人工知能(AI)は、現在世界で最も急成長している技術のひとつであり、ビジネスシーンに大旋風を巻き起こしています。AIは、かつてはできなかった、ビジネスプロセスの改善、反復作業の自動化、新しいアイデアの提供などに活用されています。
AI テクノロジーによって、ビジネスプロセスと業績を大幅に改善することができますが、その導入に伴う法的問題を慎重に検討することが重要となります。Web3組織は、AIの使用について透明性を保ち、ビジネスモデルにAIを組み込むために積極的かつ責任あるアプローチを取るべきです。企業は、法的および倫理的ガイドラインを遵守することで、この革新的なテクノロジーの恩恵を享受することができます。
所有権
AIが使用されることにより、それが生み出す音楽、芸術、文学の所有権のステータスが不明瞭になります。AIアルゴリズムは、非常に複雑で、その成果物を特定の作者に帰属させることが困難な場合があります。人間が作成した作品とは異なり、これらの作品には創造性という人間の要素がないため、誰がその成果物を所有すべきかを判断することが困難なのです。その結果、AI生成の作品はしばしば「機械作品」と呼ばれ、人間が作成した作品と同じように扱われるべきかどうか、という問題を提起します。
一般に、知的財産権法では、その所有権が譲渡されるまでは、著作物の創作者を所有者として認めています。しかし、AIが生成した著作物の場合、誰が創作者であるかが明確でない場合があります。AIに出力を促した人と、トレーニングデータセットを作成しアルゴリズムを書いた人の両方が、創作者であると強く主張できるかもしれません。もし所有権がアルゴリズムを開発・トレーニングした組織に認められるのであれば、複数の組織が共同でチャットボットを開発・トレーニングする場合はどうなるのでしょうか。潜在的な法的紛争を避けるために、所有権を明確に定義し、関係者全員で合意しておく必要があります。AIアルゴリズムの成果物は、非常に高価なものとなる可能性があります。音楽、美術、文学など、AIが生成した作品は、商業目的で販売またはライセンス供与されたり、NFTやその他の収集品に転用される可能性があり、利益分配問題が発生する場合があります。
知的財産権
いずれにせよ、所有権には関係ないことが証明されるかもしれません。現在、米国では、人間の創造性の結果である場合に限り、作業成果物は著作権保護される知的財産とみなされます。しかし、米国著作権局は最近、AIによって命を吹き込まれたデジタル写真、詩、その他の芸術について、著作権を求める人が、「独自の精神的発想」、つまり自分のインプット、創造性、努力が機械の成果を超越し、有益で重要なものであることを証明できる場合、申請を検討すると述べています。プロンプトは、どんなに革新的、教育的であっても、著作権を申請する資格はありません。
AI テクノロジーを使用する組織にとってのもう一つの知的財産権上の懸念は、他者の知財権を侵害するリスクです。AIアルゴリズムは、著作物を含むデータセットで学習することが多く、意図せずして知財権の侵害につながる可能性があります。さらに、組織は特許技術や企業秘密を組み込んだAIモデルを気付かずに使用することもあり、これも知的財産権の侵害となる恐れがあります。
最後に、AIテクノロジーを使用する組織は、自らの知的財産権を保護するという課題にも直面するでしょう。AIのアルゴリズムやモデルはリバースエンジニアリングされる可能性があり、その結果、企業秘密などの機密情報が失われたり、競合他社やその他の第三者によって自社のイノベーションが不正流用される可能性があります。
法的責任
AIはしばしば予期せぬ、あるいは意図しない結果を生み出すことがあり、時間をかけて学習し改善していきます。そのため、人間よりも優れた結果を生み出すことが多いのですが、同時に予期せぬ結果をもたらすこともあります。予測やコントロールが困難な点は、メーカーが安全問題を想定し、対処する上で独特の課題をもたらします。
例えば、AI搭載の自動運転車が誤作動を起こし、事故を起こすかもしれません。あるいは、病気の診断に使用されるAI搭載の医療機器が、アルゴリズムの欠陥により誤診を生じる可能性もあります。これらのシナリオが経済的損失、傷害、または死亡につながる場合、被害を受けた当事者は損害賠償を請求する権利があります。しかし、このような場合、製造業者、AIアルゴリズムを設計したソフトウェア開発者、またはそれを運営する個人または企業など、誰が事故の責任を負うのかを判断するのは困難な場合があります。
プライバシーとデータセキュリティ
AIアルゴリズムは、そのパフォーマンスを学習し改善するために膨大な量のデータを必要としますが、これは、組織が大量の個人データや機密データを収集し処理しなければならないことを意味します。しかし、組織は、収集データが正確かつ適切で、個人からの必要な同意を得ていることを保証しなければなりません。さらに、組織は、収集・処理したデータへの不正アクセスを防止するために、強固なセキュリティ対策を講じる必要があります。
もう一つの大きな懸念材料は、データ漏洩や機密情報への不正アクセスのリスクです。AI テクノロジーは、膨大な量のデータの収集、保存、処理に依存しており、ハッカーなどの悪質な行為を引き寄せる格好のターゲットとなり得ます。組織は、データ漏洩などのセキュリティ上の脅威から自衛するために、強固なセキュリティ対策を確実に実施する必要があります。これには、データの暗号化、アクセス制御、および機密データへの不正アクセス防止のためのセキュリティ対策の導入などが含まれます。
バイアス
AI テクノロジーは、社会的バイアス(偏向)を反映し、それを拡大する可能性があります。例えば、AIアルゴリズムが、ジェンダーや人種の偏向など、偏ったデータを含むデータセットで学習した場合、意思決定を行う際にこれらの偏向が固定化する恐れがあります。例えば、求職者の評価に使用されるAIアルゴリズムが、特定のグループに偏った過去のデータで学習した場合、アルゴリズムが評価においてこのバイアスを持続させ、差別的な結果をもたらす可能性があります。これにより、AIアルゴリズムを使用する組織の責任問題が発生し、組織に対して法的措置が取られる恐れがあります。
また、AIの意思決定プロセスには透明性に欠けるものもあるため、差別的な結果を特定し対処することが困難な場合があります。これらの懸念を軽減するために、組織は、AIアルゴリズムが多様で偏りのないデータセットで学習し、偏見に満ちた概念がないことを確認するための厳格なテストや 検証を受けるような措置を講じる必要があります。組織は、人種、性別、年齢、そのほか保護されるべき特性による差別を禁止する「障害のあるアメリカ人法」や「公民権法第7編」など、関連する差別禁止法を確実に順守しなければなりません。
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