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国民院議員選挙法 (エアフルト連合議会) 制定
プロイセン王国は、フランクフルト国民議会に公然と反対する以前から、ドイツ国家の新憲法について、他のドイツ諸邦との間で合意する意向を表明していた。1849年5月26日の三王同盟は、エアフルト憲法のみならず、新しい選挙法にも合意していた。いずれについても、そのモデルとされたフランクフルト憲法及びその選挙法に忠実に似通った部分があったが、保守的な意味で修正が加えられていた。
本法は、プロイセンの三級選挙法に基づくものであり、有権者は、納税額に応じて3つの階級に区分された。各階級の有権者数は異なっていたにもかかわらず、それぞれ同数の議員を選出することが可能であった。しかしながら、ハノーファー王国及びザクセン王国の主張の結果、本法は、プロイセンの三級選挙法よりも更に厳しく、直接税を納め、居住地の地方選挙において投票することができる者のみに選挙権が認められた。
国民院議員選挙法 (エアフルト連合議会) 制定
その結果、1848年の連邦選挙法に規定されていた「独立」の原則を再び導入したが、その内容は、各邦に委ねることなく定義された。さらに、選挙人団による間接選挙も規定された（11条）。フランクフルト憲法に基づく国民院議員選挙法と同様に、公職にある者（Personen, die ein öffentliches Amt bekleiden）は、国民院議員となるために休職する必要はなかったが、本法においては、公職の議員の費用を負担しなければならない旨が規定された（7条）。これによって、公職にある者が立候補する権利は、著しく制限された。
エアフルト連合の管理委員会（Verwaltungsrat）は、1849年11月17日に第一次選挙を実施する旨を決定した。これは、選挙権を有する市民が選挙人団を選出する選挙であった。選挙人団は、1850年1月31日に、国民院議員を選出した。国民院議員は、各邦によって推薦され、又は選出された。国民院議員選挙の法的根拠と組織については、各邦が責任を負うものとされた。例えば、プロイセンにおいては、1849年11月26日に命令を発出し、他の邦は、法律を制定した。
国民院議員選挙法 (エアフルト連合議会) 新たな議論
1849年6月25日から27日にかけて、フランクフルト国民議会の前議員であった右派の自由主義者がゴータ会議を開催した。本法は、フランクフルト憲法に基づく国民院議員選挙法から露骨に逸脱しており、最低納税額を条件とする通常の選挙法（Zensuswahlrecht）よりも更に富裕層を優遇するものであった。ハインリヒ・フォン・ガーゲルンを中心とするグループは、本法をプロイセンのものに比べてより厳格なものとすることを望んだ。このような意見は、会議後の意見書にも記載されたが、ゴータ会議は、大略については、本法の草案を受容した。
1850年3月25日、エアフルト連合議会においては、選挙法が再び議題とされた。エアフルト連合議会の連邦院は、憲法に基づき、各邦の選挙法がライヒ選挙法に従わなければならない旨を決定した。これによって、全く同じ三級選挙法が規定されるのではなくて、あらゆる場所において選挙権が制限されて不平等となったのでであった。プロイセンの保守派オットー・テオドール・フォン・マントイフェルは、各邦における民主主義の火種は許されないという理由から、このような決定を正当化した。他方で、自由主義者は、エアフルト連合がドイツ同盟のように反動的な存在となることを恐れていた。そうして、中産階級は、恨みを抱いて、下層階級と連帯するかもしれないのであった。
国民院議員選挙法 (エアフルト連合議会) 新たな議論
憲法委員会が連邦院に同調して以降、国民院の本会議において妥協が成立した。その後、ライヒ法において各邦における選挙のあり方を規定することが許されることとなった。プロイセンが優位に立っていたため、このことは、三級選挙法があらゆる場所において施行されることを意味していた。
依田伊織
依田 伊織（いだ いおり、延宝9年3月13日（1681年5月1日） - 宝暦14年3月17日（1764年4月17日））は、江戸中期の神道学者である。
別名：本来は五十嵐氏で、諱（いみな）は貞鎮（さだしず）、伊織は字（あざな）で、通称は定右衛門。後に徧無為（へんむい）と号した。
依田伊織 家族
父の義正は宋山と号し、是政村（府中市是政）の井田家から養子として入婿した。（小田原北条氏の臣、井田摂津守是政の曾孫にあたる人物である。）母は府中本町きっての旧家、持高60石余の有力農家、五十嵐家の玉露荘伯と号した人の娘である。夫婦には9人の子があり、伊織は末子である。
長男、次男、四男、五男は早世した。三男は出家したものの、父母に先立ち死去している。六男の真純義存法印は、上野東叡山津梁院の住職。八男の祥雲亮厳は、紀州和歌山愛宕山円珠院の住職になり、後に弟子に寺を譲って近住の僧となった。
依田伊織 生涯
伊織は末子であったが、上の兄弟が早世・出家した為に両親を養う立場にあった。妻子を持つこと無く、出家せず、父母に孝養を尽くしながら神・儒・仏の学問を習得し、神学体系を起こして130巻にも及ぶ著作を残している。
両親没後の享保6年（1721年）41歳の時、府中本町の実家を離れ、兄が住職を務める上野寛永寺の子院「津梁院」に仮住まいをした。その後、谷中に「興雲閣」を建て著作活動を始めた。
伊織は両親や祖先の冥福を祈るために、寺院造立を願っていたが、当時は寺院の建立が抑止されていて、願いは叶わないまま月日が流れた。
寛保3年（1743年）の冬、衰微はしていたが10石6斗余の朱印地を有する、由緒ある府中の天台宗「善明寺」の若い住職、證海が移築の申し出をして、再建することになった。伊織は祖先の館跡を提供、財を寄進し、現在の悲願山善明寺を延享2年（1745年）に改建した。改建後は寺内に悲願山文庫を建立して著作・蔵書を中心に多くの人を指導した。
依田伊織 生涯
善明寺は安楽律院派の寺院であったが、宝暦8年（1758年）天台宗における安楽律の廃止をうけて、やむなく一向大乗寺に属することになった。この時、京都の冷泉先大納言宗家卿の別宅に仮居して著作集「大教小補」等の仕上げをしていた伊織は、急遽江戸に帰り事後対応に追われ、著作活動は終わることになる。そして安楽律復旧の訴訟を行うために、江戸にやってきた退散律僧に東京谷中の自宅を開放し、世話をした。
宝暦14年（1764年）3月17日、持病の癪が悪化し、多くの弟子達に見守られながら84歳で没している。善明寺には帰葬された伊織の墓「偏無居士依田君之墓」が、両親の供養塔と並んで本堂裏にある。碑文もあり下野国（現：栃木県）の大平山神社主、青木摂津守政勝の撰文で証海居士が碑銘を作っている。墓は現在、都の旧跡に指定されている。
伊織が没して8年後の安永元年（1772年）9月、安楽律院派は復活して、善明寺もまた證海光潤が復帰、律院となった。
相佐優斗
相佐 優斗（あいさ ゆうと、2000年〈平成12年〉6月22日 - ）は、日本の実業家・予備校講師・著作家（書籍・動画）。
