人工知能をめぐるいくつかの現在の法律問題についての考察

デジタル技術の急速な普及と普遍的な応用が進む今日、人工知能はデジタル技術応用の一群として、既存の法制度に多くの課題を突きつけている。司法裁判は、理解が容易でない技術開発に直面しているだけでなく、一定の遅れを持つ法制度を、進化する社会的現実に効果的に適合させる必要性にも迫られている。このため、人工知能の主な種類とその基本原理を簡単に紹介し、人工知能に関連するいくつかの法律問題について、より司法裁判に近い現状との関係について、今後の裁判例や研究の参考となるよう、自らの見解を語る。

人工知能の主な種類とその基本原理

異なる理論や方法によって、人工知能の発展は記号派とバイオニック派を形成し、それに対応する記号人工知能とニューラル知能を形成した。それに対応して、記号的人工知能とニューラルネットワーク人工知能が形成されている。もちろん、特定の人工知能が、記号的人工知能とニューラルネットワーク人工知能の両方を組み込んでいる場合もある。裁判では、人工知能の知能とそれに対応する操作を理解するために、人工知能の具体的な種類とその基本原理を明らかにする必要がある。

1.記号人工知能

記号人工知能の理論的基礎は定理証明であり、その実現は論理的推論に基づいて人間の知能をシミュレートする。記号学派は、人間の認知と思考の基本単位は記号であり、知能は記号の表現と操作であると考え、人間はコンピュータに最も基本的な論理と規則の一部を与え、コンピュータは一連の計算と推論を通じて知能を得ることができる。そのため、人間の知能をさまざまな記号、知識、ルール、アルゴリズムに変換し、これらの記号、知識、ルール、アルゴリズム、表現と操作などのコンピュータ技術を使用して、最終的に人間の知能シミュレーションのコンピュータシステムを実現することができます。

記号AIの実装手順は、論理決定木に依存している。論理的決定木とは、与えられた入力をどのように処理するかについてのルールの集合である。データセットとルールのセットに基づいてプログラムされた記号AIは、一連の「はい」「いいえ」の判断を通して推論することによって結果を出力する。論理的意思決定ツリーの意思決定プロセスは決定論的であるため、理論的には、意思決定プロセスの各ステップは、AIの開発者や設計者が行った事前の意思決定に遡ることができる。現在、記号人工知能の代表的なものとしては、エキスパートシステム、知識グラフ、知識工学、データベースなどがある。具体的な応用分野としては、インターネット広告業界における計算広告、検索プラットフォームにおけるクリック率予測、金融業界におけるリスクコントロールなどがある。

2.ニューラルネットワーク型AI

ニューラルネットワークは多数の人工ニューロンで構成され、各ニューロンは人間の脳のニューロンをある程度擬人化して模倣している。ニューロン。これらのニューロンは層状に配置され、互いに、または少なくともそれらが配置されている層の次の層のニューロンに接続されている。各ニューロンは、与えられた入力を処理して出力を生成することができ、その出力を次の層のニューロンに伝達することができる。各ニューロンは、内部命令とニューロン自身の重みとバイアスに基づいて、与えられた入力を処理する。したがって、最上位層からの入力データは処理され、ニューロンの状態に基づいて処理するために次の層に伝送され、各ニューロンは重みとバイアスに基づいて出力を生成し、処理結果が最下位層で出力されるまで、出力を次の層に伝送する。

ニューラルネットワークは、ニューラルネットワークの内部パラメータを調整するための学習を通じて、与えられた入力をどのように処理するかを学習する。学習プロセスでは、学習データセットと検証データセットを使用し、ニューラルネットワークに学習データセットを繰り返し提供することで、期待出力の誤差を減らすためにネットワークのパラメータを調整する方法を決定する。トレーニングの一環として、各ニューロンの重みとバイアスも調整される。トレーニングプロセスが完了すると、AIは実際のデータ処理に使用できるようになり、その構造やトポロジーは凍結され、それ以上の調整は行われず、ニューラルネットワークやデータに関するプログラミング作業も行われなくなる。ニューラルネットワークを通じて送信されるデータは、個々のノードの処理にのみ従う。ノードの状態、すなわち、どのように入力を処理し、出力を生成し、出力を送信するかは、ニューラルネットワーク自体によって決定され、前述のトレーニングを通じて学習されるものであり、ノードのプログラマーによって事前に決定されるものではない。ビッグ・ランゲージ・モデルは典型的なニューラルネットワークベースのAIである。

