Google、トランプ氏の『AIアクションプラン』の一環として、より緩やかなAI著作権ルールを要求

Googleは、トランプ氏のAIアクションプランへの呼びかけに応え、政策提案を公開しました。OpenAIの足跡をたどるGoogleは、トランプ政権に対し、AIトレーニングにおける著作権制限の緩和を求めています。 

多くの観察者は、Googleの立場を、テクノロジー企業が新興の人工知能技術に関する連邦ルール形成のために力を合わせようとする別の兆候と見なしています。

Googleの推奨事項の中核は、知的財産の障壁を弱める必要性にあります。同社は、「フェアユースおよびテキスト・データマイニングの例外」が、継続的なAI研究にとって「重要」であると認識されるべきだと強調しています。 

Googleは、テキストおよびデータマイニングの例外がAI研究にとって重要であると主張しています

Googleの政策提案 は、著作権で保護されているが公的に利用可能なデータでモデルをトレーニングすることを、権利者に実質的な損害を与えないとして、重い制約なしに許可すべきだと示唆しています。しかし、このアプローチの批判者は、補償なしに著作権データを引用したとしてGoogleに対して訴訟を起こしています。執筆時点では、米国裁判所は、フェアユース規則がこれらのケースにおいてAI企業を保護するかどうかを最終的に決定していません。

著作権制限の緩和に加え、Googleの計画はAIチップおよび関連ハードウェアのエクスポート政策の形成に焦点を当てています。同社は、バイデン政権の下で最近導入された規則が、米国のグローバルAI市場における競争力に影響を与える可能性があると警告しています。 

Googleは、クラウドコンピューティングプロバイダーに対する「不均衡な負担」を指摘し、その立場をMicrosoftの見解と対比させています。1月、Microsoftは、Googleが現在イノベーションやビジネス活動を遅らせる可能性があるとしている同じ規則に従うことができることに「自信を持っている」と述べていました。

高度なAIハードウェアの特定の国々への流出を制限するために設計された現在のエクスポート規則には、高性能チップの主要クラスターを必要とする特定の企業に対する例外が含まれています。しかし、Googleは、これらの制限が、特に国際競争が激化する中で、AIの進歩を妨げることで米国の長期的な経済的利益を害する可能性があると懸念しています。この政策文書は、国家安全保障を確保しつつ、米国の企業が海外で繁栄できるようにするバランスの取れたアプローチを奨励しています。

提案では、政府に対し助成金賞を維持するよう求めました

提案はまた、「長期的で持続可能な」基礎研究および開発への投資の重要性を強調しています。コスト削減のリスクを指摘し、Googleは政府に対し、重要な助成金賞を維持し、「初期市場の研究開発」への支援を強化するよう助言しています。これにより、科学者や組織が高度なコンピューティングリソースや先進モデルにアクセスできるようになります。この立場は、新政権が国の優先事項の見直しに焦点を当てていることを受けていますが、連邦予算の一部を削減する最近の動きは、研究機関に懸念を与えています。

連邦レベルでのより一貫した規制を求めるGoogleの主張は、立法府間の growing tension（緊張の高まり）を反映しています。2025年はわずか2ヶ月余りですが、米国で提案されたAI関連法案の数は781件に達しており、政策環境の断片化を浮き彫りにしています。文書の中でGoogleは、州レベルのAI法の多様性を、現在のアプローチがあまりにも散漫であることの証拠として挙げています。同社は、開発者やユーザーが複数の州にわたる矛盾する要件に巻き込まれるのを防ぐため、統一されたプライバシーおよびセキュリティフレームワークを支持しています。

2025年はわずか66日目ですが、米国で保留中の人工知能法案の数は、2024年通年の総数を公式に超えました。👀

2024: 743 AI法案の年間合計
2025: 781 AI法案、わずか 66 日間で pic.twitter.com/xrYPVDYgR1

— アダム・ティエラー (@AdamThierer) 3月 7 日、 2025

責任の問題について、GoogleはAI開発者がモデルのデプロイ方法を常に監督できるわけではないと主張しています。一部の政策立案者は開発者に対する使用責任の導入を浮上させていますが、同社は、多くの場合、悪用は開発者の直接の制御範囲外の活動から生じると反論しています。 

カリフォルニア州の否決された SB 1047 は、AI作成者の責任を定めたそのような措置の一つであり、義務付けられた安全性テストや、開発者が損害に対して責任を負う可能性がある時期の明確化が含まれていました。その技術企業は、モデルのユーザー（作成者ではなく）が、下流のリスクを評価し、システムの安全性を維持するのに適していることが多いと主張し、その立法に反対しました。

特筆すべきは、この提案が、EUの今後のAI法のような、新たな開示義務を批判している点です。この立法は、開発者に、モデルの構築およびトレーニング方法に関する詳細な情報、ならびに潜在的な危険やパフォーマンスのギャップに関するガイダンスを提供することを要求します。 

Googleは、これらの要件が意図せず営業秘密を暴露したり、敵対者にAIシステムを「ジャイルブレイク」するきっかけを与えたりする可能性があると警告しています。類似の措置は、すでに米国の一部、例えば カリフォルニア州の AB 2013で登場しており、AI開発者にトレーニングデータソースの公開要約を提出することを義務付けています。