Nazemian et al v. NVIDIA Corporation

Case Metadata

Basic Information

1. Case Name: Nazemian et al v. NVIDIA Corporation, No. 4:24-cv-01454 (N.D. Cal. 2024)
2. Court: United States District Court for the Northern District of California
3. Filing Date: March 8, 2024
4. Judgment Date: Not yet determined (case ongoing)
5. Case Number: 4:24-cv-01454
6. Current Status: Pending – Case proceeding through discovery phase

Parties

7. Plaintiff(s):
– Abdi Nazemian (Author, individual copyright holder)
– Brian Keene (Author, individual copyright holder)
– Stewart O’Nan (Author, individual copyright holder)
– Class Representatives for all U.S. domiciled copyright owners whose works were used in NeMo training

8. Defendant(s):
– NVIDIA Corporation (Technology company specializing in graphics processing units and AI computing)

9. Key Law Firms:
– Plaintiffs: Joseph Saveri Law Firm, LLP
– Defendants: (To be determined from court filings)

10. Expert Witnesses: Not yet disclosed (case in pre-trial phase)

Legal Framework

11. Case Type: Copyright infringement class action related to AI training data
12. Primary Legal Claims:
– Direct copyright infringement under 17 U.S.C. § 106
– Unauthorized reproduction of copyrighted literary works
– Violation of exclusive rights to reproduce and distribute copyrighted works

13. Secondary Claims:
– Class action allegations seeking certification for all affected U.S. copyright holders
– Unjust enrichment through use of copyrighted materials

14. Monetary Relief: Unspecified damages; seeking statutory damages for willful infringement and injunctive relief

Technical Elements

15. AI/Technology Involved:
– NVIDIA NeMo Megatron large language models
– The Pile dataset (825GB corpus)
– Books3 dataset (196,640 books from Bibliotik BitTorrent tracker)
– Natural language processing and generative AI technology

16. Industry Sectors:
– Artificial intelligence and machine learning
– Publishing and literary works
– Technology and semiconductor manufacturing

17. Data Types:
– Copyrighted literary works (fiction and non-fiction books)
– Training data for large language models
– Text corpus for natural language processing

Database Navigation

18. Keywords/Tags: AI training data, copyright infringement, large language models, Books3, shadow library, The Pile dataset, NeMo Megatron, generative AI, class action, fair use defense

19. Related Cases:
– Silverman et al v. OpenAI, Inc., No. 3:23-cv-03416 (N.D. Cal. 2023)
– Tremblay et al v. OpenAI, Inc., No. 3:23-cv-03223 (N.D. Cal. 2023)
– Authors Guild v. Meta Platforms, Inc., No. 1:23-cv-08292 (S.D.N.Y. 2023)
– Bartz v. Anthropic PBC, No. 3:23-cv-06201 (N.D. Cal. 2023)

詳細分析 (Detailed Analysis)

事件の概要 (Case Overview)

背景と争点 (Background and Issues)

事実関係:
2024年3月8日、3名の著作権者である作家が、NVIDIA Corporationに対して集団訴訟を提起しました。原告らは、NVIDIAが同社の大規模言語モデル「NeMo Megatron」の訓練において、彼らの著作物を無断で複製・使用したと主張しています。問題となったデータセットは「The Pile」と呼ばれる825GBのコーパスで、その中に含まれる「Books3」という196,640冊の書籍データセットに原告らの作品が含まれていました。Books3は、BitTorrentトラッカー「Bibliotik」から取得された、いわゆる「シャドウライブラリ」（海賊版電子書籍の集積所）から構成されていました。

中心的争点:
1. AIモデルの訓練における著作物の複製が著作権侵害を構成するか
2. Books3データセットの使用が「フェアユース」の抗弁により正当化されるか
3. 海賊版書籍を含むデータセットの使用の適法性
4. AIモデル訓練における透明性の欠如と著作権者の権利保護

