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メタ、アダルトコンテンツの著作権侵害訴訟の棄却を裁判所に求める

この投稿の内容:

  • Metaは、同社をアダルトコンテンツの著作権侵害で訴えた訴訟を却下するよう米国の裁判所に要請した。.
  • 同社は、著作権で保護された素材をコンテンツのトレーニングに使用したという証拠はないと主張している。.
  • メタ氏の弁護士は、この訴訟は「全く異なる個人」による「取るに足らない、協調性のない行為」だったと述べている。

Meta Platformsは、人工知能システムの学習のために数千ものアダルトコンテンツを違法にダウンロード・配信したとして同社を訴えていた訴訟を、米国裁判所に却下するよう求めた。カリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所に提出された却下申立書では、これらの主張を裏付ける証拠は存在しないと主張している。.

Metaは提出書類の中で、同社のモデルが著作権で保護された素材を含んでいたり、それらを用いて学習されたりしたことを示す証拠はないと主張している同社はこれらの主張は「無意味かつ裏付けがない」とも主張した。この申し立てはArs Technicaが最初に報じたが、Metaはこれらの主張は虚偽であると明確に否定した。

原告らは「推測と当てつけでこの物語をまとめようと多大な努力を払ったが、彼らの主張は説得力がなく、また十分に主張された事実によって裏付けられていない」と申立て書には記されている。.

メタは、裁判所がアダルトコンテンツの著作権侵害訴訟を棄却することを望んでいる

最初の訴状は7月にStrike 3 Holdingsによって提出されました。同社は、Metaが2018年以降、企業IPアドレスや隠蔽IPアドレスを用いて約2,400本のアダルト映画をトレントしていたと主張しました。同社は、この動きはマルチモーダル人工知能システムの構築に向けた同社の幅広い取り組みの一環だと主張しました。Strike 3はマイアミに拠点を置くアダルト映画の保管拠点で、Vixen、Tushy、Blackedなどのブランドでコンテンツを配信しています。.

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申立ての中で、申し立てられたダウンロードの規模とパターンがStrike 3のAIトレーニング理論と矛盾していると主張している。過去7年間で、Metaの企業IPアドレスを使用してダウンロードされたとされるStrikeが制作したアダルトコンテンツはわずか157件だった。これは、47の異なるIPアドレスで年間平均約22件のダウンロードに相当する。

メタ氏の弁護士アンジェラ・ダニング氏は、この訴訟を「全く異なる個人」による「取るに足らない、協調性のない行為」だと述べた。

ダニング氏は、ダウンロードは個人によるものであり、Strike 3が主張するようにAIトレーニング用のデータ収集を目的とした同社によるものではないと指摘した。また、この申し立ては、 Metaが2,500件以上の第三者のIPアドレスを隠蔽して使用していたというStrike 3の主張にも反論し、Strike 3はアドレスを検証せず、曖昧な相関関係しか示していないと指摘した。さらに、IPアドレス範囲の1つはMetaとは何の関係もないハワイの非営利団体と関連している疑いがあり、他のIPアドレス範囲については所有者が特定されていないと主張しdent。

Metaはまた、疑惑のダウンロードについて同社が知っていたという証拠はなく、また、それを阻止できたという証拠もないと主張した。さらに、ダウンロードによって同社が得る利益は何もなく、同社のグローバルネットワーク上のすべてのファイルを監視することは容易ではなく、法律でも義務付けられていないとも付け加えた。.

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ベンチャーキャピタル企業Ryzen Labsの共同創業者であるダーモット・マクグラス氏は、「Metaがモデルにデータが使用されたことを認めれば、フェアユースを主張し、海賊版コンテンツの包含を正当化し、社内の研修・監査システムの摘発に晒されることになるだろう」と述べた。また、データがどのように使用されたかを否定するのではなく、Metaはデータを使用したこと自体を否定することを選んだと付け加えた。しかし、マクグラス氏は、裁判所が彼らの抗弁を認めれば、「巨大な抜け穴」が生まれる可能性があると主張している。

同氏は、この法律は「AIトレーニングデータ訴訟における著作権保護を事実上損なう」可能性があり、将来の訴訟では「企業による指示のよりtronな証拠が必要となり、企業はそれをより巧みに隠すようになるだろう」と主張している。

それでも、不適切なコンテンツを使用する正当な理由があり、一部の企業は安全性やモデレーションツールの開発に活用しています。「大手AI企業のほとんどには『レッドチーム』があり、有害なプロンプトを用いてAIに不適切なコンテンツ、危険なコンテンツ、または禁止されているコンテンツを生成させ、モデルの弱点を探る役割を担っています」とマクグラス氏は述べています。

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