オンライン英検指導専門塾・クラウドEnglish塾長。
相佐優斗 人物
富山県出身。幼少期は、親の転勤でアメリカ・オハイオ州で６年間を過ごす。。
日本に帰国後、帰国子女として小学校では上位の成績をキープするが、中学受験には失敗。その挫折経験から中学校では上位の成績を維持し、富山県立富山中部高等学校に進学。高校２年生時には、全国大会である第5回KIU杯高校生英語スピーチコンテスト(九州国際大学主催)で審査員満票の優勝を果たす。 その一方で相佐は、アメリカでの教育との比較から、紋切り型の日本の教育方法に疑問を持ちながら生活していた。
2023年に早稲田大学社会科学部を卒業。大学進学後に、予備校講師として勤務する中で「日本の英語教育を本気で変えたい」という思いが再燃。
大学2年生時の2021年に中高生を対象としたオンライン英検指導専門塾・クラウドEnglishを孫辰洋らと創設した。
以降クラウドEnglish塾長として、小学生から大学生まで数多くの生徒の英検対策指導を行う。
2023年には初の著書である「3ヶ月で英検準１級をとる！」を幻冬舎から出版し、英語検定・受験参考書部門など10数部門でベストセラーとなる。
サカタザメ属
サカタザメ属（学名：Rhinobatos）は、ノコギリエイ目サカタザメ科の下位分類群の一つ。
サカタザメ属 分類
以前はサカタザメ科の全ての種が分類されていたが、多系統であることが判明した為、多くの種が Acroteriobatus、ミナミサカタザメ属、Pseudobatos に移された。
サカタザメ属 下位分類
サカタザメ属 Rhinobatos H. F. Linck, 1790
Rhinobatos albomaculatus Norman, 1930 (white-spotted guitarfish) ギニア湾からアンゴラまでの沿岸部に生息する。全長は通常60 cmで、体には白点が散らばる。
Rhinobatos annandalei Norman, 1926 (Annandale's guitarfish) インド、パキスタン、スリランカ、ミャンマー沖に生息。雄は全長89 cmに達するが、雌は65 cm程度。白点が対称的に並ぶ。
Rhinobatos austini Ebert & Gon, 2017 (Austin’s guitarfish) クワズール・ナタール州からモザンビークにかけての沿岸付近に生息。全長110 cmを超え、吻部腹側には黒い斑点があり、背面に目立った棘などは無く、黒い斑点が対称的に存在する。
Rhinobatos borneensis Last, Séret & Naylor, 2016 (Borneo guitarfish) 南シナ海とボルネオ島沖の大陸棚に生息。雄は68 cm、雌は90 cmに達する。体には淡黄色の斑点があり、背鰭には暗色の斑点がある。
サカタザメ属 下位分類
Rhinobatos holcorhynchus Norman, 1922 (slender guitarfish) ケニアからクワズール・ナタール州までの沖合の大陸棚に生息。全長は最大127 cmで、背面はオリーブグリーンで斑点は無く、吻部腹面に黒斑がある。
Rhinobatos hynnicephalus J. Richardson, 1846 (Ringstreaked guitarfish) コモンサカタザメ
Rhinobatos irvinei Norman, 1931 (spineback guitarfish) モロッコからアンゴラまでの沿岸近くに生息。通常65 cmで、体にはヒョウのような模様がある。
Rhinobatos jimbaranensis Last, W. T. White & Fahmi, 2006 (Jimbaran shovelnose ray) インドネシア中部の固有種で、沿岸付近に生息。雄は89 cm、雌は99 cmで、白点は無い。
Rhinobatos lionotus Norman, 1926 (smoothback guitarfish) ベンガル湾、ミャンマー、スリランカの大陸棚に生息。全長75 cmで、暗色の不規則な斑点が対称的に並ぶ。
サカタザメ属 下位分類
Rhinobatos manai White, Last & Naylor, 2016 (Papuan guitarfish) パプアニューギニアのニューアイルランド州沖に生息。全長73 cmで、背面には褐色の斑点が散らばる。
Rhinobatos nudidorsalis Last, Compagno & Nakaya, 2004 (Bareback shovelnose ray) マスカリン海台に固有。全長50 cmと小型で、目立った棘などは無い。
Rhinobatos penggali Last, W. T. White & Fahmi, 2006 (Indonesian shovelnose ray) インドネシア中部に固有で、沿岸付近の棚に生息。全長は雄が86 cm、雌が99 cm。背中には白点がある。
Rhinobatos punctifer Compagno & Randall, 1987 (spotted guitarfish) 紅海、オマーンからパキスタンの大陸棚に生息。全長は最大88 cmで、体色変異が多く、体盤縁付近に白点の散らばる個体や、網目模様に近い個体もいる。
サカタザメ属 下位分類
Rhinobatos ranongensis Last, Séret & Naylor, 2019 (Ranong guitarfish) アンダマン海、ミャンマー、タイの沿岸付近に生息。全長は60 cmを超え、目立った模様は無い散らばる。
Rhinobatos rhinobatos Linnaeus, 1758 (common guitarfish) コモンギターフィッシュ
Rhinobatos sainsburyi Last, 2004 (goldeneye shovelnose ray) 西オーストラリア州、ノーザンテリトリー沖に生息。全長は最大59 cmで、無地または褐色の斑点がある。
Rhinobatos schlegelii J. P. Müller & Henle, 1841 (brown guitarfish) サカタザメ
Rhinobatos whitei Last, Corrigan & Naylor, 2014 (Philippine guitarfish) フィリピンの市場で発見された個体を元に記載された。全長は最大72 cmで、背面には白い斑点が規則的に並ぶ。
二輪車交流振興協会
一般社団法人二輪車交流振興協会（いっぱんしゃだんほうじんにりんしゃこうりゅうしんこうきょうかい、英: Motorcycle Exchange Promotion Association）は、滋賀県近江八幡市に事務局を置く、非営利型一般社団法人である。
バイクは単なる移動手段でなくコミュニケーションツールになりうる素晴らしいものだと理念から「バイクは人と人をつなげるコミュニケーションツールだ！」を合言葉に、バイクを通して交流を図ることを目的としている。
二輪車交流振興協会 概要