原告の主張:
– NVIDIAは「The Pile」データセットを使用してNeMo Megatronモデルを訓練したことを認めている
– Books3はThe Pileの構成要素であるため、NVIDIAは必然的に原告らの著作物を複製した
– 原告らの具体的な作品（Nazemianの「Like a Love Story」、Keeneの「Ghost Walk」、O’Nanの「Last Night at the Lobster」）が無断使用された
– 著作権法第106条に基づく排他的権利の侵害
– 過去3年間にNeMoモデルの訓練に使用された全米国著作権者のための集団訴訟認定を求める

被告の主張:
– シャドウライブラリの特徴付けを否定
– データのホスティングや配布が必ずしも米国著作権法違反を構成しないと主張
– オンラインで利用可能な情報源としてのデータリポジトリの正当性を主張
– 2024年5月24日に答弁書を提出し、訴訟継続を選択（却下申立てではなく）

AI/技術要素:
NeMo Megatronは、NVIDIAが開発した大規模言語モデルで、自然言語処理タスクを実行するために設計されています。このモデルは、膨大な量のテキストデータで訓練され、人間のような文章生成能力を獲得します。The Pileデータセットは、EleutherAIという研究組織によってキュレートされ、Books3を含む複数のサブデータセットから構成されています。2023年10月、Books3はHugging Faceプラットフォームから「著作権侵害の報告により」削除されました。

手続きの経過 (Procedural History)

重要な手続き上の決定:
– 2024年3月8日：訴状提出
– 2024年3月12日：NVIDIA Corporationへの送達完了
– 当初、Magistrate Judge Nathanael M. Cousinsに割り当て
– 当事者がMagistrate Judgeの管轄に同意しなかったため、District Judgeへの再割り当てを実施
– Judge Jon S. Tigarが事件を担当
– 2024年5月17日：被告の応答期限（当初4月2日から延長）
– 2024年5月24日：NVIDIAが答弁書提出（却下申立てではなく本案での争いを選択）
– 2024年8月20日：初回ケースマネジメント会議予定

証拠開示:
現在、ディスカバリー段階に入っており、以下の重要な証拠が焦点となっています：
– The Pileデータセットの完全な構成
– NVIDIAのモデル訓練プロセスの技術的詳細
– Books3に含まれる具体的な書籍リスト
– Bibliotikからのデータ取得方法

専門家証言:
現時点では専門家証人は公表されていませんが、今後以下の分野での専門家証言が予想されます：
– AI/機械学習の技術的側面
– 著作権法とフェアユース
– デジタル出版と電子書籍の流通

判決の概要 (Judgment Summary)

裁判所の判断 (Court’s Decision)
本件は現在係属中であり、最終判決は下されていません。しかし、関連する先例や手続き上の決定から、以下の点が注目されています：

現在までの重要な展開:
– NVIDIAが却下申立てではなく答弁書を提出したことは、本案での争いを選択したことを示唆
– 集団訴訟認定の申立てが今後の重要な争点
– Judge Tigarの過去の技術関連訴訟での判断傾向が注目される

法的推論の分析 (Analysis of Legal Reasoning)
類似のAI著作権訴訟における裁判所の傾向：
– フェアユース抗弁の適用範囲の検討
– 変容的使用（transformative use）の概念の適用可能性
– 海賊版コンテンツを使用した場合のフェアユース抗弁の制限

法的意義 (Legal Significance)

先例価値 (Precedential Value)

将来への影響:
本件は、AI開発における著作権法の適用に関する重要な先例となる可能性があります。特に以下の点で影響が予想されます：

1. 訓練データの合法性基準の確立：海賊版コンテンツを含むデータセットの使用が著作権侵害を構成するかの明確化
2. 透明性要件の設定：AI企業が訓練データの出所を開示する義務の範囲
3. 損害賠償の算定基準：大規模な著作権侵害における損害額の計算方法

法理論の発展:
– AIモデル訓練における「複製」の定義の明確化
– デジタル時代における著作権の排他的権利の範囲
– 技術革新と著作権保護のバランス

解釈の明確化:
– 17 U.S.C. § 106（著作権者の排他的権利）のAI文脈での適用
– フェアユース（17 U.S.C. § 107）の4要素テストのAI訓練への適用
– DMCA（デジタルミレニアム著作権法）の適用可能性

規制・実務への影響 (Regulatory and Practical Impact)

