JP6600398B1 - Ａｉ創作物の検証装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 ＡＩ創作物の検証装置を提供する。【解決手段】 人工知能装置から、人工知能を構成するプログラム情報と学習用データ情報を取得するＡＩ情報取得部と、人工知能装置に対する入力情報を取得してこれを保持する入力情報取得部と、前記ＡＩ情報取得部及び入力情報取得部が取得した情報を用いた情報処理を行う演算部と、当該演算部の演算結果として出力される創作物を保存する演算結果保存部とからなる、ＡＩ創作物の検証装置とする。【選択図】図１

Description

本発明はコンピュータにより作成された創作物について、その作成事実を検証する装置に関し、特に人工知能によって作成された文芸、学術、美術、音楽、発明、考案及び意匠などの創作物について、その作成事実を検証する装置に関する。

発明、考案又は意匠などは自然人の創作活動によって創出されるものであり、また文芸、学術、美術又は音楽などの著作物は、創作者の思想又は感情を創作的に表現したものである。よってこれらの操作器物は、本来的には自然人の創作活動によって作り出されることになる。

しかしながら、全くの知識がない状態から創作活動は困難であることから、多くの場合は、従来の創作活動の成果（背景技術など）や、他の芸術家により創作された創作物を手本にしたりすることが行われている所、このような手順を踏んだ創作活動は、時間的制約や金銭的制約により簡単にできるものではない。

そこで特許文献１（特開２０１８−５５６０５号公報）では、創作者に対して創作コンセプトを効果的に提示することで創作物の創作支援を実現することが可能な創作支援プログラムを提案している。すなわち、この文献では、新たに創造しようとする創作物に応じた情報を抽出するマイニングステップと、予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された創作コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した情報に応じた参照用文字列と創作コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の創作コンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させる創作支援プログラムが提案されている。

また非特許文献１（上野達弘、「人工知能による"発明"と"創作"」）には、人工知能が作品を生み出すことがあり、最近では嵯峨山茂樹（現明治大学教授）らによる「Ｏｒｐｈｅｕｓ」や、マラガ大学による「ｌａｍｕｓ」といった自動作曲システムも登場していること、さらにレンブラントの美術作品を学習した人工知能がレンブランド風の作品を生成したこと、及び人工知能が短編小説を生成したことが開示されている。

かかる人工知能技術としてはエキスパートシステムや、ニューラルネットワークを使用したものがある。このうちエキスパートシステムは、特定の分野の問題についての情報を解析するルール群から構成されるプログラムであり、固定である推論エンジンと可変である知識データベースから構成されている。そして推論エンジンは規則群を用いた推論を行っていることから、その処理の過程は比較的明快である。

一方、ニューラルネットワークでは、一般的に入力層、中間層、出力層の人工ニューロンをシリアルに接続し、人工ニューロン間の接続はシナプス学習させることにより実施する。シナプス学習としては誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）が一般的に用いられている。そしてこのニューラルネットワークは処理の過程がブラックボックスであり、処理の妥当性を確認することが困難である等の欠点が指摘されている。

そこで特許文献２（特開２０１７−１３０１７１号公報）では、処理内容の詳細がブラックボックスでない人工知能技術を提供するべく、入力した情報を構文分析し主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、数値、記号に整理して検索し易い構造にして記録し、入力した情報は既に記録している情報と比較、分析し、有用な情報を抽出して知識体系を構築し、人工知能が有用性を判断できない場合は人間が判断し、人間により質問等が生成されると本人工知能は構築した知識体系から質問に回答するために必要な手順および情報を検索し、検索した手順に従って回答を生成して問題解決することが提案されている。