2021年9月12日に滋賀県で初めてとなる「トイラン」を開催した「トイランびわこ実行委員会」が2022年9月12日に設立した非営利型一般社団法人。
設立当初はバイク愛好家７人で構成されていた。
二輪車交流振興協会 事業内容
当法人は、自動二輪車及び原動機付自転車を通して人々が交流することを目的とし、その目的に資するため、次の事業を行う。
O (ユジュのアルバム)
『O』（オー）は、韓国の歌手・ユジュの2枚目となるミニアルバム。2023年3月7日に発売された。
O (ユジュのアルバム) 概要
2023年2月14日、3月7日にミニアルバムを発売することを発表し、スケジュールが公開された。2月16日、ティザー映像を公開。2月27日、タイトル曲「Without U」を発表し、トラックリストを公開。3月1日、ハイライトメドレー映像を公開し、3月3日にタイトル曲「Without U」のミュージックビデオティーザーを公開した。
エスタディオ・ムニシパル・デ・チャピン
エスタディオ・ムニシパル・デ・チャピン（Estadio Municipal de Chapín）は、スペイン・アンダルシア州ヘレス・デ・ラ・フロンテーラにある多目的スタジアム。ヘレスCDとヘレスDFCがホームスタジアムとして使用している。
エスタディオ・ムニシパル・デ・チャピン 概要
1932年から1988年まで使用されていたエスタディオ・ドメクを取り壊してその後継スタジアムとして建設され、1988年6月28日にヘレスCD対レアル・マドリードの親善試合で開場した。建設以前のこの土地には競馬場が存在していたため、2002年にこのスタジアムでも競馬を開催するためにトラックの整備などが行われた。その改修後には第4回大会となる世界馬術選手権が開催された。
1990年9月3日、このスタジアムで開催されたシウダ・デ・ヘレス国際陸上選手権では、300m走にてキューバのロベルト・エルナンデスとアメリカ合衆国のダニー・エベレットが2人同じく31秒48という当時の世界記録を打ち立てた。
2018年には開場以来手がつけられていなかったスコアボードや大型液晶、排水設備などの改修が施された。
チャツムタケ
チャツムタケ（茶錘茸、学名: Gymnopilus picreus）はチャツムタケ属に属する秋に倒木に生える赤色から黄色の小型のキノコ（菌類）。かつてはフウセンタケ科、モエギタケ科に属していたが、現在はヒメノガステル科に編入されている。
チャツムタケ 分布・生態
北半球の温帯から寒帯に分布する。
腐生菌（腐生性）。おもに秋に、マツやモミなどの針葉樹の朽木や枯れ木や古い切り株に、束生から群生する。
チャナメツムタケいう名前の食用キノコが存在するが、本種と近縁なわけではない。
チャツムタケ 形態
子実体は傘と柄からなる。傘径は1.5 - 4センチメートル (cm) またはそれ以上。円錐形または釣鐘形および饅頭形の状態からやがて扁平形になる。傘の表側は黄褐色から茶褐色で中央は濃い。表面はなめらかで平滑であり、水がしみ込んだよう。傘は古くなると縁の部分にやや条線をあらわす。
傘の裏側のヒダは初め明るい黄色だが、胞子が熟すと錆色に変わる。胞子は8.5 - 10 × 4.5 - 6マイクロメートル (μm) で、アーモンド形、いぼに覆われる。密で、ひだに垂生。
柄の高さは2 - 5 cmで太さは直径2 - 4ミリメートル (mm) 。柄の上部は淡褐色で下部は暗褐色で白色の綿くず状のささくれがある。柄の中は空洞になっている。上下は同じ太さかまたは上方がやや細く、かすかな縦の模様があり、つばはない。
肉はやや強いキノコ臭があり、味は苦い。
チャツムタケ 毒
毒成分として少量のシロシビン類が検出されている。シロシビンは、頭痛、悪寒、平衡感覚の喪失、めまい、血圧降下、幻覚、精神錯乱、暴力など中枢神経系の中毒を起こす。このシロシビンはメキシコの原住民が宗教儀式に使っていたキノコなどに含まれている。中枢神経の視覚に関与するセロトニン受容体に作用し、これによって幻覚や精神錯乱を引き起こすと考えられている。
チャツムタケ 似ているキノコ
色や形が地味で生え方が食用キノコのエノキタケ（Flammulina velutipes）やナラタケ（Armillaria mellea subsp. nipponica）、キツブナラタケ（Armillaria sp.）に似ている。チャツムタケは毒キノコであるので、キノコ狩りでそれらと間違えて食べるおそれがあることから注意喚起されている。
白鹿 (女優)
白 鹿（バイ・ルー、1994年9月23日 - ）は、中華人民共和国の女優。江蘇省の常州市出身。
白鹿 (女優) 略歴
13歳から14歳ごろ（2007年前後）から見始めた韓国ドラマがきっかけで芸能界をめざし、韓国の大手芸能事務所SMエンターテインメントのオーディションを上海で受けたが落選した。その後モデルとして活動し、2016年にテレビドラマ『朝歌』に出演して芸能界に本格デビューした。2019年放送の歴史恋愛活劇『招揺』では、タイトルロールの路招揺役で本格的なアクションを披露すると共に多彩な演技力を見せた。
鹿取泰衛
鹿取 泰衛（かとり やすえ、1921年7月16日 - 2003年1月11日）は、日本の外交官。位階は正三位。
外務大臣官房長、外務審議官、駐中国特命全権大使、駐ソ連特命全権大使。
鹿取泰衛 人物・経歴
宮城県仙台市出身。1941年浦和高等学校文科乙類卒業。1943年東京帝国大学法学部政治学科中退、外務省入省。ドイツ語研修を受ける。在ドイツ日本国大使館一等書記官を経て、1963年外務省欧亜局西欧課長。1965年外務省外務大臣官房会計課長。1967年外務省北米局外務参事官。同年在シアトル日本国総領事館総領事。1969年在インド日本国大使館参事官。1970年外務省経済協力局外務参事官。1972年外務省外務大臣官房長。1974年外務省経済協力局長。1975年オーストリア国駐箚特命全権大使、国際原子力機関理事会理事たる日本政府代表。1979年外務審議官。1981年中華人民共和国駐箚特命全権大使。1984年ソヴィエト連邦駐箚特命全権大使。1987年国際交流基金理事長。1992年国際交流基金顧問。1993年日本外交協会理事長。同年、勲一等瑞宝章を受章。2003年1月11日、呼吸不全のため東京都目黒区三田の自宅で死去。同年正三位。
Cool Companions on Ultrawide Orbits
Cool Companions on Ultrawide Orbits（COCONUTS）とは、主星から遠く離れた太陽系外惑星および褐色矮星の伴天体を発見するための大規模な観測プロジェクトであり、この種の天体を発見するための最初のプロジェクトであるとされている。2021年、チームは惑星COCONUTS-2bの発見を発表した。これは、これまでに直接画像化された中で最も近い太陽系外惑星である。COCONUTSは、300,000個の恒星を対象とし、主星から遠く離れた太陽系外惑星および褐色矮星の伴天体の発見に特化した大規模探索である。
開回路電圧
