Douglas Rissing

米議会著作権局は5月9日、「著作権と人工知能」報告書「第3部：生成AIの訓練」（出版前版）を発表した。これは、2024年8月に公開された「第1部：デジタル・レプリカ」、2025年1月に公開された「第2部：著作物性」に続く、3部作の最終報告書である。

今回、正式な出版に先立って発表されたのは、政治的な背景による。報告書の発表前日である5月8日、トランプ大統領はカーラ・ハイデン議会図書館長を解任。さらに発表翌日には、シラ・パールマター議会図書館著作権局長も解任された。パールマター局長は、イーロン・マスク効率化担当相が主導するAIモデルの訓練において、大量の著作権保護作品の利用を無条件で承認することを拒否していた。このため、解任が差し迫っていると見た局長は、正式出版前に急遽報告書を公表したとされる。

報告書では「近く最終版を公表する予定だが、分析や結論に実質的な変更はない」とされているものの、後任の著作権局長が最終版を公表するかどうかは予断を許さない。

以下では、全6章からなる本報告書のうち「第4章：フェアユース」について、必要に応じて解説を加えつつ、筆者の視点から要約する。

フェアユース

報告書は、著作権のある著作物をAIモデルを訓練するために利用することは、「一見して侵害に当たる可能性がある」と主張した後、「利用者が利用を正当化するために主に利用できる抗弁はフェアユースである」と述べる。続いて、フェアユースを主張する際に考慮すべき以下の4つの要素について概観するが、これらは事案ごとの事情に大きく左右されると指摘する。

利用の目的および性質（商業目的か非営利・教育目的かなど） 著作物の性質 著作物全体に対する利用部分の量および重要性 利用が著作物の潜在的市場または価値に与える影響 第1要素（利用の目的と性質）

著作権局は「利用には幅がある」と述べる。一方で、モデルが「データセット中の著作物と実質的に類似した出力を生成する」場合、その利用は「変容的（transformative）とは言い難い」とする。しかし、例えば「特定のタイプの著作物を訓練データに用い、特定の観客層に訴えるコンテンツを生み出すためにモデルが使われた」ような場合は、「控えめながら変容的」と評価される可能性もあるとする。

解説