特開２０１８−５５６０５号公報 特開２０１７−１３０１７１号公報

上野達弘、「人工知能による"発明"と"創作"」、Ｊａｐｉｏ ＹＥＡＲ ＢＯＯＫ ２０１７、２０１７年、ｐ．２１−２３

人工知能の開発で着目されている深層学習（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）は、人間の脳神経回路をモデルにした多層構造アルゴリズム「ディープニューラルネットワーク」を用い、特徴量の設定や組み合わせを人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）が自ら考えて決定する手法である。この深層学習では指示をしなくても自動で学習して結果を出力することから、その演算処理過程は明確にはされないのが現状である。この点、前記特許文献２では、処理内容の詳細がブラックボックスでない人工知能技術を提案しているが、質問に回答するために必要な手順および情報は明確になるものの、その回答が実際に人工知能によって生み出されたものか否かを明らかにすることはできない。

そこで本発明は、人工知能によって作成された創作物が、実際に人工知能によって作成されたか否かを検証することのできるＡＩ創作物の検証装置を提供することを課題とする。

本発明は上記課題を解決するために、人工知能装置が創出した創作物について、人工知能装置が創出したか否かを検証し、望ましくはその事実を認証することのできるＡＩ創作物の検証装置を提供するものである。

即ち、本発明は前記課題を解決するために、人工知能装置に対する入力情報を取得してこれを保持し、前記人工知能装置に対して出力する入力情報処理部と、前記人工知能装置から出力された創作物情報を取得して、これを前記入力情報処理部が取得した入力情報に関連付けて保持する創作物情報処理部とからなるＡＩ創作物の検証装置を提供する。

また本発明では、前記課題を解決するために、人工知能装置から、人工知能を構成するプログラム情報と学習用データ情報を取得するＡＩ情報取得部と、人工知能装置に対する入力情報を取得してこれを保持する入力情報取得部と、前記ＡＩ情報取得部及び入力情報取得部が取得した情報を用いた情報処理を行う演算部と、当該演算部の演算結果として出力される創作物を保存する演算結果保存部とからなるＡＩ創作物の検証装置を提供する。

また本発明では、前記課題を解決するために、学習済モデルとして構築された人工知能装置の実行環境情報を取得するＡＩ情報取得部と、人工知能装置に対する入力情報を取得してこれを保持する入力情報取得部と、前記ＡＩ情報取得部及び入力情報取得部が取得した情報を用いた情報処理を行う演算部と、当該演算部の演算結果として出力される創作物を保存する演算結果保存部とからなるＡＩ創作物の検証装置を提供する。

上記本発明にかかるＡＩ創作物の検証装置において、前記実行環境情報は、学習用データから抽出した特徴量情報と、当該特徴量情報同士の繋がりを示すネットワーク構造情報を含むことができる。

また、上記本発明にかかるＡＩ創作物の検証装置において、前記ＡＩ情報取得部は、イメージファイル形式、バイナリファイル形式又はソースファイル形式で取得することができる。

また上記本発明にかかるＡＩ創作物の検証装置において、前記ＡＩ情報取得部は、情報を取得した日時を保持することができる。

また、上記本発明にかかるＡＩ創作物の検証装置において、前記ＡＩ情報取得部が取得した情報を、前記演算結果保存部が前記創作物を保存した後に廃棄するＡＩ情報廃棄部を備えることができる。

また、上記本発明にかかるＡＩ創作物の検証装置において、更に、前記ＡＩ情報取得部が取得したデータ、及び前記演算部の演算結果として出力される創作物のデータの少なくともいずれかのデータのハッシュ値を生成して、これをタイムスタンプを発行する時刻認証局に送信するハッシュ値送信部を備えることができる。

更に本発明のＡＩ創作物の検証装置は、人工知能装置から取得する情報の内容やデータ形式（イメージファイル形式、バイナリファイル形式及びソースファイル形式の何れか）等によって、証明の内容を変更することができる。例えば人工知能装置から取得した情報がソースファイルであり、プログラムのアルゴリズムを検証できる場合には、より高度の証明を付与するように構成することもできる。

