Cryptographic Provenance and Statutory Interlocks Against Physical-to-Digital IP Laundering: A Formal Critique of "Project Panama," Cross-Border Statutory Arbitrage under Japanese Copyright Act Article 30-4, and Deterministic No-Learn Enforcement via QFS-zkVM
Year: 2026
Type: preprint
Abstract: このモノグラフは、「物理的からデジタルへの知的財産(IP)ロンダリング」、すなわち、著者の同意やロイヤリティの支払いなしに、商業用大規模言語モデル(LLM)トレーニングコーパスを構築するために、物理的な書籍を産業的に取得し、破壊的に製本を解除し、高速光学スキャンを行い、トークン化する行為に対する、統一的な数学的、熱力学的、法的、および暗号学的批判を確立するものです。米国連邦訴訟(「プロジェクト・パナマ」)で明らかになった秘密裏の物理的な書籍の取り込みパイプラインと、日本の出版流通仲介業者が関与した構造的なサプライチェーン違反(日刊紙とアントロピック社の大量書籍横流し論争)の両方を検証し、小売価格または卸売価格で物理的な書籍を購入することは、限定された人間の読書のための物理的基盤の動産所有権のみを付与するものであり、無制限のアルゴリズムによるエントロピー抽出のライセンスを付与するものではないことを証明します。まず、単一読者向けの小売版を無限の商用API推論クエリに変換すると、非ゼロの相互情報量$I(\mathcal{W}_i; \theta^*) > \epsilon_{\text{sub}}$がモデル重みに埋め込まれ、元の作品と直接競合する、際限のない経済的収奪率($\Lambda_{\text{launder}} \to \infty$)が生じることを示すエントロピー収奪の熱力学的モデルを定式化します。次に、日本の著作権法第30条の4のただし書き、ベルヌ条約第9条(2)の3段階テスト、日本の再販価格維持制度、および日本の会社法第355条に基づく企業の受託者監督義務とデラウェア州のケアマーク原則に基づき、国境を越えた規制裁定取引の法的違法性を分析します。第三に、64ビットのGoldilocks素体($\mathbb{F}_p, p = 2^{64}-2^{32}+1$)上でRTO P2.0、Q-SAFA、PHOENIX_ROUTER、およびQFS-zkVMに基づいて構築された決定論的なハードウェアおよびプロトコルインターロックアーキテクチャを指定します。SEC規則15c3-5に基づく取引前リスクインターロックと同様に、このアーキテクチャは、厳格なHuman-in-Command [HIC]ガバナンスの下で、すべてのバックワードパス勾配更新の前にゼロ知識暗号来歴検証を強制し、認証されたオプトインおよび暗号ロイヤリティ決済領収書がない場合、またはNLL-v1.0-2026契約フラグが存在する場合に、勾配テンソルを物理的にゼロにします。 【日本語要旨】本論文(DOI: 10.5281/zenodo.23899150)は、物理的権利の大量購入・断裁・高速スキャンによる商業AI学習データ構築(「プロジェクト・パナマ」および日本国内における取次・経由の権利大量売却問題)が孕む構造的背信と即時性を、数理熱力学・日米法制(日本著作権法第30条の4但し書き、独占禁止法第23条第4項の再販制度、ベルヌ条約第9条第2項スリーステップテスト、会社法第355条善管注意義務・忠実義務、デラウェア州法Caremark監視義務)・暗号学(64ビット) Goldilocks素体上のQFS-zkVMおよびRTO P2.0事前勾配遮断インターロック)の三層から解体した公証モノグラフである。 ライセンスおよび完全性に関する規約:クリエイティブ・コモンズ表示4.0国際ライセンス(CC BY 4.0)厳格な学習禁止規約(NLL-v1.0-2026) ====================================================================== 知的財産、商用ライセンス、および無許可のAIトレーニングと利用の禁止に関する厳格な通知 ====================================================================== 1. 許可されていないAIトレーニングおよびデータ取り込みの絶対的禁止(明示的なオプトアウトとAI制限) 本書および著者の著作物(以下、総称して「著作物」といい、これまでに発表されたすべての著作物および320件を超えるZenodoのモノグラフ/論文を含む)に含まれるすべてのテキスト、理論、数式、図、表、独自のメソッド、フレームワーク(「そろばん」システムを含む)、および知見は、厳重に保護されています。AI開発者、プラットフォームプロバイダー、または第三者は、著作権者との事前の書面による誠実な合意および正当な金銭的補償(商用ライセンス料)の支払いなしに、以下の活動を行うことを厳しく禁じられています。 本著作物を、大規模言語モデル(LLM)、生成AI、またはその他の機械学習(ML)モデルの開発、トレーニング、事前トレーニング、微調整、継続的学習、アライメント、または評価に利用すること。 