開回路電圧（かいかいろでんあつ、英語: open-circuit voltage、略称: OCVまたはVOC）は、いかなる回路からも切り離された時の電子機器の2つの端子間の電位差である。開路電圧や開放電圧とも呼ばれる。接続されている外部負荷は存在しない。端子間に外部電流は流れていない。
開回路電圧は、電流を止めるために太陽電池あるいは電池に印加しなければならない電圧として考えることもできる。記号Vocで表わされることもある。回路網解析では、この電圧はテブナン電圧とも呼ばれる。
電池および太陽電池の開回路電圧は特定の条件下（充電率、照度、温度など）で見積もられる。
電池や単電池について言及される電位差は大抵開回路電圧である。
トランスデューサーの開回路電圧の値はその起電力（emf）と等しい。起電力は電流を流していない時に生み出される最大の電位差である。
開回路電圧 例
下図の回路を考える。
5 Ωの抵抗器の両端の開回路電圧を知りたいとすると、まず回路から抵抗器を切り離す。
ループ1を流れる電流とオームの法則から、抵抗Cを通した電圧降下を調べる。抵抗器Bには電流は流れておらず、電圧降下は起きないため、開回路電圧には影響しない。
開回路電圧は抵抗Cを通した電圧降下
である。
勝野康助
勝野 康助（かつの やすすけ、1906年 - 1985年）は、日本の外交官。法務省入国管理局長、駐ノルウェー特命全権大使、駐ポルトガル特命全権大使。
勝野康助 人物・経歴
岐阜県出身。麻布中学校、第三高等学校文科甲類を経て、1932年東京帝国大学法学部政治学科卒業、外務省入省。1948年連絡調整中央事務局第一部総務課長。1949年賠償庁賠償部長。1952年在サン・フランシスコ日本国総領事館総領事。1956年外務省経済局外務参事官。
1957年外務大臣官房審議官。1958年法務省入国管理局長。1960年外務大臣官房審議官。同年セイロン国駐箚特命全権大使。1962年ノールウェー国駐箚特命全権大使。
1965年ポルトガル国駐箚特命全権大使。1976年勲二等旭日重光章受章。1985年叙正三位。
何法倪
何 法倪（か ほうげい）は、中国東晋の穆帝司馬聃の皇后。本貫は廬江郡灊県。
何法倪 生涯
父は散騎常侍の何準。母は孔氏。永和初年に朝廷の実権者であった何充の姪に当たる。
升平元年（357年）8月、当時15歳で元服を行った穆帝に嫁ぎ、皇后に立てられた。穆帝との間に子供はいなかった。升平5年（361年）9月、穆帝の崩御に伴い哀帝が即位すると、穆皇后と称され永安宮に居住した。元興2年（403年）、桓玄の簒奪により司徒府に移された際、法倪は乗っていた輿を太廟前で止め、大きく号泣して桓玄の怒りを買ったという。
その後、零陵県君に降格され、安帝と共に巴陵に放逐された。元興3年（404年）、劉裕の挙兵により安帝が復位すると、建康に帰った。法倪は歴代皇帝の陵墓に拝謁しようとしたが、変乱が完全に平定されなかったため実現できなかった。同年7月、66歳で崩じた。章と諡された。
生成的人工知能
生成的人工知能（せいせいてきじんこうちのう、英: generative artificial intelligence）または生成AI（せいせいエーアイ、英: GenAI）は、文字などの入力（プロンプト）に対してテキスト、画像、または他のメディアを応答として生成する人工知能システムの一種である。ジェネレーティブAI、ジェネラティブAIともよばれる。
生成的人工知能モデルは、訓練データの規則性や構造を訓練において学習することで、訓練データに含まれない新しいデータを生成することができる。
著名な生成AIを用いたシステムとしては、OpenAIがGPT-5などの大規模言語モデルを使用して構築したチャットボットのChatGPT（および別形のBing Chat）や、GoogleがLaMDA基盤モデルに構築したチャットボットGeminiがある。その他の生成AIモデルとして、Stable DiffusionやDALL-Eなどの人工知能アートシステムがあげられる。
生成的人工知能
生成AIは、アート、執筆、ソフトウェア開発、ヘルスケア、金融、ゲーム、マーケティング、ファッションなど、幅広い業界で応用できる可能性があるとされている。生成AIへの投資は2020年代初頭に急増し、Google、Amazon、Microsoft、Baiduなどの大企業だけでなく、多数の中小企業も生成AIモデルを開発している。しかし、生成AIを訓練する目的での著作物の野放図な利用や人をだましたり操作したりするフェイクニュースやディープフェイクの作成など、生成AIの悪用の可能性も懸念されており、欧州連合における人工知能法など法規制の議論も進んでいる。また、効果的加速主義などの技術思想との関係も指摘されている。
生成的人工知能 歴史
機械学習の分野では、その誕生以来、データをモデル化し予測することを目的として、統計的モデルを使用してきた。2000年代初め頃、ディープラーニング（深層学習）の登場により、画像や動画処理、テキスト分析、音声認識などのタスクで進化と研究が進んできた。しかし、ほとんどのディープニューラルネットワークは識別的モデルとして、画像認識 (en:英語版) のような分類タスクを実行していた。
2014年、変分オートエンコーダや敵対的生成ネットワークなどの進歩により、画像のような複雑なデータの生成的モデルを学習し、生成することができる実用的なディープニューラルネットワークが登場した。
2017年、Transformerネットワークはより大規模な生成的モデルの実現を可能にし、2018年に最初の生成的事前学習トランスフォーマー（GPT）が開発された。2019年、GPT-2がこれに続き、基盤モデルとして教師なし学習を多くの異なるタスクに汎化する能力を実証した。
生成的人工知能 歴史
2024年、映像生成AIの実用化の成功は、イラスト生成AIの成功が人間の仕事の質を超えるのと同じようになると専門家は予想している。
2025年、生成AI検索はMITが発表した世界のブレークスルー技術ランキングで2位にランクインし、従来のGoogle検索は生成人工知能検索に取って代わられると予測されている。
これ以降の応用面における進化については次節のモダリティを参照のこと。
生成的人工知能 モダリティ
生成AIシステムは、教師なしまたは自己教師ありの機械学習を、データセットに適用することにより構築される。生成AIシステムの能力は、訓練に使用するデータセットのモダリティや種類によって異なる。
生成AIは、ユニモーダルシステムとマルチモーダルシステムに大分でき、ユニモーダルは1種類の入力（例：テキスト）しか受け入れないのに対し、マルチモーダルは複数種類の入力（例：テキストと画像）を受け入れることができる。
テキスト

→「大規模言語モデル」を参照 単語や単語トークンで訓練された生成AIシステムには、GPT-5、LaMDA、LLaMA、BLOOM などがある（を参照）。これらは自然言語処理、機械翻訳、自然言語生成が可能であり、他のタスクの基盤モデルとして使用することができる。データセットとして、BookCorpus、Wikipediaなどがある（テキストコーパスの一覧を参照）。
生成的人工知能 課題
生成的人工知能のリスクに対して多くの懸念の声がある。
