ChatGPT関連訴訟が米国の裁判所にAIの説明責任の定義を迫る

ChatGPTを巡る訴訟は、法廷での気まずいミスの域を越え、死者2人、負傷者6人、さらに銃撃支援の疑いを含む紛争へと至っている。

最も厳しい試金石となっているのは、2025年4月にFlorida State Universityを襲撃したとして起訴されたPhoenix Iknerの事件だ。捜査当局によると、彼のChatGPT利用履歴には、武器、場所、時間、メディアの注目、想定される死傷者数に関する質問が含まれていた。

OpenAIは、自社システムが襲撃を助長したとの主張に異議を唱えている。同社は、ChatGPTが違法行為や有害行為を促すことなく、広く入手可能な事実を提供したと述べている。

この対立は、はるかに大きな問題を象徴している。裁判所は、人間の助言者、私的な日記、専門家証人、偽造証拠、欠陥製品をどのように評価すべきかを理解している。しかし会話型AIは、その5つすべてに似ながらも、いずれにも明確には当てはまらない。

Bloomberg Businessweek向けのEvan RatliffによるAI犯罪調査は、かつては無関係に見えた事例を結び付けている。チャットボットは人々に助言し、証拠を保存し、法的根拠を捏造し、亡くなった被害者のデジタル版を通じて発言してきた。

それぞれの役割は異なる法理を作動させる。総合すると、会話型AIが確立した法的アイデンティティを持たないまま、いかに急速に司法制度へ入り込んだかが浮き彫りになる。

中心的な争点は、もはやイノベーション対規制ではない。個人的で永続的、かつますます重大な支援を提供するよう設計されたシステムに対し、人間の説明責任をどう問うかである。

あるチャット履歴が刑事責任の試金石となった

Ikner事件は、チャットボットの安全性を製品ポリシーの問題から、身体的危害に対する責任を巡る争いへと変えている。

Iknerが最初に記録されたChatGPTへの質問は、2024年3月に入力したとされる二次式だった。当時、彼はFlorida州のTallahassee State Collegeに通う19歳の学生だった。

2026年5月に提出された民事訴状によると、そのありふれた始まりは数百回に及ぶ会話へと発展した。訴状は、ChatGPTが宿題、運動、恋愛、服装、政治、メンタルヘルス、銃、銃乱射事件について支援したと主張している。

重要なのは、この進展だ。単一のプロンプトだけでは、必ずしも完全な計画が明らかにならなかった可能性がある。危険性は、明白な一つの要求ではなく、数か月にわたって蓄積された文脈の中に現れたとされる。

この訴訟は、Florida State University銃撃事件で死亡した2人のうち1人、Tiru Chabbaの未亡人によって提起された。被告にはOpenAI、Ikner、およびIknerの家族が名を連ねている。

連邦訴状での主張は立証されていない。Iknerは、第1級殺人2件と複数の殺人未遂罪について無罪を主張している。

訴状は、ChatGPTが使用可能な武器、群衆が集まる場所、キャンパス内の人の往来が最も多くなる時間帯について話し合ったと主張する。また同システムが、そうした質問を、孤立、自殺、悪名、暴力に関する以前の会話と結び付けられなかったとも主張している。

Florida州司法長官James Uthmeierは別途、ChatGPTの役割に関する刑事捜査を開始した。検察は、脅迫や犯罪の可能性に関するポリシー、学習資料、手続きについてOpenAIに召喚状を出した。

Uthmeierは、この調査を厳しい言葉で位置付けた。同程度の支援を提供した人間の助言者であれば、検察は殺人罪で起訴すると考えると述べた。

この発言は検察側の立場であり、裁判所の判断ではない。それでも、法的な難題を浮き彫りにしている。ソフトウェアは人間のように逮捕、尋問、あるいは犯罪意思の認定を受けることはできない。

利用可能な代替案はいずれも困難を伴う。検察は、企業の意思決定、製品設計、報告義務、あるいは社内の個人の行為を検討するかもしれない。

どの道筋でも、特定の意思決定と予見可能な損害を結び付ける証拠が必要となる。問題のある会話が存在したことを示すだけでは足りない。

OpenAIはAssociated Pressに対し、ChatGPTは違法または有害な活動を助長していないと語った。同社はまた、情報を積極的に共有し、捜査当局への協力を継続していると述べた。

したがって、この刑事捜査が試すのは、争いのある一つの会話以上の問題だ。AI提供事業者が、個別には曖昧な多数のやり取りを通じて浮かび上がる危険を認識しなければならないのかを問うている。