上記本発明のＡＩ創作物の検証装置は、学習済みモデルの人工知能装置を構築するためのプログラムや学習用データ、あるいは学習済みモデルの人工知能装置の実行環境をそのまま取得し、これに基づいて人工知能装置と同様の処理を行うことができる。これにより、人工知能装置が作成した創作物について、実際に当該人工知能装置が創作したものか否かを本発明にかかるＡＩ創作物の検証装置により検証することができる。

これにより当該創作物が発明、考案、意匠、著作物である場合において、これらの創作物の帰属関係を明確にすることができる。

また本発明にかかるＡＩ創作物の検証装置は、創作物を創造する人工知能装置と同じ環境で情報処理を行うことができることから、当該創作物の創造に際しての人為的な判断の有無や程度も確認及び検証することができる。よって人工知能装置における発明、考案、意匠、著作物の創造に際しての人間による創作活動の関与の有無や程度についても検証し、これを保持することができる。

第１の実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置を示すブロック図 学習済みモデルを構成するための機械学習を示す概念図 第２の実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置を示すブロック図 第１及び第２の実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置の処理を示すシーケンス図 第３の実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置の処理を示すブロック図 第３の実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置の処理を示すシーケンス図 第４の実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置の処理を示すブロック図 第４の実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置の処理を示すシーケンス図 ＡＩ創作物の検証装置５００を構成するコンピュータハードウエア構成図

以下、図面を参照しながら、本実施の形態にかかるＡＩ創作物（即ち、人工知能による創作物）の検証装置を具体的に説明する。図１は第１の実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置１０を示すブロック図であり、図２は学習済みモデルを構成するための機械学習を示す概念図であり、図３は第２の実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置１０を示すブロック図であり、図４は当該第１及び第２の実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置１０の処理を示すシーケンス図である。

先ず、図１に示す第１の実施形態にかかるＡＩ創作物の検証装置１０は、人工知能装置２０において学習済みモデルを構築するのに使用した学習用データ２１と、当該人工知能装置２０のシステム全体を取得して、その処理内容を検証するように構築している。

即ち、人工知能装置２０は、インターネットなどの通信網において公開されているデータや、構内ベースや認証を要する非公開のデータを収集して学習用データ２１とし、この学習用データ２１に基づいて機械学習（特に深層学習）を行う。この機械学習では、図２に示すように学習用データ２１を入力層として、この入力層のデータから、コンピュータのアルゴリズムによって自ら特徴量を導き出し、中間層において、その特徴量同士の結び付を示すネットワーク構造を構築し、最終的に出力層となる出力情報を構築する。

この図１に示す第１の実施形態にかかるＡＩ創作物の検証装置１０は、このような学習用データ２１から抽出した特徴量情報と、当該特徴量情報同士の繋がりを示すネットワーク構造情報を含む情報を実行環境情報として取得し、これを記憶装置１５に再現することにより、当該ＡＩ創作物の検証装置１０に人工知能装置２０と同じシステムを再現するように構成している。

特にこの実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置１０において、ＡＩ情報取得部１１は、検証対象となる人工知能装置２０から、人工知能を構成するプログラム情報と学習用データ２１の情報（以下、「ＡＩ情報」とする。）を取得するように構成している。その結果、当該ＡＩ創作物の検証装置１０においても機械学習（深層学習）を行うことができ、学習済みモデルとしての人工知能装置２０を構築することもできる。即ち学習済みモデルの構築から検証できるＡＩ創作物の検証装置１０が実現する。

一方、図３に示す第２の実施形態にかかるＡＩ創作物の検証装置１０は、ＡＩ情報取得部１１において、前記人工知能装置２０の実行環境情報（学習用データ２１から抽出した特徴量情報と、当該特徴量情報同士の繋がりを示すネットワーク構造情報を含む）を、イメージファイル形式、バイナリファイル形式及びソースファイル形式の少なくとも何れかの形式で取得する。即ち、当該人工知能装置２０のシステム全体を、記憶装置１５などにそのまま複製できるようにシステムデータを取得する。これにより、当該ＡＩ創作物の検証装置１０に、前記人工知能装置２０と同じシステムを再現することができる。