人工知能は法の主体か

法の主体は既存の法律によって決定され、法律関係によって異なる。人工知能が法律主体としての資格を有するかどうかは、法律主体の種類だけでなく、法律関係の原因からも検討・論証されるべきである。以下は、民事関係の例を挙げ、民事主体の種類の原因を検討し、人工知能が法律主体の資格を有するかどうかを論じる。

1.自然人はどのように法律主体資格を取得するか

家父長制の下で、親には能力があり、家族や奴隷にはほとんど能力がない。.荘園制度のもとでは、農民は土地に従属し、領主の権利に服従していた。交換経済が発展するにつれて、家族、奴隷、農民などは次第に売買契約の範囲内で行動する能力と能力を獲得していった。中世都市制度の発展と都市商工業の出現により、都市労働者は「労働賃金」取引を通じて労働契約の主体となり、また生計手段の購入を通じて消費契約の主体となった。このように、経済的・社会的関係の変化は、自然人が徐々に法的主体としての地位を獲得する最大の動機となる。

近代的な法の支配の原則の下では、すべての自然人は等しく市民的主体としての資格を与えられており、これは人間の価値、尊厳、主体性を肯定するものであり、最も倫理的な基本法原則の一つである。法律が自然人に与える主観的資格は、権利能力、行動能力、責任能力、当事者能力、訴訟法における訴訟能力など様々な能力から構成され、これらはそれぞれ異なる社会的機能を有するが、いずれも自然人の人間としての尊厳を守り、人間の倫理的本性を反映することを目的としている。

2.法人に法人格を付与する理由

初期の法制度は、国家と個人を中心とし、一般集団は主体的資格を持たない。社会の発展とともに、国家は生産と生活のすべての関係に対処することが難しくなり、個人は生活の利益を追求するために、個人自身の発展などが弱く感じることが多くなりました。産業革命以来、特に19世紀から20世紀にかけての資本主義経済の発展に伴い、さまざまな規模の資本集団が出現してきた。事業によっては一人の力では到底持ちこたえられないものもあり、また大規模な事業では長期間の継続が必要である一方、自然人の生命には限りがあるため、パートナーシップや法人が事業組織の主要な形態となっている。パートナーシップは、契約によって自然人によって形成されるが、依然として自然人の人格と財産から分離されていない。法人は独立して権利と義務を享受することができ、その財産は構成員の財産ではなく、その債務は構成員の債務ではない。

法律はなぜ法人に民事主体的地位を与え、独立して権利と義務を享受することができるのか、18世紀以来、法学者は問題を議論し、擬態の形成、財産の目的は、言ったなど、さまざまな教義である。しかし、法律上の人格の本質は、社会的役割、社会的価値を果たすことができる、その法的人格を与える必要性があるので、法律は自然人に類似しており、人間の社会生活のニーズを満たすために設計され、その民事主体資格を与える。

3.人工知能は、主体資格を与える理由がある

現在の人工知能は、人間の研究開発によって設計され、運用されており、完全に人間のコントロールから外れているわけではない。弱いAI。弱い人工知能にとって、人工知能の様々な操作は、既存の法律主体のコントロールの下での操作に過ぎず、既存の法律主体自身の能力の拡大・拡張である。法律技術から見れば、人工知能の各種操作は、既存の法律主体の行為又は共同行為と見なされ、人工知能による主体資格問題を解決するのに十分である。強力な人工知能、超人工知能は、人間と同等、あるいは人間の認知能力、思考能力を超えているため、これらの人工知能は一定の範囲で独立した権利と義務を享受できると主張する人もいる。

自然人の主体資格取得の経緯から見ると、知的発達の状態に基づくものではなく、人工知能の高度化の程度と主体資格を与えるか否かの間には相関関係がないことがわかる。法人が主体資格を取得する理由という観点からは、現在の人工知能の社会的役割や社会的価値は、主体資格を付与するために必要な水準に達しておらず、そのためには複雑な法律技術や組織形態を利用する必要がある。従って、現在の人工知能は主体的資格を与える十分な理由がない。

人工知能に関わる法的責任問題

前述したように、人工知能は法的主体資格を有していない。既存の法制度の下では、AIは単なる製品やサービスに過ぎない。したがって、人工知能の法的責任の問題は、この前提の下で議論されるべきである。