その中で、抗議活動や訴訟、人工知能開発の一時停止の要求が行われている。また、各国政府は規制を検討するなどしている。
2023年5月に開催されたG7広島サミットでは広島AIプロセスが採択され、その中では安全、安心、信頼できるAIの実現に向けてAIライフサイクル全体の関係者それぞれが異なる責任を持つ目的でリスクの低減などの方針を定める「全てのAI関係者向けの広島プロセス国際指針」を整理した。
AI開発の初期の頃より、どのような仕事がコンピュータによって実行可能であり、実行させるべきかであるかの議論がELIZAの開発者であるジョセフ・ワイゼンバウムらによって進められてきた。
生成的人工知能によるイラストレータや俳優、声優、アナウンサーなどの失業が懸念されている。2023年4月の時点で画像生成AIにより中国のイラストレーターの仕事の70%が失われていると報告されている。2023年7月には生成AIの開発が2023年のハリウッド労働争議の一因となった。映画俳優組合の会長フラン・ドレッシャーは、2023年のSAG-AFTRAストライキ中に「人工知能はクリエイティブな職業に存続の脅威をもたらす」と宣言した。 音声生成AIは、声優業界への潜在的な脅威とみなされている。
生成的人工知能 課題
これまでも古典的な画像処理技術などでフェイク情報は作成されてきたが、生成的人工知能によって画像や映像、音声、文章などの生成がより高精度に且つ容易になるため、詐欺や世論操作、プロパガンダ、名誉毀損等に悪用される可能性があるとされている。国内外において、政治家の顔を入れ替えたり、発言の捏造などの世論操作や、災害に関するデマゴーグ、ニュース番組になりすました広告やフェイクポルノ等の事例が起こっている。
悪用事例以外にも、ニュース記事の生成や日本赤十字社による関東大震災の体験記の生成などの生成的人工知能の活用を目指した取り組みに関してもその情報の信頼性と信憑性、歴史的記録の捏造など様々な課題が指摘されている。
音声でも有名人や公人の物議を醸す発言をしている音声を生成する例などがある。
2024年、日本の有名声優26名が、本人に無断で学習・生成されるAI音声や映像に反対する有志の会として『NOMORE 無断生成AI』を結成し、啓発動画を公開した。声明文では「やった覚えのない朗読や歌、そして声そのものが、ネット上に公開され、時に販売」される現状への強い懸念が表明され、「平和的な認識のすり合わせのための議論を有識者も交えて行い、文化的なルール作り」を行うことを提言した。
生成的人工知能 課題
これに対して、ユーザーの身元確認を通じて潜在的な悪用の軽減に取り組むシステム整備を行うほかに、技術的にディープフェイクへの対策のための研究が進められている。
韓国、中国、台湾、インド、クウェート、ギリシャのニュース放送局は、生成的人工知能をナレーションに活用しニュースを伝えており、ニュースの信頼性に関する懸念が呈されている。AIによるナレーションはISILによっても利用されている。
2023年4月、ドイツのタブロイド紙Die Aktuelleは、スキー事故で脳挫傷を負って、2013年以来公の場に姿を見せていなかった元レーシングドライバーのミハエル・シューマッハとの偽のインタビューを生成的人工知能で作成して掲載した。この記事は表紙に「欺瞞的に本物」という一文を明記し、インタビューの最後に生成的人工知能によるものであることが明記されたものだったが、論争を巻き起こした後、編集長は解雇された。
2023年、Googleは報道機関に対し、「時事問題の詳細」などの入力データに基づいて「ニュース記事を作成する」とされるツールを売り込んだと報じられた。この売り込みを受け報道機関側は、このツールを「正確で手の込んだニュースを作成するための努力を軽視している」と評した。
生成的人工知能 課題
2025年1月、Appleがベータ版としてリリースしたApple Intelligenceが提供するニュース記事要約機能で誤要約が相次いだため、ニュース記事要約機能を一時停止した。
2025年2月、NHKが提供するネット配信ニュースのAI自動翻訳サービスで、中国が領有権を主張する沖縄県の尖閣諸島を「釣魚島」（同諸島の中国名）と誤翻訳する事故が発生し、NHKは同サービスを廃止した。
大規模言語モデルを含む一部生成AIサービスは、利用者の入力をモデルの性能改善に再利用する設計を取ることがある。学習に取り込まれたデータは将来の生成過程で部分的に再現される可能性があり、機密情報や顔写真などが意図せず外部に露呈するリスクが指摘されている。 例えば、大規模言語モデル型の生成AIサービスに対し、技術仕様書や営業秘密、会議議事録など 企業の機密情報 を要約目的でプロンプトに貼り付けると、そのデータが提供事業者の管理するサーバーに保存されて、再学習に利用され、のちに生成文から情報が推測されるおそれがある。
生成的人工知能 課題
また、生成AIの多くはクラウドサービスとして提供されており、一般に入力したデータは通信経路の暗号化を経て事業者のサーバーに保存される。この点はクラウドストレージやウェブメール等と同様であり、保存先のアクセス制御が不十分な場合には、第三者からの攻撃や内部不正により入力した情報が漏洩する危険がある。企業向けエンタープライズプランなどで「入力データを再学習に利用しない」と明示されている場合でも、障害対応や監査目的でデータ自体は一定期間サーバに保持されるのが一般的であり、その間のアクセス管理が不十分であれば情報漏洩リスクを完全に排除できるわけではない 。
こうしたリスクを踏まえ、サムスン電子、Apple、Amazonなど一部の企業は、外部の生成AIサービス利用を一部または全面的に禁止した。
2025年3月、ChatGPTに、ユーザがアップロードした画像を「ジブリ風」に加工する機能が追加されて、利用者が急速に増加すると同時に、利用者の個人写真がAI学習に利用されることへの懸念が広がった。法律の専門家は、「個人が特定され得る顔写真などの“センシティブな画像”は安易にアップロードしない方がよい」と警告している。
生成的人工知能 課題
これらの課題への対応として、外部サーバへのデータ送信を伴わず、PCやスマホ内のみで処理が完結する小規模言語モデルに代表されるローカル型AIモデル（オンデバイス推論型AI）が近年開発されつつあり、情報漏洩リスクの低減策として注目されている 。
生成的人工知能の出現以前からディープフェイクは既にフィッシング詐欺を含むさまざまな種類のサイバー犯罪に悪用されている。生成的人工知能によるテキスト生成AIはECサイト上で高評価の偽レビューを量産するために大規模に行うことなど可能にした。ほかにもWormGPTやFraudGPTなどサイバー犯罪を目的とした大規模言語モデルが作成された例もある。
グーグルでクリック詐欺の対策に従事していたシュマン・ゴーセマジュムダーは、当初メディアを騒がせたディープフェイク動画はすぐに一般的となり、その結果より危険なものになるだろうと予測している。2023年の研究では脱獄や逆心理学などを使った攻撃でChatGPTに掛けられた保護を回避して有害情報を抽出する脆弱性を確認した。同研究ではChatGPTのソーシャルエンジニアリングやフィッシング詐欺への悪用の潜在的リスクを指摘しており、一方で、生成的人工知能を活用することでサイバーセキュリティを改善できる可能性を指摘している。