そして入力情報取得部１２において、当該人工知能装置２０に入力した入力情報２２と同じ情報取得し、これをＡＩ創作物の検証装置１０に入力する。

その結果、当該ＡＩ創作物の検証装置１０の演算部１３では、前記人工知能装置２０と同じ情報処理を行うことができ、これにより前記人工知能装置２０と同じ結果を取得することができる。そしてこの演算結果は、演算結果保存部１４に保存することから、前記人工知能装置２０における処理内容やＡＩ創作物を後から確認することができる。

特に本実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置１０は、この出力結果が創作物である場合、すなわち発明、考案、意匠、著作物の場合において、その出力結果である創作物情報の成立過程を検証することができる。このため、例えば当該ＡＩ創作物の検証装置１０における処理において、操作する者等の人為的な思想が介在しているか否かや、どの程度介在しているか等を検証することができる。その結果、発明、考案、意匠、著作物についての知的財産権の成立性や成立過程などについても検証することができる。

図４は上記第１及び第２の実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置１０と人工知能装置２０における処理を示すシーケンス図である。この図に示すように、処理の開始に際しては、ＡＩ情報取得ステップＳ１０において、人工知能装置２０の実行環境情報か、あるいは人工知能を構成するプログラム情報と学習用データ２１情報（学習済みデータ）など、人工知能装置２０のシステムを再現するための情報（ＡＩ情報）を、イメージファイル形式、バイナリファイル形式及びソースファイル形式の少なくとも何れかの形式で取得する。

そしてこのＡＩ情報を取得したＡＩ創作物の検証装置１０では、実行環境再現ステップＳ１１において、人工知能装置２０と同じ実行環境を再現する。そして実行ステップＳ１２では、この実行環境において処理を実行する。仮に実行ができない場合には実行エラーとして、前記人工知能装置２０にエラー情報を送信する。一方、問題なく実行できた場合には、創作物の出力ステップＳ１３において、その実行結果である創作物を出力し、その出力内容を創作物の保存ステップＳ１４で記憶装置に保存する。そしてＡＩ創作物の検証装置１０の実行の結果創作された創作物は、実行結果の送信ステップＳ１５において、人工知能装置２０に送信する。

以上の処理により、ＡＩ創作物の検証装置１０は、人工知能装置２０における入力情報から創作物の出力を再現することができることから、当該創作物が人工知能装置２０によって創造されたものか否かを検証することができる。

なお、上記ＡＩ創作物の検証装置１０は、ＡＩ創作物の検証装置１０の実行の結果創作された創作物について、人工知能装置２０において異議がある場合、即ち、創作した結果物が比較の結果、同一でないか一定の基準から外れる場合などには、これを受け付けて、再度、ＡＩ創作物の検証装置１０における処理を行うように構成することもできる。

また、当該ＡＩ創作物の検証装置１０に人工知能装置２０のプログラムや学習済みデータが保存されることを望まないユーザーに対しては、取得した情報を廃棄するＡＩ情報廃棄部を備えることができる。かかるＡＩ情報廃棄部は、前記演算結果保存部１４が前記創作物を保存した後に、前記ＡＩ情報取得部１１が取得した情報を廃棄するように構成することができ、当該廃棄の事実は、例えば廃棄後における検証装置のシステムのイメージファイル形式、バイナリファイル形式及びソースファイル形式を人工知能装置２０に送信することによって行うこともできる。

図５に示す第３の実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置１０は、上記第１及び第２の実施の形態に示したＡＩ創作物の検証装置１０を使用し、さらにタイムスタンプを利用することで検証内容の客観性乃至は正当性を高めるように構成している。図６はこの第３の実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置１０のシーケンス図である。

