二党共同の法案である、人工知能ネットワークの透明性と責任法（TRAIN）は、2026年1月に提出され、コンテンツクリエイターにAI企業から開示を強制するための召喚令の権限を与える。この法案が成立すると、より多くの著作権者が、自分の作品がAIのトレーニングに使用されたかどうかを調べるための法的メカニズムを持ちます。一見すると、これは著作権者がAI開発者から支払いを要求する権利を与える力のように思えるかもしれません。しかし、実際には、自分の作品が許可なく使用されたことを知るだけでは十分ではありません。フェアユースの判定において、裁判所は4つの重要な要素を考慮します。使用の目的、元の作品の性質、使用された量、およびその使用が作品の市場価値に与える影響です。最近の米国裁判所の判決は、フェアユースがイノベーションの柱であり、容易に却下できないことを再確認しています。特に市場被害要素とその証明が焦点になっています。市場被害としての主な戦場カリフォルニア北部地区のAI著作権判決は、裁判所がフェアユース分析に対して異なるアプローチを取っていることを示しています。Kadrey v. Metaでは、Judge Chhabriaは市場被害を「フェアユースの最も重要な要素」と呼びました。一方、Bartz v. AnthropicのJudge Alsupは、4つの要素をより均等に重視しました。しかし、両者の裁判官は次の点で一致しています。原告は被害を主張するだけでなく、それが発生したか、または発生する可能性があることを証明する必要があります。証拠の要件は、特に資金不足のスタートアップであるAI開発者にとって重要です。被害が推定されるのではなく証明される必要がある場合、開発者は被害を避けるための設計上の選択を行うことができます。判決は、開発者が法的源からデータを取得し、著作権作品とは異なる目的を目的とした製品を設計し、テキストの大きな部分の複製を防ぐガードレールを実装することでリスクを軽減できることを示唆しています。両方のBartzとKadrey裁判所は、AIトレーニングが著作権法における「変換使用」に該当することを認定しました。したがって、焦点は次第に4番目のフェアユース要素、つまり市場被害に移りつつあります。最近のAI著作権紛争はこれを示しています。これらのケースはまだ決定されていませんが、重要なのは、出版者が勝つためには、2つのことを主張する必要があるということです。つまり、AIの出力が元の作品へのアクセスの必要性を実質的に代替し、著作権者が具体的な経済的被害を被るということです。証拠の要件BartzとKadreyの両方は、市場被害が示唆されるのではなく証明される必要があることを強調しています。Kadreyでは、広範なテストにより、MetaのLlamaが原告の作品から50トークン以上を複製せず、しかも60%の時間はコーキングプロンプトによってオリジナルの作品を複製するように設計されたテストの下で複製されたことが示されました。Judge AlsupはBartzで、AnthropicのClaudeが実際にユーザーに著作権侵害のテキストを提供したかどうかを検討しました。原告はこれが発生したことを主張していませんでした。複製がなければ、元の作品の代替を主張することは困難になります。この証拠のアプローチは、著作権者が自分の作品が許可なく使用されたことを示したとしても、必ずしも侵害の強いケースを持っているわけではないことを示しています。AIシステムが市場に損害を与える出力を生成しない場合、単なる使用は法律上重要ではありません。市場被害が認められる場合Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. Ross Intelligence Inc.では、デラウェア地区裁判所は、Ross IntelligenceがThomson ReutersのWestlawヘッドノートを使用して競合するAI法的研究ツールをトレーニングしたため、Ross Intelligenceのフェアユース防御を却下しました。フェアユース分析の第1要素（目的と性質）と第4要素（市場効果）が判決に重要でした。Circuit Judge Stephanos Bibasは、Rossの使用が変換的ではなく、直接の市場の代替品を作成したと判断しました。Rossは当初、Westlawのコンテンツのライセンスを申請しましたが、Thomson ReutersはRossが競合他社であるため拒否しました。元の資料の目的とAI製品の目的の整合は、潜在的な被害の主張を支持します。一方、AI製品がトレーニングに使用された市場とは異なる市場を対象としている場合は、市場の代替を証明することは困難になります。BartzとKadreyでは、汎用言語モデルは基本的にトレーニングに使用された個々の本とは異なる機能を果たしていました。