ICYMI：今週のトップヘッドライン

1. 🖥️ AnthropicがAIエージェントレースに参入、PCを制御できると発表

2. 🕵️‍♂️ マイクロソフト、チームスケーリングのための初のAIエージェントを発表

3. 🎬 RunwayがキャラクターアニメーションのためのAct-Oneを発表

4. 🖼️ Stable Diffusion 3.5：一般向けハードウェアで高品質な画像生成が可能に

5. 🛡️ バイデン政権、国家安全保障のためのAIシステム活用を米国機関に促す覚書を発表

6. 🆕 Metaが新しい研究成果とオープンモデルを公開

7. ⚖️ Character.AI、10代の自殺に関連して不法行為死訴訟に直面

8. 👨‍💻 イーロン・マスクのxAI、サードパーティ開発者がGrok上で構築できるAPIを公開

9. ⚖️ News Corp、Dow Jones、NY PostがPerplexityを著作権侵害で提訴

10. 📜 元OpenAI研究者、OpenAIがフェアユース法理で保護されるべきではないと主張する論文を発表

❶

フェアユース理論 — AIの時代でもまだ関連性がある？

OpenAIやPerplexityのようなAI企業に対して、出版社や新聞社から訴訟が次々と起こされています。これらの企業は、出版社のプラットフォームで公開されているウェブコンテンツに基づいてAI検索の概要を生成しています。このような状況で、彼らが実際にどのような法律に基づいて訴訟を起こしているのかを掘り下げてみるのは良いタイミングだと思います。

フェアユース理論とは？

フェアユース理論は、著作権法における法的原則で、批評、解説、ニュース報道、教育、学術研究、または研究目的のために、著作権者の許可なく著作物を限定的に使用することを認めています。

起源

18世紀と19世紀のコモンロー先例にさかのぼるフェアユース理論は、1976年著作権法で正式に確立されました。

フェアユースは、以下の4つの要素を考慮してケースバイケースで判断されます：

• 使用の目的と性質（商業的か非営利教育的かを含む）

• 著作物の性質

• 使用された部分の量と実質性

• 著作物の潜在的市場や価値に対する使用の影響

単一の要素が決定的なものではなく、4つすべてを総合的に検討する必要があります。

商業的利用でもフェアユースとして認められる可能性はありますが、より厳しい精査の対象となります。フェアユースは、著作権者の権利と著作物使用における公共の利益のバランスを取ることを目的としています。

主要な更新

• 1994年：Campbell v. Acuff-Rose Music Inc. — フェアユース分析における「変形的」使用の重要性を強調

• 2021年：Google LLC v. Oracle America, Inc. — APIが著作権の対象となるかどうかを問題提起

• 2023年：Andy Warhol Foundation v. Goldsmith — 最高裁は、ウォーホルの商業作品で使用されたプリンスの写真の撮影者であるゴールドスミスを支持し、それは「十分な」変形ではないと判断

ウィアード・アルについてはどうでしょうか？

「ウィアード・アル」ヤンコビックは、40年以上にわたって人気曲のユーモラスなバージョンを作り続けているアメリカのアイコニックなミュージシャンであり、パロディスト。1984年にマイケル・ジャクソンの「Beat It」をもじった「Eat It」でブレイクし、その後「Smells Like Nirvana」「Amish Paradise」「White & Nerdy」など数々のヒットパロディを生み出している。

ウィアード・アルのパロディは他のアーティストの作品をほぼ正確にメロディーコピーしているにもかかわらず、フェアユースの下で保護されています。なぜでしょうか？

つまり...利益の問題なのです。

先週、停止・差止通知を発行した後、ニューヨーク・タイムズはPerplexityを以下の点で非難しています：

• 許可なくコンテンツを使用している

• タイムズのジャーナリズムをライセンスなしで使用し、不当に利益を得ている

• タイムズのアンチスクレイピングおよびアンチボット対策を回避している

ニューズ・コーポレーションの子会社であるダウ・ジョーンズ・アンド・カンパニー（ウォール・ストリート・ジャーナルの発行元）とNYPホールディングス（ニューヨーク・ポストの所有者）は、ニューヨーク南部地区でPerplexity AIに対して訴訟を起こしました。

主張には以下が含まれます：

• 著作権侵害：ニューズ・コーポレーションは、PerplexityがAIの訓練と検索インデックスの構築のために、彼らのコンテンツを「大規模に」無断でコピーしていると非難しています。

