人間 vs. AI: 生成型人工知能の時代にアイデアを所有するのは誰ですか?
主な取り組み：
OpenAI の Sora のような印象的な生成 AI モデルの台頭により、知的財産法がどのように適応する必要があるかについての疑問が生じています。現在の法律では人間の「著作者」と「発明者」のみが認められているため、混乱の主な分野には、AI システムによって作成された知的財産の所有権の決定が含まれます。 Sora や類似の AI モデルは高品質の出力を生成しますが、真の理解にはまだ限界があり、高度に洗練された模造品にすぎない可能性があります。
しかし、AI の真の変革的な影響はどのようにして起こるのでしょうか、また、これは知的財産法にどのような影響を与える可能性があるのでしょうか?
ビデオをご覧ください: ソラと AI: AI 作品の本当の所有者は誰ですか?
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知的財産法における生成型 AI の破壊的な可能性
OpenAI の Sora ソフトウェア、テキストからビデオへの生成 AI モデル、 最近作られた一連の 1 段落のプロンプトを示す見出し そしてそれらのプロンプトに基づいて生成された高品質の映像もいくつかあります。これは当然のことながら印象深いものですが、知的財産法がどのように混乱するかを特定するにはまだ時期尚早です。 generative AI.
混乱が起こり得る最初の領域は、AI によって作成された作品や発明に対する権利を所有するのは誰か (誰かいる場合) ということです。米国憲法は著作権と特許を「著者および発明者」に留保していますが、これまでのところ、それは人間にのみ限定されていると解釈されてきました。たとえば欧州特許条約にも同様の規定があります。 最近では「猿の自撮り」事件（2018年に最終的に解決）写真家がサルが遊ぶためにカメラを置いたところ、権利擁護団体がサルに代わって写真の著作権を主張しようとした（写真家も著作権を主張しようとして失敗した）場合、著作者権と発明者権を人間に限定することは特に定められていなかった法曹界では係争中。知的財産保護の基本的な理論的根拠を変更する理由はまったくありませんでした。つまり、発明または著作物を創作するという大変な労力と引き換えに、この大変な作業を奨励する代わりに、創作者はそれを収益化する上で限定的な独占権を得るのです。
しかし、Sora のような生成型 AI を使用すると、発明や仕事を生み出したモデルを設定する際の、人 (むしろ人々) の努力に報いることができるようになりました。たとえば、GPT-3 には 45 テラバイトのトレーニング データが必要で、これには数百万ドルの費用と、数え切れない人時間の時間と専門知識が必要でした。これは重要な投資であり、社会に十分な利益を生み出すことができるのであれば、それを奨励するために知的財産法を変更することで報われるはずです。
これは開閉可能なケースではありません。 Sora やその他の生成 AI は、限られた出力を作成するための高価なツールです。 Sora のような生成型 AI の作成と運用は簡単な作業ではなく、AI とそのトレーニング データの相互作用の収集、管理、監視に数百万ドルと人時間が費やされます。 AI 支援による作成は、その費用を負担できる大企業、または登録者に AI 機能を特別に提供する Patsnap のようなサービスの出所であり、今後もそうなるでしょう。古典的なガレージ発明家や独立系映画製作者は AI にアクセスできません。現代のジョージ・ルーカスはAIを使ってスター・ウォーズを作ることはできません。また、ゴミが入ったゴミが出るという現象は依然として真実であり、AI のトレーニングとインタラクションの品質は、たとえ最善の意図があったとしても (最近 Google が示したように) 変動する可能性があります。
生成型 AI の限界と真の破壊的可能性
プロンプトを生成する私自身の実験では、プロンプトを作成したときに私が念頭に置いていたものと完全に一致しないものを AI が常に返すことがわかりました。この技術はまだ初期段階にあり、1950年代の原子力自動車や商業宇宙旅行の頻繁な予測のように、一例を挙げると2001年までに終わるかもしれない。AIがその品質レベルに到達するかどうかは確実ではない。とその支持者たちは示唆している。
さらに重要なのは、自分の分野を「理解」している AI でさえ、実際には理解していないということです。
コンピューターが反復的なタスクを迅速に実行して複雑な出力を生成するのと同じように、AI はパターン マッチングと並べ替えを繰り返して、確かに複雑な関連性を判断します。古典的な三段論法で言えば、AI はソクラテスが死すべき人間であることを理解していません。なぜなら、死すべき性は人間に固有の属性だからです。AI は単に、「人間」とラベル付けされたデータと「死すべき」とラベル付けされたデータの間に関連性があることを識別しただけです。このようにして、AI は単に真実ではないものを提示する「幻覚」に頻繁に悩まされるのです。 「猫」とラベル付けされたデータは、CAT ケーブルや海軍のカタパルト、その他の猫以外の単語の使用に遭遇した場合でも、「死すべき者」と関連付けられます。
