AIの法的リスクを回避【前編】
NVIDIAの開発キットを活用 Getty Imagesの「画像生成AI」はなぜ安全なのか?
ビジネスにおける生成AI活用が進む中で、著作権侵害をはじめとする法的リスクが顕在化している。法的リスクを回避することを考慮した画像生成AIツールとは。
テキストや画像などを自動生成するAI(人工知能)技術「生成AI」(ジェネレーティブAI)をビジネスで活用する動きが広がりつつある。例えば情報発信や広告画像の作成など、さまざまな業務に生成AIが役立つ可能性がある。その一方で問題となっているのが、生成AIツールによる著作権侵害だ。
2023年12月、日刊紙を発行するThe New York Timesは、モデルのトレーニングに同紙の記事を無断で使用したとして、AIベンダーOpenAIを著作権侵害で提訴した。デジタル素材を提供するGetty Imagesも2023年2月、画像生成AI「Stable Diffusion」の開発元Stability AIに対し、Getty Imagesの1200万点以上の写真をモデルのトレーニングに使ったとして訴訟を起こした。
こうしたリスクを想定して、生成したコンテンツの安全性を保証する生成AIツールが登場している。その一つが、Getty Imagesが提供する画像生成AIツールだ。
法的リスクを排除 Getty Imagesの画像生成AIツールとは?
2024年1月、Getty Imagesは米国ラスベガスで開催された家電見本市「CES 2024」で、画像生成AIサービス「Generative AI by iStock」を発表した。同サービスはGPU(グラフィックス処理装置)ベンダーNVIDIAが提供する生成AI開発キット「Picasso」を用いて構築されている。モデルのトレーニングにはGetty Imagesの素材ライブラリと独自データのみを用いており、安全な商用利用を保証する。
Getty Imagesの最高製品責任者を務めるグラント・ファーホール氏は、「当社はモデルのトレーニングに使用するデータセットを全て把握している。Generative AI by iStockで生成したコンテンツには、商標や著作権の侵害などの法的リスクはないと確信を持って言える」と強調する。さらに同社はユーザーに安心感を与えるため、Generative AI by iStockで生成した画像や動画について、1万ドルまでの法的補償を提供するという。
2023年9月にもGetty Imagesは画像生成AIサービス「Generative AI by Getty Images」を発表しているが、こちらは大企業におけるマルチユーザーの利用を想定したものだ。調査会社Constellation Researchでアナリストを務めるリズ・ミラー氏は、Generative AI by iStockについて「安全性とカスタマイズ性を重視する中小企業向けのサービスだ」と説明する。
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド:人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か? PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える? 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
2
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
3
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
4
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
5
肥大化した「SFA」の沼 4カ月でBigQuery×AppSheetの新システムを構築した方法
-
6
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
7
次世代RPA「ハイパーオートメーション」が急成長か Gartnerが予測
-
8
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる? 最高権限奪取の恐怖
-
9
昭和大学病院がeICUを導入、ICUの患者情報を遠隔地で一括管理
-
10
「何から始めればいい?」 情報漏えい対策で悲鳴を上げる中小企業のリアル
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
プログラミング不要で誰でも実現できる、ネットワーク運用管理の自動化とは
-
4
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
5
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
6
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
7
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
-
9
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
10
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー