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ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が学習データをどのように扱っているのか、そしてその結果生成されるコンテンツが盗作（著作権侵害）に当たるのではないかという懸念は、非常に重要な問題であり、多くの議論がなされています。

ChatGPTのようなLLMが勝手に情報を収集し、引用元を示さないという点に対する「盗作」の懸念は、非常に真っ当な意見であり、現在のAI技術が直面する大きな課題の一つです。これは単なるスクレイピングの問題だけでなく、著作権法の根幹に関わる複雑な問題を含んでいます。

AIは「道具」であり、その使い方や社会への影響は、技術者、法律家、そして私たちユーザーを含め、社会全体で議論し、適切なルールを構築していく必要があります。この議論はまだ途上にあり、今後の技術の進化と法的な解釈の進展によって、解決策が模索されていくことでしょう。

LLMの学習と「盗作」の定義

まず、LLMの学習プロセスと「盗作」の概念について整理してみましょう。

LLMは、インターネット上の膨大なテキストデータ（書籍、ウェブサイト、論文、記事など）を「学習データ」として取り込みます。この学習は、人間が大量の文章を読んで、言葉の使い方、文脈、事実などを学ぶプロセスに似ています。AIはこれらのデータから統計的なパターンや関係性を抽出し、それに基づいて新しいテキストを生成します。

このプロセスにおいて、AIは特定の文章を丸ごとコピー＆ペーストしているわけではありません。人間の脳が学習した知識を再構築して新しい文章を生み出すように、AIも学習したパターンをもとに「創造」していると見なすことができます。

しかし、問題となるのは、生成されたテキストが特定の既存の著作物と酷似している場合や、学習データに著作権保護されたコンテンツが含まれている場合です。

スクレイピングと著作権

「スクレイピング」という言葉が出てきましたが、これはウェブサイトから自動的に情報を収集する技術を指します。LLMの学習データ収集において、このスクレイピング技術が使われることは事実です。

スクレイピング自体は、利用規約やrobots.txt（ウェブクローラーに対する指示ファイル）に違反しない限り、必ずしも違法ではありません。しかし、スクレイピングで収集したデータが著作権で保護されている場合、それを許可なく利用すること（複製、公衆送信など）は著作権侵害に当たる可能性があります。

LLMの場合、学習のためにデータを収集すること自体が著作権侵害になるか、あるいは学習結果として生成されたテキストが著作権侵害になるか、という2つの側面で議論がされています。

学習データとしての利用（インプット側）

多くの国では、学習や研究目的での情報収集は「フェアユース」や「私的複製」のような例外規定で認められることがあります。しかし、営利目的のAI開発における大量のデータ利用がこれに当たるかは、法的な解釈が分かれるところです。

生成されたコンテンツ（アウトプット側）

AIが生成したテキストが、元になった著作物と同一、または実質的に同一であると判断された場合、それは著作権侵害となる可能性が高いです。特に、AIが既存のコンテンツを「模倣」する形で生成した場合に問題視されます。