侵害的なAI

私の個人ブログサイトのことだが，ランキングサイトに登録してみた。

そのランキングサイトでは，AIにより，ブログサイトの内容の要旨を自動的に作成し，紹介と称して表示している。私自身が作成した要旨文は，事前の断りなく消去されている。
そのAIが生成した紹介文なるものは，私のブログサイトの設置意図や内容を反映していないどころか，間違った印象を与えるものなので，100点満点で0点の内容であり，しかも，日本国の著作権法の関連条項に反する違法なものとなっている。

また，そのランキングサイトでは，ブログサイト中に掲載されている写真の中から適宜選択した写真のサムネイルも表示しているのだが，その選択が，当該記事の内容を代表するものではなく誤った印象を与えるものなので，やはり違法だ。

損害賠償責任及び刑事罰のリスクを避けたければ，そのランキングサイトは，AIの使用を全面的にやめ，今後一切AIを使用しないことにするべきだと思う。

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このようにして，生成AIなるものがいかに馬鹿であり，無能であり，有害であり，お金の無駄であるかを示す実例が自動的に日々積みあがっていく。

非常に面白い。

そのコレクションだけで極めて実証的な批判論文を多数書くことができそうだ。

有能であり，有益であり，費用対効果のあるものであることを維持するための点検など何も行われていないのだろうと想像するが，そのような仕事をこなすことのできる人材（←万能人であることを要する。）は滅多にいないので，改善の可能性はない。

法と情報研究会：第5回公開研究報告会

法と情報研究会の会員各氏（特に丸橋透先生及び金子敏哉先生）の協力により，研究報告会及び懇親会の準備が進められてきた公開研究報告会の開催日となった。

　法と情報研究会：第5回公開研究報告会
　http://cyberlaw.cocolog-nifty.com/blog/2026/02/post-f83d25.html

懇親会にも多数の方の参加がある予定。

　法と情報研究会：第5回公開研究報告会の懇親会
　http://cyberlaw.cocolog-nifty.com/blog/2026/03/post-ff8693.html

研究報告のためのレジュメや資料等は，ここからダウンロードできる。このネット公開のための作業に関しては，金子敏哉先生に大変お世話になった。

なお，報告者の研究報告には日本国著作権法及び関係各国の著作権法の適用がある。報告内容等の二次利用等に関しては関係する著作権法の条項に従わなければならない。

法と情報研究会：第5回公開研究報告会

新型コロナの関係及び諸般の事情のため，法と情報研究会の公開研究会を開催できない状態が続いていたが，丸橋透先生をはじめ会員各位の協力により開催準備が進められ，2026年3月8日に第5回公開研究報告会を開催できることとなった。

私も研究報告することになった。雑駁な内容のものしか準備できないが，『ネットワーク社会の文化と法』の中で提示した幾つかの仮説が，仮説提示後30年を経過した現在，全部正しかったということが事実によって証明されたことを宣言し，かつ，これからの法学は何をすべきなのかに関する私見を提示する内容の研究報告としたいと思う。

開催要領は，下記のところで入手できる。

　第5回公開研究報告会
　http://cyberlaw.la.coocan.jp/Documents/LawandInformation_5thConference.pdf

追記：2026年3月5日

懇親会の参加申し込み期限は，2026年3月6日まで延長されている。

生成AIに頼ると思考における多様性が衰退する？

下記の記事が出ている。

　画像生成AIと画像認識AIの生成ループを実行すると最終的にどんな指示でも「12種類のスタイル」に収束してしまうことが判明
　GIGAZINE: 2025年12月25日
　https://gigazine.net/news/20251225-ai-image-generators/

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当然のことが述べられていると考える。しかも，美術の分野に限らず，経営判断のような場面でも同じことが起きる。

LLMは，要するに巨大な海賊船のようなものであり，他人がつくった産物を奪い，違法に模倣するということを繰り返すことによって成立している本質的に違法な存在なのだが，そもそも，世間に存在している表現物等の多様性には限界がある。それは，人間の表現において，既に模倣が繰り返されていることによる。