即ちこの実施の形態に示すＡＩ創作物の検証装置１０は、ＡＩ情報取得ステップＳ３１において、人工知能装置２０からＡＩ情報を取得した後、当該ＡＩ情報についてタイムスタンプを取得するための処理を実行する。具体的にはＡＩ創作物の検証装置１０は、タイムスタンプ生成要求ステップＳ３２において、取得したＡＩ情報についてハッシュ値を計算し、これをタイムスタンプ局３０（ＴＳＡ ： Ｔｉｍｅ−Ｓｔａｍｐｉｎｇ Ａｕｔｈｏｒｉｔｙ）に送信する。タイムスタンプ局３０では、タイムスタンプ生成ステップＳ３３において、このハッシュ値に時刻情報を付加してタイムスタンプを作成し、これをＡＩ創作物の検証装置１０に送信する（タイムスタンプ発行ステップＳ３４）。そしてＡＩ創作物の検証装置１０では、タイムスタンプ取得ステップＳ３５において、このタイムスタンプ情報をタイムスタンプ局３０から取得して保持する。

そしてＡＩ創作物の検証装置１０は、実行環境再現ステップＳ３６において、人工知能装置から取得したＡＩ情報に基づいて、前記実施の形態と同様に人工知能装置２０の実行環境を再現し、これを実行して創作物を作成し（実行ステップＳ３７）、その実行結果である創作物を出力する（創作物の出力ステップＳ３８）。

この創作物の出力を受けて、当該ＡＩ創作物の検証装置１０は、この創作物に関するデータ（出力した創作物）についても、前記ＡＩ情報と同様にタイムスタンプを取得する。即ちタイムスタンプ生成要求ステップＳ３９において、この創作物に関する情報（データ）についてハッシュ値を作成し、これをタイムスタンプ局３０に送信する。そしてタイムスタンプ局３０では、この情報についてタイムスタンプ生成ステップＳ４０を実行してタイムスタンプを付与し、そしてタイムスタンプ発行ステップＳ４１で当該タイムスタンプをＡＩ創作物の検証装置１０に発行する。ＡＩ創作物の検証装置１０では、このタイムスタンプをタイムスタンプ局３０から取得してこれを保存する（タイムスタンプ取得ステップＳ４２）。このように創作物についてもタイムスタンプを取得することにより、当該創作物がその時点において創作されていることを証明することができ、ＡＩ創作物の検証装置１０によって作成された事実を補足することができる。

そして、実行ステップＳ３７の結果作成した著作物（即ち出力した著作物）については、前記実施の形態と同様に、創作物の保存ステップＳ４３で、ＡＩ創作物の検証装置１０の記憶装置に保存した後で、実行結果の送信ステップＳ４４で人工知能装置２０に送信することができる。

以上の処理の結果、ＡＩ創作物の検証装置１０は、人工知能装置２０における入力情報から創作物の出力を再現することができることから、当該創作物が人工知能装置２０によって創造されたものか否かを検証することができる。特に本実施の形態では、ＡＩ情報と創作物について、それぞれタイムスタンプを取得することから、それぞれの情報が存在している事実を証明することができる。

なお、上記ＡＩ創作物の検証装置１０は、ＡＩ創作物の検証装置１０の実行の結果創作された創作物について、人工知能装置２０において異議がある場合には、これを受け付けて、再度、ＡＩ創作物の検証装置１０における処理を行うように構成することもできる。

図７は第４の実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置１０の処理を示すブロック図であり、図８はこの第４の実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置１０の処理を示すシーケンス図である。

この第４の実施の形態に示すＡＩ創作物の検証装置１０は、即ち人工知能装置２０に対する情報の入力、および人工知能装置２０からの結果物（創作物）の出力を中継することにより、当該結果物（創作物）が人工知能装置２０によって創作されたことを認証するように構成している。

