学術知財の
LLM不正利用を
AIで自動防御

1. デジタル出版エコシステムの現状

空気調和・衛生工学会（SHASE）の調査により、多くの学術機関が抱える深刻な問題が明らかになりました。 SHASEは学術コンテンツを複数のチャネルで分散管理しており、特に科学技術振興機構（JST）運営の 「J-STAGE」プラットフォームが最大のリスク要因となっています。

2. 著作権ポリシーの決定的な不在

調査の結果、SHASEの公式ウェブサイトには著作権ポリシー、コンテンツ利用規約、 AIの学習やテキスト・データマイニング（TDM）に関する特定の規則を定めた専用ページが存在しないことが確認されました。

3. J-STAGEプラットフォームへの依存リスク

SHASEは過去の貴重な論文コレクションの保護を、事実上J-STAGEの利用規約と技術インフラに 全面的に依存しています。この重大な依存関係により、以下のリスクが発生しています：

4. 日本の著作権法と生成AIの関係

日本の法律では、大規模言語モデル（LLM）のライフサイクルの各段階で異なる法的扱いがなされています。 重要なのは、主要な法的リスクがAIの「学習」段階ではなく「生成・利用」段階にあることです。

5. 実効性のある対策の必要性

この分析から明らかになったのは、学術機関が直面する著作権侵害リスクは、 単なる理論的な問題ではなく、現実的で緊急性の高い脅威であることです。

問題の提起：LLMと学術盗用の新たな脅威

生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の急速な進化は、研究と知識生産に革命をもたらす可能性を秘めています。 しかし、その裏側で、学術コミュニティの根幹を揺るがす深刻な問題が浮上しています。 それは、LLMによる巧妙かつ大規模な「学術論文の盗用」です。

LLM盗用の3つの手法

リスクの可視化：盗用リスクの指数関数的増大

LLMの能力向上に伴い、盗用や不正利用のリスクは指数関数的に増大しています。 以下のグラフは、LLMの性能向上と、それに伴う潜在的な学術盗用リスクの関係性を概念的に示したものです。

総合的対策の提案

この新たな脅威に対抗するためには、技術、制度、教育、そして倫理の各側面からなる 多層的なアプローチが必要です。以下に具体的な対策案を提案します。