生成的人工知能 課題
生成的人工知能によって生成されたコンテンツにはもっともらしく聞こえる嘘や偽情報がランダムに出現する。この現象はハルシネーション（hallucination、幻覚)と呼ばれ、研究者はChatGPTに用いる大規模言語モデル（LLM）などでは最大27％の確率でハルシネーション (幻覚)を起こし、46％に事実関係の誤りが存在すると推定している。
LLMは、もっともらしい文章を生成できるものの、処理対象の言語の意味を理解してはいないという意味では確率的オウムという言葉が用いられる。この用語は2021年にティムニット・ゲブル、マーガレット・ミッチェル (科学者)らによって発表された論文「On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜 」（日本語: 確率的オウムの危険性について: 言語モデルは大きすぎるか?）において、広く知られるようになった。
2023年にはアメリカ合衆国ニューヨーク州の弁護士が審理中の民事訴訟の資料作成にChatGPTを利用した結果、存在しない判例の「引用」を6件行い、罰金を課せられるという事例も発生している。
生成的人工知能 課題
ハルシネーションを軽減するための研究が行われているが、ハルシネーションは避けられないものであり、大規模言語モデルの本質的な限界である可能性が指摘されている。また、大規模言語モデルは問題を軽減するように設計されたものであっても、かえってハルシネーションを増幅させることがあることが指摘されている。
人工知能の第一人者であるヤン・ルカンは、大規模言語モデルは物理的な世界を理解し、有意義なやりとりする能力が欠けているとして、LLMの性能の限界を示唆している。LLMは一貫したテキストを生成する能力を持っていても、人間レベルの知能に到達できるかどうか疑念の意見を述べている。「猫ほどにも世界を理解していない」と述べ、単に文章の並びに基づいて次の単語を予測するように訓練されているに過ぎないことを強調し、これを「一種のハック」と呼んでいる。
生成的人工知能が医療教育現場で推奨されることもある現在、生成的人工知能によるこうしたハルシネーション（作り話）を見抜く批判的思考が一層求められている。
生成的人工知能 課題
「ポチョムキン理解」は、大規模言語モデルが、一見深く理解しているように見えるが、実際にはその本質的に理解していない現象を指す。例えば、ある概念の説明は正確にできるにも関わらず、その応用や実践では矛盾や誤りを生じる状態が該当する。ポチョムキン村の逸話に基づき、中身の伴わない見かけだけの知識として、MIT（Marina Mancoridis）・ハーバード大学（Keyon Vafa）・シカゴ大学（Bec Weeks, Sendhil Mullainathan）共同研究チームにより名付けられた。この問題は、人工知能のさらなる発展や信頼性向上において重要な課題として議論されている。
LLMは、表面的なパターンを真似て答えを出しているだけ、真の推論能力は持っていないという、似た研究発表は、Appleも出している。
生成的人工知能が訓練データに含まれる文化的偏見を反映し、増幅する可能性が懸念されている。例えば、医師、エンジニア、教師など社会的地位が高いとされる職業を男性に、秘書や料理人、売春婦など社会的地位が低いとされる職業を女性に与える傾向がある場合 、「CEOの写真」から白人男性の画像を不釣り合いに多く生成される場合などが挙げられている。入力プロンプトの変更や訓練データの再重み付けなど、バイアスを軽減する手法が研究されている。
生成的人工知能 課題
最先端のAIモデルの訓練には膨大な計算能力が必要であり、十分な資金力を持っている大手テクノロジー企業に依存することが多い。GoogleやAmazon、Microsoftのようなビッグテックが所有する計算資源への依存や寡占が懸念される。
生成的人工知能の地球環境面への悪影響が指摘されている。特に、データセンターの運営に際する冷却水への淡水の使用、電力消費、それに際する温室効果ガスの排出などが懸念されている。例えば、ChatGPTによる検索には、Google検索の10倍の電力が必要と指摘されており、生成的人工知能に依存するアプリケーションの普及、あるいはモデルの訓練の増加による地球環境への負担が懸念されている。
提案されている対策として、モデル開発やデータ収集の前に潜在的な環境コストを考慮すること、データセンターのエネルギー効率を高めること、より効率的な機械学習モデルを構築すること、モデルの再訓練回数を最小限に抑えること、これらのモデルの環境影響を監査するための政府主導の枠組みを開発すること、これらのモデルの透明性を担保する法規制を講じること、エネルギーと水の浪費を規制すること、研究者にAIモデルの温室効果ガス排出量に関するデータを公開するよう奨励すること、機械学習と環境科学の両方に通じる専門家の数を増やすことなどが提案されている。
生成的人工知能 課題
スロップ（英：slop）と呼ばれる用語は人工知能によって粗製濫造されるスパムに似たコンテンツに対して使用される。ニューヨークタイムズによれば、スロップとは「ソーシャルメディア、アート、書籍、検索結果に表示される粗悪な、または望ましくないAIコンテンツ」である。
生成AIによって新たに生じる問題として指摘されているのは、ソーシャルメディア上の低品質な生成AIコンテンツに対するモデレーション、金銭を得る目的で低品質なコンテンツを投稿する悪質なユーザーの増加、政治的な偽情報、スパム的に投稿される科学論文、インターネット上で高品質あるいは求めるコンテンツを見つけるための時間と労力の増加、検索エンジン上の生成コンテンツの増加などがあり、ジャーナリズムの存続自体への懸念も表明されている。
生成AIの普及に伴ってニンテンドーeショップ、PlayStation Storeなどのゲームのマーケットプレイスでは、濫造された粗悪なゲームが氾濫して問題視されている。このようなゲームは「eSlop」と呼ばれ、人気作との混同を狙った作品名やAI生成画像の多用、同じゲームシステムにアセットをすり替えただけ（アセットフリップ）などの特徴を持つ。これに対し、ソニー・インタラクティブエンタテインメントなどの運営会社は該当作の削除などの対応を進めている。
生成的人工知能 課題
Amazon Web Services AI Labsの研究者らが発表した論文によると、ウェブページのスナップショットであるCommon Crawlの60億以上の文章のサンプルのうち、57%以上の文章が機械翻訳されていた。これらの自動翻訳の多くは、特に3つ以上の言語に翻訳された文章については、品質が低いとみなされた。リソースの少ない言語（例：ウォロフ語、コサ語）の多くは、リソースの多い言語（例：英語、フランス語）よりも多くの言語に翻訳されていた。