• 商標侵害：訴訟では、Perplexityがニューズ・コーポレーションの商標を許可なく使用し、彼らの出版物に誤った情報を帰属させていると主張しています。

• 「フリーライディング」：ニューズ・コーポレーションは、Perplexityのビジネスモデルが、保護されたコンテンツを補償なしに利用することを含んでいると主張しています。

両方の紛争において、問題の核心は、Perplexityによるデータの使用が発行者の利益を侵害する可能性が非常に高いということです。

基本的に、Perplexityを使用してトピックを検索すると、要約を読むだけで必要な情報を得ることができ、発行者のウェブサイトに行く必要がなくなります。彼らのウェブトラフィック（主に広告収入で収益化されている）と購読の両方が危険にさらされています。

解決策は何でしょうか？

何も行動を起こさなければ、Perplexityは本当に寄生的な運命をたどる可能性があります。人々が効果的に発行者への支払いを停止すれば（AIの概要を好むため）、彼らは新しい情報を公開するインセンティブを失い、Perplexityは回答を提供するためのデータの質が悪化していくでしょう。

大手出版社が衰退し始め、より小規模で機敏な組織や個人のレポーターが小さくなった市場で競争するという世界を想像することもできます。AIの会社にとっては、広範な情報源からデータを収集することはそれほど問題ではないため、それほど悪くないかもしれません。しかし、ニューヨーク・タイムズのような大手企業がジャーナリストに安定した資金を提供し、ビジネスの一部として堅固な品質管理を維持しているため、新しいパラダイムではデータの質は低下する可能性が高いです。

興味深いことに、ニューズ・コーポレーションはすでにOpenAIとライセンス契約を結んでおり、5年間で2億5000万ドルの価値があります。OpenAIにはこのような契約が今年たくさん登場しています。

1. アクセル・シュプリンガー（2023年12月13日）

2. ル・モンド（2024年3月13日）

3. プリサ・メディア（2024年3月13日）

4. フィナンシャル・タイムズ（2024年4月29日）

5. ドットダッシュ・メレディス（2024年5月7日）

6. ニューズ・コーポレーション（2024年5月22日）

7. ザ・アトランティック（2024年5月29日）

8. ヴォックス・メディア（2024年5月29日）

9. タイム・マガジン（2024年6月27日）

10. コンデナスト（2024年8月）

Googleは2024年2月にRedditと単一の契約を結び、6000万ドルの価値がありました。

Anthropicは大きな契約を結んでいません。

一方、Perplexityは、Perplexity Publishers' Programと呼ばれる収益共有プログラムを立ち上げました：

• 収益共有モデル：Perplexityが発行者のコンテンツを参照するインタラクションから収益を生み出した場合、その発行者は収益の一部を受け取ります。これは固定のライセンス料ではなく、広告収入に基づいています。

• コンテンツライセンスなし：Perplexityは、発行者の文章で言語モデルを訓練しているわけではないため、コンテンツのライセンスを必要としないと主張しています。代わりに、クエリ応答のためにジャーナリズムから事実を引用しており、これはフェアユースに該当すると会社は主張しています。

• 初期パートナー：このプログラムは、Time、Fortune、Der Spiegel、Entrepreneur、Texas Tribune、WordPressなど、いくつかの主要な発行者とともに立ち上げられました。

• 追加の利点：パートナーはPerplexityのAPIへの無料アクセス、全従業員向けのEnterprise Proの1年間ライセンス、ScalePost.aiを通じた分析を受け取ります。

• 将来の計画：Perplexityは年末までに30の発行者を参加させることを目指しており、発行者の広告販売チームとのコラボレーションを模索しています。

今後の展望

この収益共有プログラムにより、Perplexityはニュースと情報メディアにソーシャルメディアスタイルのパラダイムを確立しようとしているように聞こえます。Perplexity自身がニュースと情報を探す人々のためのプラットフォームとなり、発行者がコンテンツクリエイターとして機能するというものです。

うまくいくでしょうか？おそらくそうではありません。少なくとも、発行者が現在のように自社で多くの収益を上げている間は。

しかし、Perplexityは確かに魅力的な製品を作り出しました。現在の評価では、AI概要とフェアユースに関する一連の法的戦いに負けそうに見えますが、情報を求めたり研究を行ったりするユーザーのために構築した体験は消えそうにありません。この記事を書くのに、上記の情報をすべて自分で見つけなければならなかったら、Google検索を使っても1週間かかっていたでしょう。