さらに、場合によっては再現する関連性がないため、Stable Diffusion のような画像生成 AI を通常に実行すると、人間によるレビュー後に保存されない多くの画像が生成されます。つまり、フィギュアの顔の形が歪んでいたり、AI によって作成された解剖学的に不可能な場合があります。訴訟の世界では、存在しない訴訟を引用したChatGPT草案の法的準備書面を提出した後、複数の弁護士が制裁を受けている。
ソラの場合、一部の解説者は AI が映画言語を「理解」していることに感銘を受けていますが、実際にはそうではありません。 Sora のような AI はトレーニング データと密接に結びついており、多かれ少なかれ、そのデータ内で検出された関連性の「最適な」模倣を再現します。 Open AI が適切に撮影および監督されたビデオ (YouTube や TikTok のコーパス全体ではなく) で Sora をトレーニングしたと仮定すると、適切なカメラワークが表示されなかったとしても驚くべきことでしょう。知的財産法は、単なる模倣を奨励するために、その根本的な前提をひっくり返す必要があるでしょうか? AI は世界の「理解」に基づいて進化し続けると想像したくなりますが、AI が設計上単に持っていない能力だと考えるのは間違いです。
1940 番目の最も長期にわたる破壊領域は、発明者や実践者が AI を活用して自身のプロセスを強化するときに発生します。ここで真の破壊が発生し、パターン マッチングと関連付けの新しい使用例が見つかると、実践者から有機的に破壊が発生します。 2 年代、「コンピューター」とは個人を指し、多くの場合、優れた数学スキルを持っているものの、それを活用できる仕事の見込みがほとんどない女性を指しました。第二次世界大戦の終わりまでに、原始的な電子コンピューターは、たとえばドイツのエニグマメッセージを解読するために使用されていました。 1976 年までに、Cray-1 スーパーコンピューターはクローゼットほどの大きさになり、80 MHz のプロセッサーと 8 MB を少し超える RAM を使用していました (比較のために簡略化してあります)。 2024 年までに、ほとんどの人が、1000 倍向上した複数のギガヘルツ プロセッサと RAM を搭載したデバイスをポケットに入れて持ち歩くようになります。 Cray を見ているユーザーは、小型化とムーアの法則について考え、最新のスマートフォンの使用例の一部を決定するかもしれませんが、実際に実現されているカメラ、ビデオ、センサーなどのすべての交差点を想像することはできません。
AI主導のイノベーションの時代に知的財産法を適応させる
しかし、いくつか明らかなことは、AI が分類および分類し、それらの分類に基づいて推定して新しい資料を生成する能力により、新しい発明者や特許申請者は、新規性を見つけるために何百、場合によっては何千もの代替案を反復する能力を得ることができます。競合他社を中心に発明を行う。既存のユースケース (車両センサーなど) に AI を追加することも発明の分野になります。特許法が再検討する必要がある可能性は十分にあります。 アリス AI のビジネスへの統合を考慮した決定。
「ディスラプション」が今日の言葉になるだろう。業界全体にその影響が広がり、その混乱が正確にどこで起こるのか、興味深い光景が見られるでしょう。
締めくくりのコメント:
今後の道のりは簡単ではないかもしれませんが、AI の破壊が知的財産環境に及ぼす影響はまだ完全に実現されていないため、この旅は魅力的なものになることが約束されています。あらゆる分野の利害関係者がこれらの新たな問題に取り組む中、法律界とビジネス界はイノベーションと創造性の未来を形作る上で極めて重要な役割を果たすことになるでしょう。
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著者紹介
クリストファー・クリモフスキー 彼はダイナミックな専門家であり、医学の学士号と知的財産法を専門とする法学博士号を含む多様な学歴を活用して、未来主義と技術的破壊の領域を深く掘り下げています。科学、法律、テクノロジーの交差点を探求することに情熱を持って、最先端の進歩が社会、産業、その他の分野に及ぼす影響を明らかにする洞察力に富んだ分析を作成しています。クリストファーの作品は、複雑な倫理的および法的な状況をナビゲートし、進化し続ける未来の可能性と課題を読者に垣間見ることができるように、その深み、明快さ、先見の明を特徴としています。