この区別は重要となる可能性があります。AIシステムの目的がトレーニングデータ源から遠ざかるにつれて、市場の代替を証明することはより困難になります。「ライセンス市場」論証の拒否両方の裁判所は、AI開発者がトレーニングデータの潜在的なライセンス市場に損害を与えるという主張を明確に拒否しました。Judge Chhabriaは、説明したように、ライセンス料の喪失を損害として扱うことは、フェアユース分析を循環的にし、著作権者を自動的に優先することになるためです。Judge Alsupは、書籍を特にAIトレーニングのためにライセンスする市場は「著作権法が著者に利用する権利を与えるものではない」と判断しました。裁判所は、自主的なライセンス契約を法的料金の法的権利を確立するものと扱わないことを拒否しました。少なくとも使用が十分に変換的である限り、これらの判決は、著作権者がフェアユースを阻止するために、ライセンス市場が自動的に権利を与えるものではないことを示しています。戦略的影響著作権者にとって、最も強力なケースは、市場の代替が明らかである場合です。彼らは、AIシステムの出力が元の作品と最も密接に近いものであるAIシステムに焦点を当てることができます。TRAIN法案が法律となる場合、著作権者は自分の作品がどのように使用されたかを調査するための発見ツールを得ることになります。しかし、情報を取得することは最初のステップにすぎません。市場被害を証明することは、侵害の主張の成功に中央的なものです。AI開発者にとって、最近の判決は、被害のリスクを軽減するための枠組みを提供しています。第一に、法的なデータソースを確保することです。BartzとKadreyは、作品を使用すること（潜在的なフェアユース）と海賊版から取得すること（明らかな侵害）を区別しました。Judge Alsupは、Anthropicが海賊サイトからダウンロードしたことは「本質的に、決して救済できない侵害」であると判断しました。第二に、トレーニングデータソースとは異なる目的を目的とした製品を設計することです。AIシステムがユーザーに文書を起草するのを助ける場合、トレーニングデータの小説や記事とは異なる目的を果たします。システムが単にこれらの作品を取得または複製する場合、フェアユースではありません。第三に、著作権作品の大きな部分の複製を防ぐための安全対策を実装することです。Kadrey裁判所は、Metaのシステムが最小限のコンテンツを複製したことを支持し、フェアユースを支持しました。開発者がシステムに著作権作品の大きな部分を再生させることを許可する場合、著作権侵害のリスクが大幅に増大する可能性があります。結論TRAIN法案が成立すると、著作権者は自分の作品がAIのトレーニングに使用されたかどうかを調べるためのツールを得ることになります。しかし、最近の判決は、そんな発見はただの始まりに過ぎないことを明らかにしています。米国の新しい枠組みは市場被害を中心に据えており、単なるトレーニング使用ではなく、特定の経済的被害の証明を必要としています。AI開発者は、3つのことに焦点を当てる必要があります。法的なデータソースからデータを取得すること、トレーニング資料とは異なる目的を目的とした製品を構築すること、およびシステムが著作権作品の大きな部分を複製しないことを保証することです。一方、著作権者は、AI製品が実際に自分の作品を市場で代替する場合に、最も強力なケースを持つことになります。
誤情報——誤ったまたは誤解を招く情報の拡散——および、特に、意図的に欺くことを目的としたそのサブタイプであるデザインフォメーションの拡散は、増加する問題です。さらには、公共の安全に関する懸念を引き起こし、英国議会議員は、不正確で有害な資料の拡散により、暴動が発生する可能性があると警告しています。これは、誤情報が社会に与える悪影響の唯一の方法ではありません。選挙、戦時のプロパガンダ、健康など、誤情報が大きな影響を与える他の分野もあります。政府がこれを重大な国家的脅威と見なすのは驚くことではありません。しかし、時には、禁止や削除は、問題がすでにこれらの措置を超えて進んでいるため、馬が逃げた後に馬小屋の戸を閉めるようなものです。この問題に取り組むための措置を講じている機関は、過去に、ホットラインや投稿ボックス、レガシーメディアの監視、手動でのOSINT、プラットフォームAPIなどに頼ってきました。これらのアプローチは有用ですが、誤情報の急速な拡散はこれらのアプローチを上回っています。AIなどの技術を追加すると、誰でも誤解を招くコンテンツを生成できるようになり、変更が必要であることは明らかです。最終的に、組織は、問題の規模に応じたアプローチを統合する必要があります。そうすることで、問題に対して後ろ向きではなく、前向きになることができます。