Perplexityとニュース発行者との対立が、彼らの製品やより広いインターネット環境に意味のある変化をもたらすかどうかを見守る必要があります。

スマートフォンを見る時間を減らすことができそうなAIエージェントが登場しつつある中、インターネット全体がトラフィックベースの購読と広告収入駆動の時代から離れるパラダイムシフトを迎える可能性があります。

❷

AIエージェント — 新しい状況報告

AIエージェントは、より広範なAI領域において、開発と可能性の重要な分野として浮上しています。ユーザーに代わって独立してタスクを実行するように設計されたこれらの自律システムは、AIが達成できることの境界を押し広げています。主要なテクノロジー企業やスタートアップからの最近の進歩は、AIエージェントの未来を形作り、エキサイティングな可能性と新しい課題の両方を約束しています。

AnthropicのClaude：未来への一瞥

AnthropicのAIエージェントClaudeの最近のデモンストレーションは、近い将来AIエージェントが何をできるようになるかの説得力のあるプレビューを提供しています。Claudeはコンピューターインターフェースと対話し、スクリーンショットを撮り、仮想マウスを動かし、タイピングして複雑なタスクを達成できます。この自律性のレベルは、従来のチャットボットとの対話から大きな転換を表しており、ユーザーがタスクを直接管理するのではなく、委任できるようになります。

Claudeの能力は、レッスンプランの作成や戦略ゲームのプレイなど、さまざまなタスクを通じて紹介されました。このエージェントは戦略を開発・改訂し、A/Bテストを実行し、人間の介入なしで長期間操作する能力を示しました。しかし、時折の判断ミスや微妙な意思決定の難しさなど、現在の限界も明らかになりました。

MicrosoftのAI従業員：職場にエージェントを導入

Microsoftは、「AI従業員」または仮想スタッフメンバーの導入により、AIエージェントの世界に大胆な一歩を踏み出しています。これらの自律エージェントは、クライアントの問い合わせ管理から販売リードの特定まで、幅広いビジネスタスクを処理するように設計されています。

同社は事前構築されたボットを作成するだけでなく、Copilot Studioプラットフォームを通じて顧客が独自のAIエージェントを開発できるようにしています。

このイニシアチブは、生産性向上とビジネスプロセスの合理化におけるAIの実用的な応用を実証することを目的としています。McKinseyやClifford Chanceなどの早期採用者は、すでにこれらのAIエージェントを自社のワークフローに統合する方法を模索しています。

高度なAIエージェントへの競争

テクノロジー業界の他の主要プレイヤーも、AIエージェント開発において重要な進展を遂げています。

イーロン・マスクのxAIは、人間に代わって複雑なタスクを実行できる高度な自律エージェントに取り組んでいると述べています。

今週、Googleも「Project Jarvis」と呼ばれる「コンピューター使用エージェント」を追求していると報じられています。

課題と考慮事項

急速な進歩にもかかわらず、AIエージェントの開発と展開には依然としていくつかの課題が残っています：

1. 信頼性：ClaudeのPaperclip Clickerゲームでの経験が示すように、AIエージェントは非効率的または不正確な行動につながるエラーを犯す可能性があります。

2. 倫理的懸念：自律型AIシステムの開発は、意思決定、説明責任、人間の雇用への潜在的影響に関する疑問を提起します。

3. ユーザーとの対話：自律性とユーザーコントロールの適切なバランスを見つけることは依然として課題であり^{、ユーザーがAIエージェントを指導し修正する直感的な方法を開発することも同様です。}

4. ^{スケーラビリティとコスト：現在のAIエージェントは遅く、リソースを大量に消費する可能性があり、一部のシナリオでは実用的な応用が制限される可能性があります。}

^{今後の道のり}

^{AIエージェントが進化し続けるにつれて、ますます複雑なタスクを処理できるより洗練されたシステムが登場すると予想されます。焦点は、信頼性の向上、意思決定能力の強化、エージェントとの対話のためのより直感的なユーザーインターフェースの開発にシフトしていく可能性が高いです。}

^{AIエージェントのさまざまな産業への統合は、仕事の実行方法やビジネスの運営方法に重大な変化をもたらす可能性があります。しかし、この技術にはバランスの取れた視点でアプローチすることが重要であり、その潜在的な利点と責任ある開発と展開の必要性の両方を認識する必要があります。}

^{AIエージェントは人工知能の有望なフロンティアを表し、私たちが技術と対話しタスクを達成する方法を革新する可能性を秘めています。この分野の研究開発が加速するにつれて、私たちは人間とAIのコラボレーションの新時代の入り口に立っており、それは間違いなく仕事と日常生活の未来を深遠な方法で形作るでしょう。}

