什麼是AI使用合約的指導方針?個別解釋預防問題的條款
在迅速技術革新引人注目的AI領域中，法律的完善尚未跟上，這是當前的現狀。儘管預計AI業務將迅速擴大，但由於法律準備不足，可能會引發問題。基於這種背景，日本經濟產業省提出了作為AI業務相關方契約指南的「日本AI與數據使用契約指南」。
本文將解釋AI業務契約相關方需要了解的指南概要，以及在AI開發的最終階段簽訂的使用契約的要點。
「AI與數據使用契約指南」概述
「AI與數據使用契約指南」是由日本經濟產業省公布的，作為國內AI業務和研究實務中契約製作的指導方針。此外，基於這份指南，經濟產業省和專利廳共同公布了適用於AI開發各階段的模型契約。
指南制定的背景
由於AI系統的技術革新迅速，實務層面的法律制定迫在眉睫。然而，製作開發和使用AI的契約書存在以下問題：
- AI技術人員與服務使用者之間的認識和理解存在差距
- 契約實務的積累不足
因此，經濟產業省於2018年6月制定了「AI與數據使用契約指南」，提出了AI開發契約的指導方針。此後，透過設立研討會等方式，於2018年12月公布了「AI與數據使用契約指南1.1版[ja]」作為更新版本。這份指南為AI業務中的契約製作和法律審查提供了方向。
AI技術開發的特點
AI系統的開發與傳統軟體開發不同，具有以下特點：
- 學習完成的模型的內容和性能在簽訂契約時不明確
- 學習完成的模型的內容和性能受學習用數據集的質量影響
- 專業知識的重要性高
- 有再利用產品的需求
AI的學習結果，即將產生何種系統，即使是供應商也無法預知，無法事先保證性能。AI的學習精度受到用戶（企業）提供的數據質量的影響。
此外，提供完成的系統並不是結束，還需要透過額外的學習來開發更高級的AI系統。在經濟產業省的指南中，也指出傳統的瀑布型開發方式，即在確定需求後進行契約，並不適用於AI開發。
因此，AI軟體開發適合「探索性階段型開發」，即在開發階段進行分割，並推薦逐步進行契約。
- 評估階段→保密協議（NDA）
- PoC階段→導入驗證契約
- 開發階段→軟體開發契約
- 額外學習階段→使用契約
關於AI軟體開發契約，以下文章對其要點進行了解釋。
相關文章：AI軟體開發契約是承包還是委託？解釋契約的注意點[ja]
AI使用合約書製作的注意事項
在AI開發的最終階段，應簽訂「使用合約書」，考慮到AI系統的特性，用戶和供應商需要進行談判，以最大化彼此的利益並製定條款。
為此，本所需要注意以下幾點進行談判。
由企業提供的數據使用範圍
在AI開發的商業過程中，用戶（企業）和供應商（新創公司）可能會對學習數據集或已學習模型的使用範圍有不同的觀點。
用戶希望獨家使用自己提供的數據和其成果，而供應商希望利用這些數據來改進AI系統。數據的使用範圍和處理方式需要考慮到雙方的最大利益和用戶的貢獻度，並保持靈活。
服務輸出精度保證
AI系統開發的一個特點是，如前所述，學習產生的輸出精度難以保證。也就是說，除非實際嘗試，否則本所無法知道能做出什麼，供應商難以事先保證能提供符合期望的服務。
合約雙方應通過溝通充分理解AI系統開發的特性，然後簽訂合約。
此外，還需要確定由於使用AI服務而對第三方造成權利侵犯的責任範圍等。
雙贏的服務規定
在確定AI系統的使用條件時，雙方應充分理解彼此的商業模式，然後考慮其內容。
用戶可以通過使用AI服務來提高業務效率和最大化利益。而供應商則可以通過用戶提供的數據來提高AI系統的精度。
為了提高AI系統的精度，接受非獨家提供的數據和已學習模型是理想的，並且需要在合約中包含對用戶有利的條款。例如，可以考慮在服務費用上應用最惠待遇條款。AI系統使用的合約書需要製定雙贏的條款。
AI使用合約書製作的重點
日本經濟產業省根據其在指導方針中所示的原則，與專利廳共同於2021年（西曆2021年）整理出「模範合約書ver.1.0」，並在兩年後的2022年3月（西曆2022年）公布了升級版本的「模範合約書ver.2.0」。
以下，本所將根據2022年3月公布的「使用合約書（AI篇）」，針對當事人間容易產生問題的點進行解說。
服務提供的非獨占（第3條）
作為用戶的企業可能會向供應商提供包含商業秘密和專業知識的輸入數據。作為用戶，他們可能希望獨占使用由這些數據產生的學習模型。
對於供應商來說，他們可能有機會利用獲得的學習模型進行額外的學習，從而開發出更高級的學習模型。由於學習模型是由用戶提供的數據生成的，因此其貢獻度很高。可以說，用戶希望獨占使用也有合理的理由。
然而，如果能夠創建出更高性能的學習模型，用戶也可能有擴大業務的潛力，這也是一個優點。