具体的には、ＡＩ創作物の検証装置１０における入力情報処理部は、入力情報取得ステップＳ５１において、利用者端末から人工知能装置２０に入力する入力情報を取得し、取得した入力情報は入力情報保存ステップＳ５２において、ＡＩ創作物の検証装置における記憶部などに保存する。そしてＡＩ創作物の検証装置１０は、これを人工知能装置２０に送信し（入力情報送信ステップＳ５３）、人工知能装置２０はこれを取得して（入力情報取得ステップＳ５４）、実行ステップＳ５５において処理を開始する。人工知能装置２０における処理の結果出力された創作物は、創作物の出力ステップＳ５６において、ＡＩ創作物の検証装置に送信し、ＡＩ創作物の検証装置１０の創作物情報処理部がこれを取得して（創作物の取得ステップＳ５７）、これを前記入力情報処理部が取得した入力情報に関連付けて保持する（創作物の保存ステップＳ５８）。そして当該創作物の情報は、創作物の送信ステップＳ５９において、利用者端末に送信することができる。

以上のように構成したＡＩ創作物の検証装置１０においても、ＡＩ創作物の検証装置１０が送信した創作物について、人工知能装置２０において異議がある場合には、これを受け付けて、ＡＩ創作物の検証装置１０は前記入力情報を、再度人工知能装置２０に送信し、人工知能装置２０における処理結果を取得するように構成することができる。その際、人工知能装置２０に送信する入力情報は、最初に利用者端末から受信した情報である他、これとは異なる入力情報を利用者端末から取得するか、或いはＡＩ創作物の検証装置１０において選定することもできる。また、利用者端末から受信した入力情報および人工知能装置２０から受信した処理結果について、それぞれ前記タイムスタンプを取得するように構成することもできる。

図９は、上記ＡＩ創作物の検証装置５００を構成するコンピュータハードウエア構成図である。ただし、図９のコンピュータ（ＡＩ創作物の検証装置１０）５００は、代表的な構成例を示したに過ぎず、上記した処理を実行する演算装置やメモリ及びプログラムを備える限りにおいて、専用の装置として構成しても良い

この図９に示すコンピュータ５００は、ＣＰＵ５０１、メモリ５０２、音声出力装置５０３、ネットワークインタフェース５０４、ディスプレイコントローラ５０５、ディスプレイ５０６、入力機器インタフェース５０７、キーボード５０８、マウス５０９、外部記憶装置５１０、外部記録媒体駆動装置５１１、およびこれらの構成要素を互いに接続するバス５１２を含んで構成されている。

ＣＰＵ５０１は、コンピュータ５００の各構成要素の動作を制御し、ＯＳの制御下で、前記した各情報の取得や送信、或いはＡＩプログラムの実行等をコントロールし、その動作を制御する。メモリ５０２は通常、不揮発性メモリであるＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、および揮発性メモリであるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）から構成される。ＲＯＭには、コンピュータ５００の起動時に実行されるプログラム等が格納される。ＲＡＭには、ＣＰＵ５０１で実行され、各装置の処理を実行する為のアプリケーションプログラムや、データベースプログラム、それらのプログラムが実行中に使用するデータ（たとえば、データベースやファイルシステムから読み出されたデータやスクリプト）が一時的に格納される。

音声出力装置５０３は、スピーカ等の、音声を出力する機器であり、通信インタフェース５０４は、各種の機器と情報交換する為のネットワーク５２０に接続するためのインタフェースである。ディスプレイコントローラ５０５は、ＣＰＵ５０１が発する描画命令を実際に処理するための専用コントローラである。ディスプレイコントローラ５０５で処理された描画データは、一旦グラフィックメモリに書き込まれ、その後、表示部としてのディスプレイ５０６に出力される。

入力機器インタフェース５０７は、キーボード５０８やマウス５０９、或いはタッチパッドなどの入出力デバイスから入力された信号を受信して、その信号パターンに応じて所定の指令をＣＰＵ５０１に提供する。キーボード５０８やマウス５０９は、プログラムの実行や設定などの操作を行う場合に必要となる。

