Meta、AI学習でのBitTorrent利用をフェアユースと主張
- •Metaは、海賊版データのBitTorrentによるシーディングはAI学習におけるフェアユースに該当すると主張している。
- •弁護側は、大規模なデータ配布は効率的なデータセット取得に付随する不可避なプロセスであると論じた。
- •著作権連盟（Copyright Alliance）は、この解釈が現存する著作権保護を事実上無効化しかねないと警告している。
Metaは現在、人工知能モデルの構築手法を再定義しかねない、極めて重要な著作権訴訟において法的理論の限界に挑んでいる。同社は最近の法廷提出書類の中で、海賊版書籍の膨大なリポジトリとして知られる「Anna’s Archive」からデータセットを取得するために、BitTorrent技術を使用したことを認めた。争点の中心は、データのダウンロード中に他のユーザーへ自動的にアップロードを行う「シーディング」というプロセスにある。Metaは、この著作権物の大規模な配布は、特定の条件下で許可なく保護された著作物の再利用を認める法的概念「フェアユース」として免責されるべきだと主張している。
この「不可欠な要素（part-and-parcel）」という弁護論は、最終的な目的が変容的なモデルの作成であるならば、たとえ無許可の配布を伴うものであっても、データ取得の手法は法的に保護されるべきだという考えを示唆している。しかし、批判的な専門家らは、これがフェアユースの法理を危険なまでに拡大させるものだと反論している。特に、BitTorrentの利用者はシーディング機能を容易に無効化できることから、Metaによる海賊版の配布は技術的な必然性ではなく、単に効率や速度を優先した選択に過ぎなかったという指摘がなされている。
司法制度にとって、作家のリチャード・カドリー(Richard Kadrey)らが提訴した「カドリー対Meta」訴訟は大きな岐路を意味している。もし裁判所がMetaの主張を認めれば、シリコンバレーの「素早く動き、破壊せよ（Move fast and break things）」という文化が伝統的な知的財産権を凌駕する未来を予感させることになる。この判決は、商業的なAI学習の規模が、我々の創造的な所有権の定義と保護における根本的な転換を正当化できるかどうかを、最終的に決定づけることになるだろう。