AIガバナンス:
本件は、AI開発企業に以下のガバナンス要件を示唆しています：
– 訓練データの出所の文書化と監査証跡の維持
– 著作権クリアランスプロセスの確立
– データセットの定期的な法的レビュー
– 第三者データセット使用時のデューディリジェンスの強化

コンプライアンス:
企業が取るべき対応策：
1. 予防的措置：
– ライセンス済みコンテンツの使用を優先
– オープンソースデータセットの法的検証
– 著作権者との事前交渉とライセンス取得

2. リスク軽減策：
– 訓練データの透明性レポートの作成
– opt-outメカニズムの実装
– 著作権者への補償制度の検討

業界への影響:
– AI開発コストの増加（ライセンス料の支払い）
– オープンソースAIプロジェクトへの影響
– データセットプロバイダーの責任の明確化
– 新たなライセンシングモデルの出現

リスク管理:
– 既存モデルの遡及的な法的リスク評価
– 新規プロジェクトでの著作権クリアランスプロセスの強化
– 保険カバレッジの見直しと拡充
– 訴訟リスクに備えた引当金の設定

比較法的観点 (Comparative Law Perspective)

日本法との比較:

1. 著作権法の相違点：
– 日本著作権法第47条の7（電子計算機における著作物の利用に付随する利用等）は、一定のAI学習を許容
– 米国のフェアユース理論と日本の権利制限規定の構造的相違
– 日本では「情報解析」目的での著作物利用が一定程度認められる（著作権法第30条の4）

2. AI規制の枠組み：
– 日本のAIガイドラインは主に倫理的側面に焦点
– 米国は判例法を通じた規制形成
– EUのAI法との比較における透明性要件の相違

他国判例との関係:
– 英国：Getty Images v. Stability AI訴訟との類似点
– EU：一般データ保護規則（GDPR）との関連性
– カナダ：Canadian Authors Association v. OpenAI訴訟の動向

グローバルな影響:
– 多国籍AI企業のグローバルコンプライアンス戦略への影響
– 国際的なデータセット共有への制約
– 著作権の国際的調和の必要性の高まり
– AI開発拠点の地理的シフトの可能性

重要なポイント (Key Takeaways)

実務家への示唆:

1. AI開発企業の法務部門：
– 訓練データの法的監査体制の構築が急務
– ベンダーデューディリジェンスの強化
– 著作権ポリシーの見直しと更新

2. コンテンツ創作者・出版社：
– 著作物のAI訓練使用に関する明確な方針策定
– 技術的保護手段の検討
– 集団的権利管理の可能性の検討

3. 投資家・金融機関：
– AI企業の法的リスク評価の精緻化
– デューディリジェンスにおける訓練データ確認の重要性
– 知的財産権リスクの定量化

今後の展望:

本件の帰趨は、以下の点で今後のAI産業に大きな影響を与えると予想されます：

1. 短期的影響（6-12か月）：
– 類似訴訟の増加
– AI企業による自主的なデータ使用方針の見直し
– ライセンシング交渉の活発化

2. 中期的影響（1-3年）：
– 業界標準の確立
– 新たな著作権管理団体の設立可能性
– 技術的ソリューション（著作権追跡システム等）の開発

3. 長期的影響（3年以上）：
– 著作権法の立法的改革
– 国際的な規制調和
– AI開発のビジネスモデルの根本的変化

注意すべき事項:

1. 継続的モニタリング：
– 本件の今後の展開（特に集団訴訟認定の可否）
– 関連訴訟での判決動向
– 規制当局の動き

2. 実務上の対応：
– 既存のAIモデルの法的リスク評価
– 新規開発プロジェクトでの著作権クリアランス体制
– ステークホルダーとのコミュニケーション戦略

3. 戦略的考慮事項：
– オープンイノベーションと知的財産権保護のバランス
– 競争優位性と法的コンプライアンスの両立
– 国際展開における各国規制への対応

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– このレポートはサイト運営者がAIエージェントに文献等の調査・調査結果の分析・分析結果の整理・分析結果の翻訳等を行わせたものです。人間による追加的な調査や査読は行っておらず、内容には誤りを含む場合があります。