1.人工知能の刑事責任

人工知能には主体としての資格がないため、人工知能を犯罪の主体として認めることはできず、いかなる刑事責任からも解放されるべきである。.人工知能の高度化の程度にかかわらず、人工知能による有害行為は、人工知能を支配・指揮する自然人又は単位による有害行為とみなされるべきであり、犯罪の主体は自然人又は単位であって、人工知能は、これらの犯罪主体による有害行為を実行するための道具にすぎない。これは、刑事責任を負わない自然人が犯罪行為を行うのを教唆したり、動物を使って犯罪行為を行ったりするのと実質的に変わりません。

AIの知能は、有害行為の発生をもたらす重要な要因であることが多く、個々のケースにおいて、AIの知能は有害行為の発生をもたらす欠くことのできない要因である。したがって、加害者の主観的心理状態を検討する際には、AIが有害行為を行うために必要な知能の源泉を検討することに重点を置くべきである。例えば、有害行為を行うためのAIの知能が、AIの研究開発設計者に由来するのか、AIのサービス提供者に由来するのか、それともユーザーの使用に由来するのか。具体的な場合、AIが行った有害行為が犯罪に該当するかどうか、どのように刑事責任を負わせるかは、具体的な犯罪の罪刑法定主義や犯罪の状況、加害者の主観的心理状態などに基づいて判断されるべきであり、AIに関連する刑事司法政策も考慮されるべきである。

2.人工知能が関与する契約違反と不法行為責任

人工知能による契約は実務上大量に存在し、契約の締結と履行には、契約当事者の審査、介入などの人為的介入が行われる可能性がある。また、介入やその他の人工的な介入は、人工知能が独立して完全に完了することができる。人工知能は、民事主体資格を持っていない、契約の当事者になることはできません。当事者介入の場合、人工知能は当事者の行為として直接特定することができ、その結果生じた契約違反および契約不履行は、当事者の契約違反および契約不履行とみなされる。契約が締結された場合、人工知能が単独ですべての履行を行い、今回の人工知能は当事者の代理人とみなすことができ、その結果生じた契約違反と契約違反の責任は、代理人制度の関連規則に適用することができる。

人工知能はあくまでも製品やサービスであり、他人に損害を与え、侵害の特定、責任の主体の特定、民事責任の配分は、製品品質法などの法律に適用されるべきである。 製造物責任の核心は、加害者の過失よりも製品の欠陥であるが、同法は、製品が流通する時点では存在しない欠陥や、製品が流通する時点の科学技術水準では発見できない欠陥など、さまざまな免責事項を定めている。これらの免責される製品の欠陥は、AI侵害の責任主体にとって共通の抗弁となる。製品瑕疵の審査、瑕疵の免責規定の適用などは、人工知能の侵害責任の確定と分配に大きな影響を与える。したがって、人工知能を製品として考えると、既存の法制度は人工知能に関わる不法行為責任の問題をある程度解決することができるが、司法実務もかなりの課題に直面している。

生成された物体が知的財産権の客体を構成するか否か

人工知能は主体の資格を有していないため、知的財産権法における関連主体ではなく、例えば、著作権法における著作者、著作権者、著作権者ではない。著作権法上の著作者や著作権者でもなく、特許法上の発明者や特許権者でもない。しかし、人工知能の生成が知的財産権の対象となり得るかどうかについては、著作権法上の著作物に該当するのか、特許法上の発明に該当するのかなど、現在論争となっている問題である。筆者の見解では、人工知能の生成は、著作権の著作物を構成するか、または専利法の発明を構成するか、最終的な分析では、生成者の人工知能の使用者が直接知的労働および知的貢献を行うかどうかを確認する。

生成された物体が完全に人工知能によって自主的に完成されたものである場合、または使用者が直接知的活動に投入しなかった場合、または使用者の知的貢献がゼロである場合、生成された物体は著作物または専利法上の発明を構成せず、使用者は生成された物体に関して著作権法および専利法上の権利を享有しない。利用者は、生成されたオブジェクトに関して、著作権法および特許法上の権利を享受することはできません。もし、生成された物体が完全にユーザーによって独立に完成され、人工知能がユーザーに代わって、または非知的労働を完成させるためにユーザーを補助するだけであれば、生成された物体は著作物または特許法上の発明を構成することができ、ユーザーは生成された物体に関して著作権法または特許法上の権利を享受することができる。実際には、生成された著作物は、人工知能の利用者が一定の知的労働を行い、人工知能の知能を利用することによって生成されることが多い。つまり、人工知能利用者は、生成された対象物に対して一定の知的貢献をしている。どの程度の知的貢献があれば、知的財産権の対象となるかについては、知的財産司法の裁量に委ねられる。