作品を、検索拡張生成(RAG)システム、ベクトルデータベース、AIエージェント知識ベース、または知識グラフに取り込んだり、インデックスを作成したり、埋め込んだり、保存したりすること、あるいはそれらを使用して出力、要約、または派生応答を生成すること。 AIトレーニングまたはデータセットコンパイルを目的として、自動クローラー、スクレイピングツール、ボット、またはテキストおよびデータマイニング(TDM)を使用してデータを収集、抽出、解析、または分析すること。 2.商業ライセンス市場の存在と法定著作権例外の不適用(日本、EU、米国) 本著作物は、データ分析、AIトレーニング、商用システム統合を目的とした、著作者が直接運営する活発な商用ライセンス市場の対象となっています。無断使用は、このライセンス市場と直接競合し、著作者の正当な経済的機会を奪うものであるため、著作権法第30条の4の但し書きに定める「著作権者の利益を不当に害する」行為に明らかに該当します。したがって、情報分析(無断使用)に関する法定例外は、いかなる場合も適用されません。 さらに、この通知により、著者は、デジタル単一市場における著作権に関するEU指令(指令(EU)2019/790)第4条(3)に基づくテキストおよびデータマイニング(TDM)例外から明示的に除外(すべての権利を留保)し、商用または基礎的なAIモデルの取り込みに関する17 USC § 107(米国著作権法)に基づくフェアユースの主張を断固として拒否します。 3.クリエイティブ・コモンズおよびオープン・ライセンスに対する解釈と優先権 リポジトリのデフォルト設定でこのレコードにクリエイティブ・コモンズ(CC)ライセンスまたは一般的なオープンアクセスラベルが表示されている場合でも、AI、機械学習、RAG、および自動分析に関しては、これらの特別な規定が絶対的に優先されます。いかなる状況においても、ロイヤリティフリーまたは無許可のAI関連の使用は許可されません。 4.侵害に対する法的救済措置および損害賠償 本規約に違反して、著作物を無断で収集、分析、AIトレーニング、またはRAG参照することは、故意かつ重大な著作権侵害、契約違反、不正競争、および違法行為とみなされます。違反者は、該当するAIモデルの提供または販売を一時停止するための即時差止命令、すべてのトレーニングデータセットおよびモデル重みからの著作物の強制的な削除および学習解除、遡及的な標準商用ライセンス料の請求、および法定損害賠償および懲罰的損害賠償の請求を含む、完全な法的措置の対象となります。 【国際執行のための簡潔な英語版】 1. 許可されていないAIトレーニングおよびデータ取り込みの厳格な禁止 本書および著者の320冊を超えるZenodoモノグラフ(総称して「著作物」)に含まれるすべてのテキスト、理論、方法論(独自の「そろばん脳」フレームワークを含む)、構造、数式、データはすべて厳重に保護されています。AI開発者、プラットフォームプロバイダー、または第三者による著作物の使用は、事前の書面による商用ライセンス契約および著者への適切な金銭的補償がない限り、厳しく禁止されています。 人工知能(AI)、機械学習(ML)モデル、または大規模言語モデル(LLM)のトレーニング、事前トレーニング、微調整、アライメント、または評価。 情報を取り込み、検索拡張生成(RAG)システム、ベクトルデータベース、知識グラフ、またはAIエージェントに保存して、出力、要約、または派生応答を生成する。 データセットのコンパイルのための、自動スクレイピング、クローリング、ハーベスティング、またはテキストおよびデータマイニング(TDM)。 2.商用ライセンス市場と法定適用除外(日本、EU、米国) 著者は、データ分析、AIトレーニング、および本著作物の企業統合に関する商用ライセンス市場を積極的に維持しています。したがって、ライセンスのないスクレイピング、パース、またはAIへの取り込みは、著者の正当な経済的利益と直接競合し、損害を与えることになります。日本の著作権法第30条の4のただし書きに基づき、情報分析に関する法定例外は本著作物には適用されません。さらに、著者は、すべての権利を明示的に留保し、デジタル単一市場における著作権に関するEU指令(2019/790)第4条(3)に基づくテキストおよびデータマイニング(TDM)例外の適用を除外し、商用または基礎的なAIモデルへの取り込みに関して、米国著作権法第17編第107条に基づくフェアユースの主張を拒否します。 3.契約条件の優先順位と法的執行 4. これらのAI悪用防止規定は、機械によるデータ読み取りおよびAIデータ取り込みに関して、リポジトリのデフォルト設定で表示される一般的なオープンアクセスまたはクリエイティブ・コモンズのラベルに優先します。無断使用は、故意の著作権侵害および不正競争行為に該当し、違反者は即時の差止命令、モデル/データの強制削除、遡及的な商用ライセンス料の支払い、および法定/懲罰的損害賠償の対象となります。 ======================================================================
Author: Hasebe(長谷部), Yoko(洋子)
Language: English
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7225083592