簡単に言えば，学習対象となる情報の段階で既に陳腐でステレオタイプ的なものしか存在しないので，そのようなものをどれだけ多数学習しても多様性や独創性が生ずることはない。

生成AIとは，そのようなつまらない玩具に過ぎない。独創性など全くない。

それゆえ，経営判断の分野で生成AIを使用しても，利用者である企業が他の企業に対して優位を得るということが決してあり得ないことが最初から予定されている。

例外として非常に優れた美術作品等は著作権によって守られているので，それを学習した結果を許諾なく模倣すれば違法な二次利用になる。

経営判断の場合も同じであり，他には知られておらず，優位性をもたらし得る企業経営上のノウハウ等は営業秘密として保護されている。そのようなノウハウ等を許諾なしに学習することは，単なるスパイ行為に過ぎず，違法行為となる。

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これまで何度も述べたことではあるが，軍事用の機械制御目的のAI開発等の例外を除き，生成AIまたはLLM開発に投資しても財産を失うだけとなることだろう。

AI引用？

GPT関連において一般に「AI引用」とされている自動処理の大半は，各国の公正な引用習慣を全く遵守しておらず，単なる海賊行為である。

被引用文書または被引用データの保有者の個別の事前の同意がある場合には違法性が阻却される。
しかし，そのような場合，今度は，違法なステルスマーケティングのリスクが生ずるので，そのリスクを消滅させるための自動的な処理が導入されていなければ違法な処理となる。

そのようなリスクを消滅させるための自動的な処理の例としては，「学習されることに同意した事業者のための商業宣伝広告」等の目立つ表示をすることなどが考えられる。
これは，AIビジネスを黒字転換させるために行われていることの一部である以上，消費者や一般市民を欺瞞的な行為から守るための当然の安全確保の一種だ。

以上は，初歩的な基礎事項の一部。そのような重要な点に全く触れることなく「AI引用」を推奨する者は，違法行為者またはその共犯者である確率が非常に高いと言える。

なお，ここで述べていることは，計画経済を基本とする国家においても妥当するのだが，（基本的に言論の自由がないため）国民がAIに反対すると国家警察による粛清の対象となり得るという点が自由主義諸国とは根本的に異なる。

Open AIに対するサイバー攻撃

下記の記事が出ている。

　OpenAI Codex CLI Command Injection Vulnerability Let Attackers Execute Arbitrary Commands
　Cyber Security News: December 1, 2025
　https://cybersecuritynews.com/openai-codex-cli-vulnerability/

　OpenAI API user data exposed in Mixpanel hack
　SC Media: December 1, 2025
　https://www.scworld.com/brief/openai-api-user-data-exposed-in-mixpanel-hack

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今後，黒字転換するために収益化の仕組みを導入するとなると，それに伴って，サイバー攻撃がますます増加すると予想される。

人々は金の流れるところに集まる。

犯罪者も金の流れるところに集まる。

Wizly

また「盗賊集団」または「国際的なプロパガンダ組織」が追加されたことになるのかもしれない。十分な警戒心を基礎とする慎重な対応が望まれる。

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以下に述べることは，あくまでも一般論。

優れた知識は，何の苦労もなしに出現しない。

真に優れた知識は非常に乏しい。インターネット上で自由に収集可能な知識は，数量的には，レベルの低い情報や偽情報によって組成されているものが多いので，それらの情報を自動的に学習するAIシステムは，情報を学習すればするほどどんどん馬鹿になる。

そこで，当の本人や情報管理組織の許可を得なければ入手できない「価値の高い情報」が狙われる。企業間の競争において「企業秘密」が狙われ，投資等の関連で「インサイダー情報」が狙われるのと同じ構造の問題が存在していると言える。

LLMを基礎とする限り非常に多くのAI関連の組織が該当し得る「知識の盗賊集団」は，実際に専門的知識を生産している専門家の同意なく，当該専門者の苦労や誠意を踏みにじり，自分達の金銭的利益のために行動する。