❸

AIエッジデバイス

「エッジデバイス」（スマートフォンや小さな計算能力を持つその他のポータブル技術など）は、AI展開の重要なフロンティアとして浮上しています。

大手テクノロジー企業は以下の点を解明しようと競っています：

1. クラウドベースのコンピューティングに頼らず、AIモデルをこれらの小型デバイスでローカルに実行する方法。

2. 消費者が実際に求めているもの。

Humane PinやRabbit's R1のような少数の小規模な失敗プロジェクトを除いて、GoogleとAppleは、即時のAI統合に最も適したエッジデバイス（スマートフォン）の主要メーカーとして、現在のところ先頭を走っています。

Appleのアプローチ：慎重で計画的、それとも単に遅れをとっているだけ？

AIに関するAppleの戦略は、テクノロジー業界で議論の的となっています。

一部の人々はAppleのアプローチを競合他社に遅れをとっていると見ていますが、他の人々はそれを慎重で計画的な動きだと捉えています。AppleはオンデバイスのAI処理に焦点を当て、ユーザーのプライバシーとデータセキュリティを優先しています。このアプローチは同社の長年のユーザープライバシーへのコミットメントに沿っていますが、実際にはAIレースで遅れをとっているのではないかという疑問も生じています。

Apple Intelligenceが現在展開中であり、彼らの第4四半期の結果は、AI機能に対する一般消費者の反応を理解する上で私たちにいくつかのコンテキストを提供するかもしれません。これは苦戦しているiPhoneを救うのに十分でしょうか？

AppleのAI努力は主に、Siri、Face ID、計算写真技術などの機能を通じて消費者市場を対象としてきましたが、同社はエンタープライズ分野にも進出しています。MacのためのM1およびM2チップの導入により、AppleはAI搭載デバイスをビジネス向けの生産性ツールとして位置付けています。同社のプライバシーとセキュリティへの注力は企業のニーズとよく合致し、そのスリム化されたエコシステムはIT管理を簡素化することができます。

QualcommとGoogle：自動車AIの革新

QualcommとGoogleは最近、協力を発表し、QualcommのSnapdragonチップとGoogleのAI専門知識を活用して、自動車向けの先進的なAI搭載デジタルコックピットを作成することを目指しています。

このパートナーシップの主要な側面には以下が含まれます：

1. 自動車メーカー向けの新しいAIフレームワークの開発。

2. Android Automotive OS（AAOS）との統合。

3. 車両用のカスタム音声駆動AIアシスタントの作成。

4. 新しいチップの導入：Snapdragon Cockpit EliteとSnapdragon Ride Elite。

このイニシアチブは、高度な音声アシスタント、インタラクティブなマップ、リアルタイムの運転更新を含む、より直感的で没入感のある車内体験を提供することを約束しています。また、このパートナーシップはSnapdragonプラットフォーム向けの自動車ソフトウェア開発を最適化し、新機能の市場投入までの時間を潜在的に短縮することを目指しています。

AI駆動の世界におけるアプリの未来

Qualcomm CEOのCristiano Amonは、AI時代におけるアプリケーションの未来について興味深い見解を示しました。彼は、AIがユーザーの意図を理解し実行する能力が高まるにつれて、従来のアププの概念が大きく進化する可能性があると示唆しています。

Amonは、ユーザーが単にAIアシスタントに自分のニーズを表現するだけで、必要な「アプリ」やインターフェースをその場で構成する未来を想像しています。これにより、ユーザーの意図を従来のアプリ構造の制約から切り離し、より柔軟で直感的な技術とのインタラクションにつながる可能性があります。

例えば、残高確認や請求書の支払いのために銀行アプリを開く代わりに、ユーザーは単にAIアシスタントにこれらのタスクを実行するよう依頼し、AIが必要な情報をレンダリングしたり、必要なアクションをシームレスに実行したりする可能性があります。

今後の展望

これらの技術が発展し続けるにつれて、AIがより私たちのデバイスや日常生活にシームレスに統合されていくことは確実に予想されます。

しかし、従来のアプリ構造、雇用市場、ユーザープライバシーへの長期的な影響については疑問が残ります。AIエッジデバイスが私たちの生活でますます普及するにつれて、今後数年は興奮させる進歩と新たな課題の両方をもたらす可能性が高いでしょう。