AI技術の発展により、複数の領域でAIに生成されたコンテンツ増加した。ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドンの調査では、2023年には6万件以上の学術論文（全出版物の1％以上）がLLMの支援を受けて執筆される可能性が高いと推定されている。スタンフォード大学の人間中心AI研究所によると、現在、新たに出版された情報科学分野の論文の約17.5％と査読文の16.9％に、LLMによって生成されたコンテンツが組み込まれているとしている。
視覚的なコンテンツも同様の傾向を示している。 ストック写真検索サービスEverypixelの統計によれば、2022年にDALL-Eが一般公開されて以来、毎日平均3400万枚の画像が作成されたと推定されている。2023年8月時点で、150億枚以上の画像がテキストプロンプトを使用して生成されており、そのうち80％はStable Diffusionに基づくモデルによって作成されていると推定されている。
生成AIモデルの訓練データにAI生成コンテンツが含まれる場合、そのモデルに欠陥が生じる可能性がある。生成AIモデルを別の生成AIモデルの出力のみでトレーニングすると、品質の低いモデルが生成されるため、訓練を繰り返す毎に徐々に品質が低下し、最終的には「モデル崩壊」につながる。これに関しては手書き文字のパターン認識と人間の顔写真を使ったテストが実施されている。
一方、生成AIによって合成されたデータは、現実のデータの代替としてよく使用される。このようなデータは、ユーザーのプライバシーを保護しながら、数学モデルの検証や機械学習モデルの訓練に利用できる。構造化データの場合も同様である。このアプローチはテキスト生成に限定されず、画像生成やコンピュータービジョンモデルの訓練に使用されている。
生成的人工知能 法規制
アメリカではOpenAI、Alphabet、Metaを含む企業が2023年7月にホワイトハウスとの間でAI生成物に電子透かしを入れる自主協定を締結した。 2023年10月、大統領令14110により国防生産法が適用され、すべての米国企業に対し、大規模AIモデルを訓練する際に連邦政府に報告することが義務付けられた。トランプ大統領はバイデン政権のAI安全規制を撤廃した。
欧州連合の人工知能法には生成AIシステムの訓練に使用される著作権保護の対象となるデータを開示すること、およびAI生成物にラベル付けを義務付ける要件が含まれた。
中国では、政府のサイバースペース管理局が導入した生成AIサービス管理のための暫定措置により、生成AIが規制対象となっている。これには、生成された画像やビデオに透かしを入れるための要件、訓練データとラベルの品質に関する規制、個人データの収集に関する制限、生成AIが「社会主義の中核的価値観を遵守」しなければならないというガイドラインが含まれている。
生成的人工知能 著作権
生成的人工知能を含む機械学習の訓練で著作物を複製・解析する行為が、各国の著作権法上どこまで許容されるかは依然として結論が定まっていない。
欧州ではDSM指令によって学術目的以外ではオプトアウトにより著作物の利用が制限される。これは著作権者がDSM指令の規定に基づく「機械可読な形式」で無断データ収集を拒否する意思表明をした場合、AIのデータセット収集や提供が著作権侵害になりうるものとなる。
アメリカではフェアユース規定において、どの程度まで機械学習の訓練が適法になるか議論の的になっている。2025年6月には、書籍を大規模言語モデルの訓練に使用した訴訟（Bartz vs. Anthropic）で、カリフォルニア北部連邦地裁が「合理的な変容性があり、市場代替効果も観念的に過ぎない」として複製行為をフェアユースと認定した。同年5月の同様の裁判（Kadrey vs. Meta）では、「著作物を著作権者の許可を得ることなく、また報酬を支払うことなくAIモデルに投入することは、大多数の場合は違法である」と、基本的な姿勢を明らかにしながらも原告側の証拠不十分で、Meta側に有利な判決を下している。
生成的人工知能 著作権
これに対し、2025年2月には、トムソン・ロイターが法律情報検索サービス企業による著作物の無許諾利用を訴えた裁判で、法律情報データベース のヘッドノートを大規模言語モデルの訓練に用いた行為について、「訓練データという派生市場に重大な影響を与える」としてフェアユースを否定し、著作権侵害を認定した。判決は控訴中であり、法情報という特殊市場に限定された判断か、より広範な先例となるかは上級審の判断を待つ必要がある。なお、これらの判決はいずれも地裁レベルの判断であり、2025年7月時点では生成 AIをめぐるフェアユースの最終的な司法基準は確定していない。
日本では、2018年改正著作権法で新設された第30条の4（情報解析に係る複製）が、生成AIを含む機械学習の訓練データ取得を規律する中心条文になっている。同条は、著作物を「当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合」に限り、必要と認められる範囲で複製・翻訳・翻案などを許諾なく行えると定めるもので、文化庁もAIの学習用データ収集はこの例外の典型に該当すると解説している。
生成的人工知能 著作権
ただし、条文は併せて「著しく著作権者の利益を害する場合」を適用除外としており、たとえば訓練用全文データセットをそのまま第三者に販売・配布するような行為は、市場代替効果が大きいと評価されて係争リスクを伴う。また、利用規約で機械学習目的の使用が禁止されているサイトからのスクレイピングや、技術的保護手段を回避して取得した素材は、そもそも「適法にアクセスできる著作物」に当たらず同条の保護外と解釈される。さらに、第30条の4は任意規定であるため、契約上で権利者が機械学習利用を明示的に排除している場合は、契約が優先し適法性が否定され得る点にも留意が必要である。
いわゆる無断学習を認める、著作権法30条の4を新設した2018年の法改正にあたっては、2015年11月から、AIやビッグデータなど「第4次産業革命」を念頭に、学者や弁護士らで構成するワーキングチームが、産業界からの意見を踏まえ、議論を開始した。2016年に権利者側へのヒアリングを実施したが、権利侵害の恐れは明示しなかった。日本音楽著作権協会（JASRAC）などの権利者団体から、権利侵害を前提としたビジネスの進展に懸念が示されたが、当時は権利侵害のリスクはゼロか軽微と説明されていたため、読売新聞などは社説を通じて抗議を続けている。
生成的人工知能 著作権
著作権法を専門とする一橋大学の長塚真琴教授は、現行の著作権法30条の4について、海外の専門家から過度に「AI開発を優遇」していると疑問を呈されるほど、先進国の法制で特異な規定であるとし、商用と非商用を分けていないなどの問題点を指摘し、今後の法改正で、オプトアウトを取り入れるなど、権利者保護を強化すべきであると提言している。
