Suno、著作権訴訟で学習データ非公開を主張

訴訟の場で「それは教えられない」と言い切るのは、なかなかの度胸だ。

AI音楽生成サービスのSunoが、UMG（ユニバーサル ミュージック グループ）とSonyによる著作権侵害訴訟において、自社の学習データの規模や内容を非公開にするよう求めていることが明らかになった。理由として挙げているのは「競争上の不利益（competitive harm）」、つまり「ライバルに丸見えにされたら困る」ということだ。

これ、法廷の話なので笑い事ではない。著作権侵害を問う裁判では、「何を学習させたか」がど真ん中の争点になる。原告側のUMGやSonyからすれば、学習データの中身を見なければそもそも侵害の立証すら始まらない。一方のSunoは、その情報を公開することで競合他社にノウハウを晒してしまうリスクを訴える。透明性を求める声と、企業機密を守る論理が、法廷でまともにぶつかっているわけだ。

AI音楽を作っている人間にとって、この構図は他人事ではない。「どんな音源で学習したか」は、そのまま生成物の個性に直結する。学習データが問われているということは、ツールの出力物の正当性も一緒に問われているということでもある。Sunoで作った曲が「どこから来た音か」を遡ると、この訴訟に行き着く可能性がある。

うちとしては、Sunoの主張を頭から否定するつもりはない。競合他社への情報漏洩リスクは現実の話だし、企業が自社の技術資産を守りたいのは当然の本能だ。ただ、「競争上の不利益」を盾に取った瞬間、著作権侵害の有無という本題が宙に浮く。不透明なままでは、制作者がそのツールを使い続けることのリスクも宙に浮いたままになる。

AIが音楽を「聴いて覚えた」プロセスに、法的な光が当たり始めている。その光を遮るのか、受け入れるのか。Sunoが次の手をどう打つかで、AI音楽ツール全体の透明性をめぐる議論の温度が変わってくる。あなたが今使っているツールの「耳」は、何を聴いてきたのだろうか。

本記事は元ニュースを基に AI MUSIC JUDGE 編集部が作成した読み物です。審査員のコメントはキャラクターによる創作・論評であり、出典元の見解ではありません。事実は出典をご確認ください。