論文の概要: Governing Copyright Responsibly in the Era of Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.17002v1
• Date: Mon, 12 Oct 2026 15:50:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.402439
• Title: Governing Copyright Responsibly in the Era of Generative AI
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAI時代の責任を負う著作権の統治
• Abstract要約: 本稿では,このような著作者の保護を著作権管理がいかに規定し,運用するかを問う。 2019年から2026年にかけて発行された40の立法・司法・軟法規は、Responsible Research and Innovation理論から派生した枠組みに対して故意に規定された。 この論文は、開発者、出版者、収集団体、資金提供者、機関、規制機関、個人作家の間で、6つの制度的なガバナンス設計と能力に基づく責任割り当てを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models are trained on collections that may include scholarly works, while authors generally lack work-level information about whether and how their works were used. This paper asks how copyright governance frames and operationalises the protection of such authors, and what a responsible alternative would require. Forty legislative, judicial and soft-law instruments issued between 2019 and 2026 were coded deductively against a framework derived from Responsible Research and Innovation theory, yielding 1,337 category assignments across 835 segments. The European Union and the United States are the primary cases; the United Kingdom, China and international bodies serve as comparators. Normative orientation and the distribution of responsibility dominate the corpus, while reflexivity is the least represented category and reaches its minimum in the US sub-corpus. Both primary jurisdictions frame protection procedurally rather than as an entitlement, and no instrument in the corpus creates a general author-facing attribution duty for the use of works in AI training. From the coded gaps, the paper derives a six-instrument governance design and a capacity-based allocation of responsibility among developers, publishers, collecting societies, funders, institutions, regulators, and individual authors.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、学術的な作品を含むかもしれないコレクションに基づいて訓練されているが、著者は一般的に、彼らの作品が使われているかどうかと方法に関する仕事レベルの情報を欠いている。 本稿では,著作権管理がそのような著作者の保護をいかに枠づけし,運用するか,責任ある代替手段が必要なのかを問う。 2019年から2026年にかけて発行された40の立法・司法・ソフト・ロー・インスツルメンツは、責任ある研究・イノベーション理論から派生した枠組みに対して故意にコード化され、835セグメントで1,337のカテゴリーが割り当てられた。 欧州連合と米国が主要なケースであり、イギリス、中国、国際機関がコンパレーターとして機能している。 規範的指向と責任の分布がコーパスを支配し、リフレクティビティ(reflexivity)は最も表現の少ないカテゴリーであり、米国のサブコーパスでその最小値に達する。 両方の主要な司法管轄区域は、権利ではなく手続き的に保護を規定しており、コーパス内の楽器は、AI訓練における著作物の使用に対して、一般の著作者に対する帰属義務を生じさせるものではない。 コード化されたギャップから、この論文は、開発者、出版社、収集団体、資金提供者、機関、規制機関、および個々の著者の間で、6つの制度的なガバナンス設計と能力に基づく責任割り当てを導出する。

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