弁護士の河瀬季は、robots.txtなどの技術的措置に法的な効力を持たせられるような制度・仕組みが整備が望ましく、企業の自主規制では不十分であり、国主導の制度設計が必要であるとしている。原則として、AI企業と著作権者がライセンス契約を締結することで、学習データ提供者に対価を還元できるような仕組みが構築されることが望ましいとし、日本音楽著作権協会（JASRAC）のような著作権管理団体により、ライセンス料の支払いを管理することも選択肢としてあり得るとしている。
生成的人工知能 著作権
角田政芳（弁護士・東海大学教授）は、著作権法30条の4の規定により、生成AIの機械学習が適法になるという学説について、日本国の著作権法上、著作権の効力が及ぶ範囲は、権利制限の対象となる「著作物の視聴等をする者が当該著作物に表現された思想・感情を享受してその知的・精神的欲求を満たすという効用」に留まらず、送信を行う行為（23条、2条1項7号の2）、頒布行為（26条）、譲渡する行為（26条の2）、貸与する行為（26条の3）が含まれており、著作権法は、著作権の効力が非享受行為にも及ぶという構成になっていることを指摘し、その反面、いわゆる非享受行為は本来的に「対価の支払いをする」経済的価値がないとして、享受・非享受を問わず、著作権が及ばないことにした「機械学習パラダイス論」は、論理的に破綻していると指摘している。
ドイツの学説では、2022年に登場した生成AIについて、それよりも前の2021年に設けられたTDMの制限規定を適用することに批判的であることと同様に、日本国の著作権法でも、著作権法30条の4の規定を適用すべきでなく、さらに、生成AI開発目的の機械学習は、「自ら享受」する目的でなくても、「他人に享受させる」目的が含まれ、ユーザーに当該生成AIを用いた生成物を作成させるために提供するものであるからである。さらに、自ら享受する場合は、私的複製に当たり、権利制限の重複にあたる。
生成的人工知能 著作権
また、生成AIにおける機械学習が非享受目的の行為であっても、但し書きに該当し、それは、著作権者の利益を不当に害することとなる場合は、著作権者と競合市場がない場合であり、例えば、既存の音楽、小説・専門書、アニメ・映画などを利用した生成AIにより、コンテンツが大量に生産され、市場で競合すれば、著作権者の利益が不当に害されるのは明らかである。また、米国のフェアユースや欧州のTDMでも、海賊版からの学習は認められないにも関わらず、海賊版からの学習をも適法とする学説を批判する。
生成的人工知能 著作権
また、生成AI開発提供者の行為を、ユーザーに対するAIモデル提供の準備行為に該当すると考えて、利用者による無断複製・翻案等の著作権侵害への加担・幇助責任を問うことができるかについては、著作権の間接侵害該当性についても、生成AI開発提供者のユーザーやライセンシーに対する提供行為は、AIモデルをユーザーに使用させる行為であるため、その管理可能性と利益性が認められれば、「カラオケ法理」による侵害主体性が認められることとなり、ユーザーの使用行為の侵害・非侵害は無関係である。また、ユーザーの侵害行為を知りながら、AIモデルを提供する行為は、間接侵害責任が認められることとなる。この場合、生成AI提供者の著作権侵害責任については、著作権法21条と27条の複製権・翻案権の直接侵害責任や、20条の同一保持権侵害が認められ、30条の4、47条の5による権利制限は認められず、民事責任を問うことが可能であり、刑事犯については、刑法施行法21条により外国犯処罰とされるべきとする。
また、ベルヌ条約におけるスリーステップテスト等の国際条約との関係も議論されている。
生成的人工知能 著作権
2024年、中国の裁判所広州インターネット法院は、「ウルトラマン」に類似した画像が生成できる生成AIを提供していた事業者に著作権侵害を認め、損害賠償を命じる判決を出した。同法院は「生成した画像はウルトラマンの独創的表現を部分的または完全に複製したもの」と著作権侵害を認め、損害賠償と同キャラクターの生成停止を命じた。
生成AIモデルが、特定の著作物と同一の出力物を生成しなかったとしても、市場で同種の著作物と競合する場合に生じる被害を考慮すべきである。生成AIがコンテンツを生成する速度と規模は人間とは比較にならず、ユーザーが著作物の市場で元の著作者の作品を見つけづらくなり、市場を希釈化する危険を孕む。特定の作風の小説を生成AIにより模倣して類似する何千もの小説が市場で流通すれば、元の著作物が売れなくなることが予想される。
安藤和宏（東洋大学教授）は、AIによる学習を広く容認する日本の著作権法30条の4は、市場の希釈化を十分に想定していない「先走った」ものであり。将来的には、多くの自然人の創作物がAI生成物に淘汰されてしまい、また、市場の希釈化はすでに始まりつつあるとの見解を示している。
生成的人工知能 著作権
既存、または潜在的なライセンス市場が無断学習によって失われることも被害の1つとされる。すでにAI学習のライセンス供与を事業とする旨を表明している事業者がおり、今後発展の余地がある。報道機関、大手レーベル、映画スタジオなどは、潜在的なデータセット提供事業者となり得るが、このような背景は無許諾利用に対してフェアユースの適用に不利に働くと見られている。
各種の生成AIモデルは、著作権で保護された著作物を含む大規模な公開データセットをベースに訓練されている。AI開発者側は、フェアユース法理を根拠に訓練の合法性を主張しているが、著作権者側は権利侵害を主張している。AI開発者側は、変容的な利用であり、著作物の複製を一般に公開するものではないと主張している。しかし、著作権者側からはMidjourneyなどの画像生成AIは、著作権で保護された画像の一部とほぼ同じ出力が得られるとしており、生成AIモデルは、元の訓練データと競合すると指摘している。
例としてティム・オライリーは、LLMが著作権で保護された本や資料を使用して、オリジナルに代わる出力を作成しているとし、オリジナルと競合する派生作品を生み出すことは、間違いなくフェアユースではないとしている。
生成的人工知能 著作権
生成AIの訓練に使用される著名なデータセットの1つとして、LAION-5Bが挙げられる。これはインターネットからスクレイピングして収集した画像と説明文のペアからなる巨大なデータセットを公開したものであり、Stable DiffusionやMidjourneyやNovelAIなど有名なtext-to-imageモデルの基盤データとして用いられている。このデータセットはAI開発者に重宝される一方で、著作権保護の対象となっている画像が含まれており、基本的に権利者の同意なく収集されていることや児童ポルノなどの違法なコンテンツが含まれていることなどから、広く問題視されている。
訓練データを取得する際に海賊版サイトが利用されることも多く問題視されている。Metaに対する著作権侵害訴訟の過程で、同社がロシア発の海賊版サイト「LibGen」から多数の書籍や論文のデータをAIの訓練目的でダウンロードしていたことが明らかとなっている。過去にはOpenAIもLibGenを使用したことが判明している。なお、LibGenはすでに連邦地裁で著作権侵害による違法判決を受けている。