報告書は、「評価は事実に依存する」と指摘。「たとえ少量の複製であっても、それが著作物の“核心”部分であれば、フェアユースに不利に働くことがある」と述べる。生成AIモデルの場合、「著作物のダウンロード、訓練用データセットへの編成、および訓練は、通常その著作物の全体またはほぼ全体を使用することになるため、このような全面的な利用は通常フェアユースに不利に働く」としています。ただし、フェアユースに有利または不利に働く他の要素として、「利用目的に照らしての合理性」や「公衆に開示された範囲」も挙げられている。

第4要素（著作物の市場や価値への影響）

報告書は「間違いなくフェアユース判断における最も重要な要素である」と述べ、生成AIが著作物の市場に与える影響として、「販売機会の喪失、市場の希薄化、ライセンス機会の喪失」という3つの側面に着目、これらはいずれもフェアユース判断に影響を及ぼすと指摘する。

いずれも原著作物の市場を奪うおそれのある事象だが、ここで注目されるのは「市場の希薄化」。これは「生成AIモデルの出力が、特定の著作物と実質的に類似していなくても、同種の市場で競合する場合」に発生する。著作権局はこの理論が「未踏の領域」であり裁判所ではまだ扱われていないことを認めつつも、「AIがコンテンツを高速かつ大量に生成できる現状は、訓練に使われた著作物と同種の市場に希薄化リスクをもたらす」とする。

拙稿「チャットGPTが巻き起こした「ジブリ旋風」の光と影」で、バークレー大学ロースクールのアンジェラ・チャン氏はウェブログIPKatへの投稿「『ギブリ化』と米国著作権法の道徳的誤り」の以下の指摘を紹介した。

将来の著作権法は商標法の原則を取り入れ、著作権を侵害する創作物が元のアーティストの作品の価値と認識性を「薄める」場合に、その作品を保護するという考え方もあるかもしれません。