論文の概要: Training Is Everything: Artificial Intelligence, Copyright, and Fair Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03720v1
• Date: Thu, 4 May 2023 04:01:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 12:55:28.482374
• Title: Training Is Everything: Artificial Intelligence, Copyright, and Fair Training
• Title（参考訳）: トレーニングはすべて:人工知能、著作権、公正なトレーニング
• Authors: Andrew W. Torrance and Bill Tomlinson
• Abstract要約: 著者: そうしたコンテンツを使ってAIエンジンをトレーニングしている企業は、そのような使用は「フェアユース」であるべきだと信じていることが多い。 著作者: 著作権所有者は、その支持者とともに、著作権のある著作物をAIのトレーニングセットに組み入れ、所有者の知的財産の誤った評価を構成することを検討する。 我々はこの議論の両側で強い議論と刺激的な議論の両方を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.653656920225858
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: To learn how to behave, the current revolutionary generation of AIs must be trained on vast quantities of published images, written works, and sounds, many of which fall within the core subject matter of copyright law. To some, the use of copyrighted works as training sets for AI is merely a transitory and non-consumptive use that does not materially interfere with owners' content or copyrights protecting it. Companies that use such content to train their AI engine often believe such usage should be considered "fair use" under United States law (sometimes known as "fair dealing" in other countries). By contrast, many copyright owners, as well as their supporters, consider the incorporation of copyrighted works into training sets for AI to constitute misappropriation of owners' intellectual property, and, thus, decidedly not fair use under the law. This debate is vital to the future trajectory of AI and its applications. In this article, we analyze the arguments in favor of, and against, viewing the use of copyrighted works in training sets for AI as fair use. We call this form of fair use "fair training". We identify both strong and spurious arguments on both sides of this debate. In addition, we attempt to take a broader perspective, weighing the societal costs (e.g., replacement of certain forms of human employment) and benefits (e.g., the possibility of novel AI-based approaches to global issues such as environmental disruption) of allowing AI to make easy use of copyrighted works as training sets to facilitate the development, improvement, adoption, and diffusion of AI. Finally, we suggest that the debate over AI and copyrighted works may be a tempest in a teapot when placed in the wider context of massive societal challenges such as poverty, equality, climate change, and loss of biodiversity, to which AI may be part of the solution.
• Abstract（参考訳）: 行動を学ぶためには、現在のAIの革命的な世代は膨大な量の公開画像、著作物、音で訓練されなければならない。 一部の人にとっては、AIのトレーニングセットとしての著作権付き作品の使用は、所有者のコンテンツやそれを保護する著作権に実質的に干渉しない、過渡的で非合意的な使用である。 このようなコンテンツをaiエンジンのトレーニングに使用する企業は、米国法(他国では「フェア取引」と呼ばれることもある)では、そのような使用は「フェア利用」と見なされるべきであるとしばしば信じている。 対照的に、多くの著作権所有者とその支持者は、著作権のある著作物をaiのトレーニングセットに組み込んで、所有者の知的財産の誤認を構成することを考慮し、法の下で公正に使用しないことを決定した。 この議論は、AIとその応用の将来的な軌道に不可欠である。 本稿では,AIのトレーニングセットにおける著作権付き作品の使用を公正な使用として,好意的かつ反対的な議論を分析する。 私たちはこのフェアユースをフェアトレーニングと呼んでいます。 我々はこの議論の両側で強い議論と刺激的な議論の両方を識別する。 さらに、我々は、AIの開発、改善、導入、拡散を促進するためのトレーニングセットとして、AIが著作権付き作品を簡単に利用できるようにするための、社会的コスト(例えば、ある種の人間の雇用の置き換え)と利益(例えば、環境破壊のようなグローバルな問題に対する、新しいAIベースのアプローチの可能性)について、より広い視点で検討しようとする。 最後に、貧困、平等、気候変動、生物多様性の喪失といった大きな社会的課題の広い文脈に置かれ、AIがソリューションの一部である可能性がある場合、AIと著作権のある作品に関する議論は、ティーポットの中では極端であるかもしれないことを示唆する。

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