因此，日本專利廳的模型契約建議，基於非獨占的提供學習模型，根據用戶的貢獻度進行優待或設定條件是合理的。
第3條（非獨占）
甲方方可以向除乙方方以外的第三方提供使用本學習模型及額外學習模型的服務（無論是否向該第三方提供本學習模型及額外學習模型的複製品）。
2 乙方方可以在本契約規定的條件下，為自己和第三方使用數據分析服務。
引用：日本專利廳2021年（西曆2021年）使用契約書ver2.0（AI編）[ja]
附加學習服務的內容（第4條）
除了非獨占使用數據和已學習模型外，還需要討論附加學習的內容。在簽訂使用契約時，應確定以下項目：
- 用於附加學習的數據範圍
- 處理提供用於附加學習的數據集
- 由附加學習產生的已學習模型的權利歸屬和使用條件
AI系統開發業務的目的不僅是交付已學習模型，還包括持續進行附加學習以提高系統的準確性。
對用戶數據生成的已學習模型進行附加學習，可以提高AI系統的輸出精度，也有利於契約雙方的利益。
第4條（附加學習服務的內容）
甲方對乙方提供以下內容的附加學習服務。
記
1 附加學習的目標已學習模型
本已學習模型及附加學習模型
2 用於附加學習的數據
目標數據及乙方以外的第三方提供給甲方的數據
3 服務使用期間
與本契約的有效期間相同。
中略
7 附加學習模型等的著作權歸屬
8 附加學習模型等的專利權等歸屬
9 附加學習模型的使用條件
附加學習模型的使用條件與本契約規定的本已學習模型的使用條件相同。
以下略
摘自日本專利廳2021年使用契約書ver2.0（AI編）[ja]
服務使用費（第8條）
如果供應商要利用用戶提供的數據或已學習的模型進行AI開發，則需要在契約中以某種形式反映用戶的貢獻。最有益的方法是為提供數據的用戶提供一定期間的服務使用費的折扣等最惠待遇條款。
然而，由於AI行業變化劇烈的特點，初期用戶提供的數據對於定制模型的精確度的貢獻程度可能會逐漸減少。折扣率也可能需要相應地降低。
第8條（服務使用費）
乙方應向甲方支付按下列計算公式計算的金額作為本契約規定的服務的對價。
記
【計算公式】
通過本協作系統的API請求次數每次的單價●日元（不含稅，以下稱「API單價」。）×使用次數
中略
5 本條規定的各對價的消費稅為外稅。
6 本條的各對價的遲延損害金為年14.6%。
摘自日本專利廳2021年（西曆2021年）使用契約書ver2.0（AI編）[ja]
非保證及損害賠償相關規定（第12條、17條）
使用學習完成的模型提供的服務，具有一個特點，即供應商很難事先保證由學習產生的服務的準確性。
合約當事人需要考慮到這一點，並同意由學習完成的模型提供的服務是否適合用戶的目的，是否可以安全使用等，供應商並不提供任何保證。
此外，如果AI提供的服務導致用戶或第三方受到任何損害，也應同意限制供應商的賠償責任，或設定損害賠償金額的上限。
第12條（非保證及免責）
甲方不對乙方保證本服務的特定目的的適合性、可用性、完整性、安全性及法律適合性。
2 甲方不對乙方保證本服務的使用不侵犯第三方的專利權、實用新型權、設計權、著作權等知識產權。
第17條（損害賠償）
乙方在使用本服務時，如果因甲方的原因而受到損害，可以向甲方提出損害賠償的要求。但是，甲方對乙方承擔的本合約相關的損害賠償責任範圍，無論是債務不履行責任、侵犯知識產權、不當得利、侵權行為責任，還是其他法律上的索賠原因，都僅限於乙方實際發生的直接和通常的損害，對於包括失去利益在內的特殊損害，無論甲方是否預見或可能預見，甲方都不承擔責任。
來源：日本專利廳2021年（西曆2021年）使用合約書ver2.0（AI編）[ja]
總結：製作AI使用合約書需要高度的專業知識
AI系統開發的準確性保證在預先階段是困難的，且存在對已完成學習的模型進行再利用的需求，因此需要根據開發階段來製作合約書。日本經濟產業省已經製作了「AI數據使用合約指南」，並與日本專利廳共同公開了各開發階段的模型合約書。
在開發的最終階段簽訂的使用合約書中，需要就以下項目進行多次討論，並整理條款以達到雙贏的效果：
- 將已學習模型的使用設定為非獨占
- 不限制進行額外學習的範圍
- 供應商不保證輸出的準確性
- 考慮上述因素，也要考慮用戶方的便利
如此一來，AI系統開發的合約與一般系統合約有許多不同之處。在製作合約書時，本所建議您向不僅具有法律知識，還具有AI技術高度專業知識的律師進行諮詢。
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