9月19日、Techstrong.AIが「Unredacted Court Filings Reveal Tech Executives Privately Termed AI Data Scraping 'Theft'」と題した記事を公開した。ニューヨーク・タイムズ対OpenAI・Microsoft著作権訴訟の未封印裁判書類により、MicrosoftのCopilotがニューヨーク・タイムズへの流入クリック数を最大93%減少させていたこと、また「Project Mango」と呼ばれる共同プロジェクトで著作権表示を除去した160,903点以上のコンテンツが収集されていたことなど、両社の公式主張と矛盾しかねない内部記録が明らかになった。

公言と内部認識のギャップ

OpenAIとMicrosoftは公式の法廷では「ウェブスクレイピングはフェアユース（公正利用）であり、変容的な利用に該当する」との立場を維持している。しかし今回公開された未封印書類は、その主張とは相容れない内部コミュニケーションを白日の下にさらした。

裁判書類によると、MicrosoftのApplied Science部門ディレクター、Brent Hechtは2023年1月の社内メモで、AIモデルが他者のコンテンツを「hoovering up（吸い上げる）」行為を「前例のない規模の驚くべき窃盗」と表現した。「コンテンツを作った人のほぼ全員が、このような形で使われることを意図しておらず、その利用に対して補償も受けていない」とも記している。

さらに書類によると、Hechtは2024年1月のプレゼンテーションで、自己崩壊的な「ドゥームループ（負のスパイラル）」への警告を発した。「最終製品が、その本質的なサプライヤーの経済的基盤を脅かす状況は極めて異例だが、それが我々の作り出した状況だ」という記述が残されている。

「代替品」と認めたChatGPT責任者

OpenAI側でも同様の内部認識が記録されている。書類によると、ChatGPTの責任者Nick TurleyはAI製品をパブリッシャーにとっての「実存的脅威」と社内で表現し、これらのツールが「概ね代替的（largely substitutive）」であり、技術の進歩とともにその傾向が強まると認めた。別のOpenAIエンジニアは「リンクをどれだけ目立たせても、ユーザーはクリックしない」と証言している。

書類に引用された内部データによると、Microsoft CopilotのAnswer Engine経由でのニューヨーク・タイムズへの流入クリック数は、従来のBing検索と比較して最大93%減少していた。AIがニュースの「要約」として機能する一方、元の報道機関への誘導が激減している実態が数字で示された格好だ。

ペイウォール迂回と著作権表示の意図的削除

書類ではより踏み込んだ疑惑も記されている。OpenAIの研究者Nick Ryderが社長のGreg Brockmanにニューヨーク・タイムズのペイウォールを回避する「ハック」を共有し、Brockmanが「ah nice（いいね）」と返信したとされるやり取りが記録されている。

また書類が主張するところによれば、「Project Mango」と名付けられた共同プロジェクトでは、原告パブリッシャーの著作物を少なくとも160,903点収集したデータセットが作成され、学習前に著作権表示が意図的に除去されていたとされる。

Nadella証言の微妙な立ち位置

MicrosoftCEOのSatya Nadellaは宣誓証言で、チャットボットの回答がパブリッシャーのサイト訪問の代替になっていることを認め、「ペイウォールで守られているコンテンツはライセンスを受けるべき」と証言した。さらに、ペイウォールのコンテンツが無断で使用されていたと知っていれば、OpenAIにモデルの再学習を求めていただろうとも述べている。

法的な論点：フェアユース防衛の崩壊リスク

フェアユースの成否を判断する四要素のひとつは、元の著作物の潜在的市場価値への影響だ。両社の幹部が社内で「代替品になっている」「収益を侵食している」と記録されていた事実は、この点でフェアユース防衛を大きく損なう可能性がある。法律の専門家も、これらの内部発言が法廷での立場を著しく弱める可能性を指摘している。

本件はニューヨーク・タイムズが2023年12月に提訴したもので、その後ニューヨーク・デイリー・ニュース、Center for Investigative Reportingも原告に加わっている。生成AI時代の著作権の範囲と、コンテンツ制作者への公正な対価を問う試金石的な訴訟として注目が集まっている。

詳細はUnredacted Court Filings Reveal Tech Executives Privately Termed AI Data Scraping 'Theft'を参照していただきたい。