今日の誤情報の状況デジタル時代におけるデザインフォメーションと誤情報の拡散は、急速に拡大する懸念事項です。COVID-19ワクチンに関する例はよく知られています。最近の研究では、不正確な情報がワクチンの接種率に影響を与え、最終的に日本での死亡者数に影響を与えたことが示されています。これは一般大衆にも見過ごされていません。アラン・チューリング研究所の研究によると、90%の英国人口がオンラインで誤情報を目にしていることが報告されています。同様に、ピュー・リサーチ・センターの研究では、25カ国の72%の成人が、オンラインでの虚偽情報の拡散を国の重大な脅威と見なしていることがわかりました。この問題はすでに世界中に広がっており、これらの国の政府が対策を講じることが期待されています。民主的なプロセスを保護するという観点からも、この問題を優先する必要があります。『フェイクニュース』が選挙結果に影響を与えることを示す研究もあります。ティックトックのようなプラットフォームを禁止する政府の試みはありますが、デザインフォメーションの拡散を抑えるという目的では、むしろ誤った方向である可能性があります。機関は、情報を発見して分析し、有害なコンテンツを除去するための、慎重で方法的なアプローチを講じることが期待されています。真実を優先するための従来の方法誤情報とデザインフォメーションの規模は今日高まっていますが、これは本質的に新しい現象ではありません。したがって、世界中の多くの機関——政府支援と独立——が、誤情報の拡散を抑制し、その社会への影響を軽減するために設立されてきました。例えば、国連と欧州連合は、フェイクニュースの影響を最小限に抑えるための次のステップを概説した報告書を発表しています。従来使用されてきたアプローチには以下のようなものがあります： メディアの監視 オープンソースインテリジェンスの手動レビュー ホットライン プラットフォームツールとAPI これらのテクニックは、誤情報の拡散を抑えるための第一歩として役割を果たしてきました。しかし、限界があります。非常に時間がかかる場合があり、利用できる情報の量が限られている場合や、ホットラインの場合は反応が遅い場合があります。2025年の誤情報のブームにより、停滞を打破するための努力が必要になっています。新しい時代への対応誤情報に対処しようとしている組織にとって、銀の弾丸のような解決策はありません。しかし、機関が新しい、革新的な方法を使用し始めていることは事実です。私がProject 4βイニシアチブを通じて知っているように、これらの方法を見ると、誤情報の予防のための将来の姿が見えてきます。例えば：シビック・レジリエンス・イニシアチブ(リトアニアの非営利、非政府組織)この組織は、公共の利益に関するさまざまな問題についての洞察を集めることで、社会的なデザインフォメーションを軽減することに焦点を当てています。これには、政治的プロパガンダや権威主義的影響など、さまざまなものが含まれます。デザインフォメーション・モニタリング・プロジェクトを通じて、ウェブスクレイピング・ソリューションを使用して、事実確認を自動化することで、公開可能なデータの収集を進めています。結果として、CRIのチームは、より広範な情報源からデータを収集することができ、毎週の報告書を公開し、より広範なコンテンツをフィルタリングして、重要な情報を逃さないようにしています。Debunk.org (オンラインでのデザインフォメーションや国家が後押しするインターネット・プロパガンダに対抗する組織)Debunkのチームは、研究と事実確認を通じて、公的に利用可能な情報を使用して、悪意のあるアクターが公衆を欺くことを目指しています。地理的に多様なIPアドレスは、このプロセスにとって非常に重要です。なぜなら、多くのコンテンツは地理的に制限されており、特定の地理特有のIPアドレスを持たなければアクセスできないからです。したがって、追加のIPアドレスがなければ、多くのコンテンツはアクセスできず、分析は不完全で不正確になります。プロキシIPの使用を実装することで、Debunkは世界規模でデータを収集し、可能な限り多くのコンテンツを把握することができます。公的ウェブデータ収集ツールの使用は、明らかにこれらの機関が目指す目標を進めています。これらのツールが利用可能になると、インターネット上の膨大なコンテンツに対処し、誤情報を先んじることができます。誤情報の拡散は増加する問題ですが、対策も増えています。誤情報を効果的に対処する組織には、共通するパターンがあります。つまり、難しい情報源からの公的ウェブデータの収集を容易にするアプローチを優先し、自動化されたモニタリングと明確な監査トレイルの確立です。誤情報を打ち破って、公衆の信頼を取り戻し、悲惨な社会的結果を軽減することは、非常に重要です。これらの組織の取り組みは、希望を示唆しています。