著作権法等の特別法にとって対処することだけを考える非常に偏った法学者が存在することがそのような「知識の盗賊集団」に対する対処を誤らせている。

適用可能な法令を正確に検討すれば，例えば，刑法等の基本的な法令によってこのような「知識の盗賊集団」に対して対処可能（＝処罰可能）であることを知ることができる。このことも「真の専門知識」の一つだ。

スパイに身も心も捧げる行為

下記の記事が出ている。

　企業からのデータ流出ルートは「ウェブブラウザでのコピペ」が最多
　GIGAZINE：2025年11月17日
　https://gigazine.net/news/20251117-browser-copy-paste-data-leak/

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GPTやAIエージェントは，「誰のためのものか？」をよく考えるべきだと思う。

無論，ユーザである個人や企業や官公庁のためのものではない。

それらのサービスを提供しているごく少数の独占的な企業が何でもかんでもデータ収集してしまうための手段に過ぎない。

そのようにして収集されるデータには，企業秘密やプライバシーの属性をもつデータだけではなく，国防や諜報活動と関連する属性をもつデータも含まれる。

無差別なデータ収集なので，当然，そうなる。

[追記：2025年11月23日]

関連記事を追加する。

　Microsoft tries to head off the “novel security risks” of Windows 11 AI agents
　ars technica: 19 November, 2025
　https://arstechnica.com/gadgets/2025/11/new-windows-11-ai-agents-can-work-in-the-background-but-create-new-security-risks/

DACS：AIの時代における透明性，公正性及びクリエーターの権利の尊重に関する共同声明

下記のとおり，共同声明が出ている。

　Our joint statement calling for transparency, fairness and respect for creators’ rights in the age of AI
　DACS:Posted on 16/10/2025
　https://www.dacs.org.uk/news-events/joint-statement-on-creators-rights-in-age-of-ai

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私は，基本的に賛成だ。

世界各国の著作権法制に完全に精通していないAI関連企業の経営者及びAI関連組織の代表者は，特に米国流のフェアユースしか知らない者は，ちゃんと勉強すべきだ。それらの人々は，自分のことを非常に優秀だと宣伝しているので，１週間もあれば世界中の全ての著作権制度に精通することなど簡単にできることだろう。

しかし，現実にはそのような経営者などいるはずがない。

そこで，各国とも，例えば，当該企業や研究組織の前年度における全世界の総売上高を上限とする行政上の制裁金制度を早急に導入すべきだと考える。
そのような制裁金による国庫収入は，零細であるために訴訟を起こすこともできないクリエータに分配すればよい。

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基本は簡単だ。

人間がやってはいけないことは，AIシステムが自動実行することも許されない。

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学習することそれ自体は，一般的には，各人の自由かもしれない。

しかし，企業秘密のようなアクセスが禁止されている知的財産権にアクセスすることは禁止なのでそもそもそれを学習することが許されない。

また，人間による学習の場合，脳内の記憶能力に限界があるので，著作権侵害の程度・範囲にも自ずと制限が称する。ところが，理論上では無限に記憶領域を拡大できるコンピュータシステムでは，たった１人のAI企業の経営者によって世界中の著作物がシステム内に格納され，潜在的に著作権侵害の状態でスタンバイするという状態が発生する。

つまり，AIによる知的財産権の侵害による潜在的な影響度は，個々の人間による場合とは全く比較にならないほど大きなものであり，いわば全人類を死滅させる文化的な生物化学兵器のようなものだと言える。

立法者は，そのことを正確かつ冷静に理解し，この問題に対応するため，適切に立法すべきだ。

法と情報雑誌69号（第1分冊）

法と情報雑誌69号（第1分冊）を作成し，Web上で公表した。

　法と情報雑誌69号（第1分冊）
　http://cyberlaw.la.coocan.jp/Documents/LawandInformationMag_No69A.pdf

この号には「規則(EU) 2023/2854（データ法） [参考訳] 」が含まれている。