリミネーターのネットワークから構成され、人間に似るコンテンツを生成するためのバラエティ豊かな結果を引き出すようになります。

最初のニューラルネットワークであるジェネレーターは、データセットのパターンに基づいてコンテンツを作成します。作成したコンテンツは、ディスクリミネーターによってオリジナルと新しいサンプルの違いを認識できるかどうかで判断されます。違いを見分けることができれば、それは改良されてよりオリジナルなサンプルになります。これにより、品質が向上します。これらの異なるAIコンテンツモデルは、無限のフィードバックループで作成され、チェックとバランスが取られます。同時に、これらの創造物は既に他の誰かが所有しているものと比較されてしか作成することはできません。

AIの創造物の所有権を導く際には、どの情報源が最も正確なのかを考慮する必要があります。コンテンツを元にした作成者、コンテンツを作成するためにAIに指示を与えた人、機械をプログラムした人など、様々な要素が影響を与えます。

著作権と所有権がオリジナルのアイデアと具体的で固定された媒体を必要とする場合、これらの質問は、今日でもチューリングの心理学的な人工知能の研究がまだ重要であることを説明しています。

音楽の場合、複雑さはレコードレーベルとライセンスの複雑さによってさらに増します。例えば、私のTikTokユーザーである「Ghost Rider」の楽曲について話しましょう。この曲はオリジナルですが、ボーカルはDrakeとThe Weekndから引用されており、さらにはメトロ・ブーミンのタグラインも含まれています。これはより複雑な問題です。Drakeの所属レコード会社であるユニバーサルミュージックグループは、この曲の痕跡のほとんどを迅速に削除することができましたし、法的には現行の著作権法に違反していないのですが、以前の曲から断片的に使用することは、サンプリングと似ており、創造物の使用方法が創造的かつ建設的なものによって判断されるため、以前の著作物に該当する可能性があります。同時に、アーティストの声を複製することも、アーティストの広告効果の専権を侵害する可能性があります。Ghost Riderの「Hard on My Sleeve」がバイラルになった主な理由は、Ghost Rider自体ではなく、前のフレームにドレイクやThe Weekndがあったからです。これらの現代の議論では、クリエイティビティへの帰属は議論の重要な部分となります。曲の場合、オーラルとテクノロジーのソースが制作に関与するほど、それが誰に支払われるべきかを特定するのはより困難になります。このような曖昧で社会的に受け入れられるプライバシーの形は、デジタル化が進んだ時代の文化的な変革と非常によく一致します。

AIにおいて、現在は1999年にNapsterが登場したときと同じことが起こっています。大学生たちはMP3ファイルを共有し始め、レコード会社はどう対処すべきか分かりませんでした。Metallicaのようなアーティストが人々を訴えるようになり、音楽ビジネスは完全に崩壊しました。しかし、ストリーミングが登場するまで、どうすればいいのかを本当に解決することはありませんでした。ただし、現代のデジタルインフラストラクチャは、プライバシーへの取り組みに役立ちつつあるという点で異なります。YouTubeのアルゴリズムによって、著作権を侵害している音声や映像のコンテンツが含まれているかどうかがほぼ即座にスクリーニングされます。いくつかのオートメーションによるプロセスであり、ビデオがシステムに入るとすぐにそのコンテンツが別のパーティーによって所有されているかどうかを見つけます。ですが、主観性や推測の余地はありません。デジタルミレニアム著作権法（DMCA）は、大規模なデジタル海賊行為に対抗するために非常に効率的な手段を提供します。一方で、DMCAテイクダウンは無情であり、人々や彼らの収入源に真の影響を与えることがあります。私たちには建築材としての足場ではなく、もっと細かい取り扱いが必要です。

AIは、コンテンツの創造と所有において非常に強力なツールですが、もしそれがコンテンツ創造の補完ではなく敵対する存在になった場合、それは本当に何の目的に役立つのでしょうか。人工知能がより理解され、オリジナルなコンテンツの作成において効果的になるにつれて、法的な期待と社会的な期待も同様に進化する必要があることは明らかです。