筆者の見解では、AI利用者の知的貢献度は、少なくとも著作物の共著者または発明の共同完成者の知的貢献度に達していなければならず、そうでなければ、利用者が対象物の生成に知的労働力を提供したとは考えにくく、知的財産権の享有が正当化されるとは言い難い。創作物が著作権法上の著作物に該当するか否かは、利用者が創作物の創作に直接的に知的労働力を投入したか否か、創作物の独創性に対する知的貢献が著作物の共同著作者が行うべき知的貢献の水準に達しているか否かに着目すべきである。利用者の労働投入が「他人の創作のために組織し、助言し、物質的条件を提供し、またはその他の補助的作業を行うこと」に類似している場合、その労働投入は創作とみなされるべきではなく、結果として生じる著作物は著作権法上の著作物を構成しない。製品が特許法上の発明に該当するかどうかは、ユーザーが製品に直接知的労働力を投入したかどうか、製品の実質的特徴に対する創作的貢献が、発明の共同実施者が行うべき知的貢献の水準に達しているかどうかを検討すべきである。製品の生成過程において、使用者が「人の仕事の組織、人の使用を容易にするための物質的および技術的条件の使用、またはその他の補助的な仕事に従事することのみを担当する」などに類似している場合、発明者とみなすことができず、製品は特許法の発明を構成しない。

人工知能の訓練と生成物質の著作権侵害

大量のデータを訓練した後、人工知能が期待される生成物質を出力することができれば、人工知能のサービス提供者は、商業化された生成物質を提供することができる。サービス・プロバイダーは、商業化されたサービスをユーザーに提供することができます。一つは、AIの訓練段階における他人の著作物の無断使用が著作権侵害にあたるかどうか、もう一つは、AIが生成した物体が他人の著作権を侵害するかどうかである。

1.AIの訓練段階における他人の著作物の無断使用は著作権侵害にあたるか

膨大な量のテキスト、写真、音声、動画、その他の著作物について訓練を受けた後、人工知能は著作物を生成することができる。人工知能は、適切なテキスト、画像、音声、動画などを生成することができます。AIが学習段階で他人の著作物を無断で使用した場合、それは著作権者の許可なく他人の著作物を使用した典型的なケースである。著作権侵害判断の一般原則によれば、このようなAIデータ学習活動は著作権侵害となり、直接侵害となる。注意しなければならないのは、人工知能データの訓練は商業活動の一部であるが、人工知能はまだ商業運用されていないことである。したがって、人工知能の訓練段階における他人の著作物の無断使用が著作権侵害に当たるかどうか、特に著作権法上の公正使用に当たるかどうかについては、知的財産権の司法政策上、まだ議論の余地がある。

2.生成オブジェクトが著作権侵害を構成するかどうか

前述したように、AIは学習を完了し、期待される生成オブジェクトを出力できるようになった時点で商業運用に入ることができる。構造またはトポロジーが凍結され、ニューラルネットワークのパラメーターを調整する必要がなくなり、ニューラルネットワークのプログラミング作業も不要になる。言い換えれば、生成物はAI研究開発デザイナーによって生成され、AIサービスプロバイダーによってユーザーに提供されます。

生成物が他人の著作物と明示的に同一または実質的に類似している場合、著作権侵害判断のための実質的類似性を構成し、著作権侵害を構成する可能性があります。著作権侵害を判断するための一般的なルールによれば、生成物が他人の著作物と実質的に類似している場合であっても、生成物が他人の著作物を複製したもの、または他人の著作物から派生したものであるという証拠がなければなりません。その証拠によって、その製品が本当に他人の著作物のコピーである、あるいは他人の著作物から派生したものであることが証明されれば、その製品は著作権侵害を構成すると結論づけることができる。この時点で、研究開発設計者は侵害物の生産者とみなされるべきであり、サービス提供者は侵害物の提供者とみなされるべきであり、ユーザーは侵害物のユーザーであり、侵害物はユーザーのニーズと指示に従ってAIによって生産されたものである。したがって、生成されたオブジェクトの著作権侵害の場合、研究開発設計者とサービス提供者は侵害者とみなされるべきであり、ユーザーの行動の使用は司法政策の侵害を構成することも議論の余地がある。