外部記憶装置５１０も本明細書における記憶手段の範疇に含まれる。かかる外部記憶装置５１０内には上述したプログラムやデータが記録され、実行時に、必要に応じてそこからメモリ５０２のＲＡＭにロードされる。また外部記録媒体駆動装置５１１は、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔ−Ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）などの可搬型の外部記録媒体５３０の記録面にアクセスして、そこに記録されているデータを読み取る装置である。

ただし、本実施の形態にかかるＡＩ創作物の検証装置１０は、人工知能装置２０のシステムをそのまま再現し、これを実行できる限りにおいて任意の構成とすることができる。

本発明のＡＩ創作物の検証装置は、人工知能装置における処理の結果を認証するための装置として利用することができる。特に当該創作物が発明、考案、意匠、著作物である場合に、これらについての権利の発生や権利の帰属を客観的に証明するための装置として利用することができる。

１０ ：検証装置
１１ ：ＡＩ情報取得部
１２ ：入力情報取得部
１３ ：演算部
１４ ：演算結果保存部
１５ ：記憶装置
２０ ：人工知能装置
２１ ：学習用データ
２２ ：入力情報
３０ ：タイムスタンプ局
５００ ：検証装置（コンピュータ）
５０１ ：ＣＰＵ
５０２ ：メモリ
５０４ ：通信インタフェース（ネットワークインタフェース）
５０６ ：ディスプレイ
５０７ ：入力機器インタフェース
５０８ ：キーボード
５０９ ：マウス
５１０ ：外部記憶装置

Claims (8)

1. 人工知能装置に対する入力情報を取得してこれを保持し、前記人工知能装置に対して出力する入力情報処理部と、
   前記人工知能装置から出力された創作物情報を取得して、これを前記入力情報処理部が取得した入力情報に関連付けて保持する創作物情報処理部とからなる、ＡＩ創作物の検証装置。
   
2. 人工知能装置から、人工知能を構成するプログラム情報と学習用データ情報を取得するＡＩ情報取得部と、
   人工知能装置に対する入力情報を取得してこれを保持する入力情報取得部と、
   前記ＡＩ情報取得部及び入力情報取得部が取得した情報を用いた情報処理を行う演算部と、
   当該演算部の演算結果として出力される創作物を保存する演算結果保存部とからなる、ＡＩ創作物の検証装置。
   
3. 学習済モデルとして構築された人工知能装置の実行環境情報を取得するＡＩ情報取得部と、
   人工知能装置に対する入力情報を取得してこれを保持する入力情報取得部と、
   前記ＡＩ情報取得部及び入力情報取得部が取得した情報を用いた情報処理を行う演算部と、
   当該演算部の演算結果として出力される創作物を保存する演算結果保存部とからなる、ＡＩ創作物の検証装置。
   
4. 前記実行環境情報は、学習用データから抽出した特徴量情報と、当該特徴量情報同士の繋がりを示すネットワーク構造情報を含む、請求項３に記載のＡＩ創作物の検証装置。
   
5. 前記ＡＩ情報取得部は、イメージファイル形式、バイナリファイル形式及びソースファイル形式の少なくとも何れかの形式で取得する、請求項２〜４の何れか一項に記載のＡＩ創作物の検証装置。
   
6. 前記ＡＩ情報取得部は、情報を取得した日時を保持する請求項２〜５の何れか一項に記載のＡＩ創作物の検証装置。
   
7. 前記演算結果保存部が前記創作物を保存した後に、前記ＡＩ情報取得部が取得した情報を廃棄するＡＩ情報廃棄部を備える、請求項２〜６の何れか一項に記載のＡＩ創作物の検証装置。
   
8. 更に、前記ＡＩ情報取得部が取得したデータ、及び前記演算部の演算結果として出力される創作物のデータの少なくともいずれかのデータのハッシュ値を生成して、これをタイムスタンプを発行する時刻認証局に送信するハッシュ値送信部を備える、請求項２〜７の何れか一項に記載のＡＩ創作物の検証装置。