AI音声合成と違反を特定する問題
人工知能(AI)の発展により、集計データから音楽製品を作成できるようになりました。その中で、歌声は特定の録音を模倣、シミュレーションするだけでなく、さまざまなソースから集計されます。
関係者の視点から、音楽家のハ・アインは次のように述べています。「リスナーは馴染みのある声色を認識できますが、それが誰であるかを正確に特定することはできません。」彼によると、声が多くのソースから集約される場合、アーティストは個人的な印象が影響を受けると感じることができますが、その製品が自分の声を使用していると断言するのに十分な根拠はありません。
法的には、これらのケースでの違反を証明することは多くの障害に直面します。ファム・クオック・バオ弁護士は次のように分析しています。「第一に、歌声は、パフォーマーの権利(知的財産法第29条)と録音のプロデューサーの権利(第30条)を通じて間接的にのみ保護されます。つまり、AIがアーティストの特定のオリジナル録音を使用したことを証明する必要があります。AIが多くの小規模なソース(フラグメンテッドデータ)からのみ「学習」する場合、これが直接コピーまたは派生作品であることを証明することは困難です。
第二に、AIは通常、さまざまなアーティストから数百万の音声サンプルで訓練され、「音声合成」によって、どの録音ともまったく異なる新しい製品が作成されます。違反の特定は、類似性の認識だけに基づいて行うことはできず、具体的な技術的根拠に基づいて行う必要があります。しかし、AIの運用方法では、この要素は実際には証明することが困難です。
実践における障壁
2025年改正知的財産法は、急速な技術発展の状況において、より明確な法的根拠を確立するために公布されました。しかし、専門家によると、実際に適用するには依然として多くの困難があります。
ファム・クオック・バオ弁護士によると、改正法の規定は明確になっていますが、実際に適用するのは容易ではありません。障害の1つは、AI要素を含む製品における人間の参加レベルを特定することです。
弁護士は次のように分析しています。「デジタル時代において、作者がAIを支援ツールとして使用することと、AIが創造的思考を完全に置き換えることの境界線は非常に曖昧です。では、ハイブリッド作品における人間の介入率をどのように決定するのでしょうか?これは、管轄当局が知的財産権登録の条件を十分に満たしているかどうかを判断するには難しい質問です。」
さらに、法律の実施はガイダンス文書にも依存します。「法律は枠組みにすぎず、多くの重要な内容(AI支援作品の保護基準、AIトレーニングデータの使用条件、価格設定メカニズム、IP取引)は政府の政令を待つ必要があります。今日まで、デジタル作品の識別、保管システム、および権利集団管理組織は依然として脆弱であり、出所の透明性とロイヤリティの徴収が非常に困難になっています」と弁護士は述べています。
実際には、著作権侵害の状況は依然として発生しています。ファム・クオック・バオ弁護士は、「明確な法的枠組みがあるにもかかわらず、音楽、舞台、映画における著作権侵害は依然として多く発生しています」と述べました。
弁護士は、電子ウェブサイトの抜け穴を利用すること、コンテンツが簡単にコピーされて拡散されるが、すぐに痕跡が消えること、ユーザーの無料コンテンツの使用習慣など、原因を指摘しました。一方、長期化する訴訟手続きは、多くの著者を落胆させています。
コンプライアンスコストの負担も障壁となっています。デジタル環境で作品を保護するために、著者は保管、著作権登録から違反の追跡と処理まで、多くの手続きを実行する必要がありますが、侵害行為は迅速かつ広範囲に発生しています。
違反コンテンツが短期間で変更または削除される可能性があるため、証拠の収集と保存も困難になります。これにより、処理プロセスが長引き、著者の権利保護の効果が低下します。
