生成AIの学習データに法的制限を提案する研究
Semantic Scholar2026年11月9日 (月)
- •生成AIの学習データに伴う法的リスクを検討し、プライバシーと知的財産を守る国家的枠組みを提案
- •インドネシア、韓国、EU、日本の法制度を調査し、大規模言語モデルへのプロンプト入力も検証
- •明示的なライセンス、適正な補償、出所表示、人間の監督、利用者の同意を勧告
ガリ・ドウィ・ラマダン(Galih Dwi Ramadhan)、D・S・ウトモ(D. S. Utomo)、パク・ジヒョンが、生成AIの大規模言語モデル（LLM）に使われる学習データの法的・倫理的リスクを分析した研究を発表しました。研究は『Jurnal Pembangunan Hukum Indonesia』の2026年号に掲載されました。知的財産権（IPR）と個人データ保護（PDP）に学習データがどう関わるかを検討し、プライバシーと知的財産権を守る規制指針と国家的枠組みを求めています。
研究者らは、インドネシア、韓国、欧州連合、日本の法令や法概念を調べる規範的法学研究を行い、LLMにプロンプトを直接入力して検証しました。LLMは利用者のプロンプト、データ、修正内容を継続的に取り込み、追加学習に使うため、PDP法の下でセキュリティ上の弱点が生じると指摘しています。人間による十分な創作上の管理と予測可能な結果がなければ、新たに取り込まれるデータの一つ一つがプライバシー法や著作権法に抵触し、創作者に損害を与える可能性があります。
研究は、明示的なライセンス、適正な補償、出所表示などの技術的検証基準を勧告しています。人間を中心とした監督、利用者の明示的な同意、選択の自由を、法的制限に不可欠な要素としています。責任を共有する枠組みでは、ソフトウェア技術者が技術面の透明性、専門家による監督、迅速に対応する苦情処理制度を整えるべきだとしています。利用者には、合法的にプラットフォームを選び、出力物のライセンス要件を守り、システムを積極的に監視するよう求めています。