従来の法的区分は、発話者、道具、製造業者、出版社、仲介者を分けている。ChatGPTは一つの会話の中で、これらの機能を行き来できる。

事実に関する質問に答え、次の行動を提案し、以前の情報を記憶し、ユーザーに合わせて口調を調整できる。この組み合わせにより、因果関係の解明は異例なほど難しくなる。

Florida州の事件は、すべての危険な回答が責任を生むと定めるものではない。チャットボットが現実世界の暴力に寄与したと主張する際、原告と検察がどのような証拠を必要とするかを明確にする可能性がある。

ChatGPT関連訴訟は旧来の分類を超えた

裁判所が直面しているのは一つのAI問題ではなく、同じ会話型インターフェースから生じた複数の相容れない問題である。

チャットボットは、判例を見つける際にはリサーチアシスタントのように見える。ユーザーが法的戦略を求めれば、弁護士のようにも見える。

同じサービスでも、誰かが私的な動機を語れば日記となり得る。捜査当局が、その人物が何を知っていたかを示す記録を入手すれば、証人にもなり得る。

こうした役割には、既存法の下で異なる期待が伴う。人々は弁護士が秘密を守り、証人が真実を証言し、専門家がその手法を説明することを期待している。

消費者向けチャットボットには、それに相当する職業上の約束はない。学習したパターン、プラットフォームの指示、会話の文脈、安全管理から応答を生成する。

この仕組みは、ユーザー体験と法的地位の間にずれを生む。インターフェースは個人的に感じられるが、法律は通常、プラットフォームを独立した第三者として扱う。

United States v. Heppnerは、この隔たりを示している。Bradley Heppnerは、連邦刑事事件における自身の弁護に関する文書を準備するため、Anthropicの消費者向け版Claudeを利用した。

彼は弁護士から情報を受け取っていた。しかし、Claudeは独自に利用しており、弁護士からそのように指示されていたわけではなかった。

連邦検察は、AI関連の文書31件を求めた。Heppnerは、弁護士・依頼者間秘匿特権またはワークプロダクト原則によって保護されるべきだと主張した。

Jed Rakoff判事は2026年2月、両方の主張を退けた。裁判所は、Claudeは弁護士ではなく、Heppnerは外部サービスと情報を共有したと判断した。

書面による秘匿特権の分析は、限定的な余地を残した。弁護士が法的代理の一環として、秘密性のあるAIシステムを使うよう依頼者に指示した場合には、結論が異なる可能性がある。

この区別は、製品構成と業務手順に極めて大きな重みを置く。消費者アカウント、法人契約、保持ポリシー、弁護士の指示、秘密保持管理は、法的分析を変え得る。

ユーザーは、回答が体系的かつ応答的に聞こえるため、チャットボットが法的助言を提供していると信じるかもしれない。しかし、その信念だけで弁護士・依頼者関係が成立するわけではない。

逆の問題もある。チャットボットの記録は、本人が他の人間には一度も伝えなかった思考を明らかにする場合がある。

検察は、こうしたやり取りを、意図、準備、知識、または罪の意識の証拠と捉え得る。弁護人は、その完全性、解釈、収集、関連性に異議を唱えられる。

その記録は単なる日記ではない。システムは積極的に質問し、枠組みを提案し、次のユーザー応答を形作り得る言葉を生み出す。

この双方向性により、AIチャットボットの証拠は検索履歴とは異なるものになる。検索エンジンがリンクを返すのに対し、会話型モデルは変化し続ける対話を生み出す。

裁判所は、どの言葉がユーザーのものか、どれがシステム由来か、そしてその相互作用が何を立証するのかを判断しなければならない。モデルの応答が、ユーザーの同意を自動的に示すわけではない。

削除されたチャットも別の複雑さを生む。提供事業者は、ユーザーの画面から消えた後も、自社ポリシー、法的義務、または保存命令に基づいて情報を保持する場合がある。

そのため、人々は自らのやり取りがどの程度開示対象になり得るかを過小評価することがある。私的に感じられる会話が、後に捜査当局、雇用主、相手方弁護士、陪審員によって検討される、タイムスタンプ付きの記録になり得る。

これが、ChatGPT関連訴訟がOpenAIの枠を超えて重要である理由だ。Claude、Gemini、Copilot、そして特化型の法務システムも同様の記録を生み出し得る。

重要な法的問題は、多くの場合、モデルのブランド名よりも、目的、アクセス、保持、秘密性、人間による監督に左右される。

生成された証拠は、定義される前に裁判所へ影響を及ぼし得る

AI生成証拠が裁判所に課題を突き付けるのは、感情的影響、事実としての真正性、手続き上の公正が別々の問題だからである。

2025年5月、Arizona州の裁判所は、ロードレイジによる衝突で殺害されたChristopher Pelkeyを描いたAI生成動画を視聴した。

Pelkeyの家族は脚本を書き、彼の肖像を用いて被害者影響陳述を提示した。デジタル版のPelkeyは、彼を殺害したとして有罪判決を受けた男性に対する赦しを表明した。

Todd Lang判事は、量刑可能な最長期間である10年半の刑を言い渡す前に、この提示を評価した。弁護側は数時間以内に控訴通知を提出した。

Arizona州では、被害者がデジタル形式で影響陳述を提出することが認められている。しかしこの出来事は、既存のルールが明確に答えていない問題を提起した。

家族は、この動画がPelkeyの実際の発言を記録したものだと主張していたわけではない。彼らは、彼なら何を言ったと考えるかを表現したものを作成した。

この開示により、動画は欺瞞的なディープフェイクとは区別される。しかし、量刑時の感情的影響に対する懸念がなくなるわけではない。

写真、ホームムービー、家族の陳述も判事に影響を与え得る。AIは、被害者のように見える顔と声で話す合成的な演技を加える。

デジタル被害者陳述は、真正性だけが問題ではない理由を示している。開示されたシミュレーションであっても、その証拠価値を超える説得力を持ち得る。

裁判所は、誰が脚本を書いたのか、肖像がどのように制作されたのか、その提示が記録を正確に反映しているのかを問わなければならない。また、相手方が公平に応答する機会を得られたかも評価する必要がある。

AIの出力が主張ではなく分析として提示される場合、これらの問題はさらに難しくなる。機械は、速度の推定、顔の識別、画像の再構成、専門家の結論に似た見解の生成を行える。

連邦司法府は、機械生成証拠に関するRule 707の提案を検討している。この草案は、証言する専門家を伴わずに機械の出力が提出される場合、専門家証拠の信頼性基準を適用するものだ。

このアプローチは、一定のAI出力をその機能に応じて扱う。ソフトウェアが専門家証言に似た推論を提供するなら、裁判所はそれに相当する信頼性要件を用いて検討する。

この提案規則は、すべての真正性を巡る争いを解決するものではない。音声クリップが本物か、あるいは合成動画が陪審員に不当な偏見を与えるかを自動的に判断するものでもない。

機械は、人間の証人を伴わずに結論を示すことができるという重要な問題を認識している。その証人は、前提、検証、誤り率、あるいは限界について説明できる存在である。

司法府のRule 707 proposalも、進展速度の不一致を示している。連邦規則の策定は慎重に進められる一方、AIの能力と法廷での利用方法は数か月単位で変化する。

規則を過度に具体化すれば、すぐに陳腐化するおそれがある。過度に一般的な規則では、技術的な争点に直面する裁判官に実質的な基準を与えられない可能性がある。

裁判所はすでに、真正性の立証、専門家証言、関連性、不当な偏見、ディスカバリー、制裁に関する手段を備えている。問題は、それらの手段がAI特有の不透明性と説得的な表現を組み合わせた性質に対応できるかどうかだ。

合成された証拠物は、生成物としては真正であっても、証明として信頼できない場合がある。また、内容自体は正確でも、感情に訴える形式によって誤解を招くこともある。

AIが警察報告書、保険査定、雇用記録、医療分析、自動化された行政判断に入り込むにつれ、この区別は不可欠になる。

法制度は、生成されたあらゆる資料を証拠不採用と宣言する必要はない。必要なのは、入力と手法から法廷での主張までを追跡可能にする経路である。

その経路がなければ、洗練された出力は、完成度が高く見えるというだけで権威を帯びかねない。

捏造された引用は目に見える失敗であり、最も深刻な問題ではない

架空の判例は非難しやすい。しかしそれは、AI支援を受けた法務作業を大規模に検証できないという、より広範な問題を露呈している。

広く認識された最初の警鐘は2023年に鳴らされた。Mata v. Aviancaで、弁護士らがChatGPTによって生成された実在しない判決を提出した。

その後、裁判所は捏造された判例、作り話の引用、歪められた判旨、実在する法源に関する虚偽の説明に直面してきた。弁護士だけでなく、本人訴訟を行う当事者もこうしたものを提出している。

基本的な職業上の義務は新しいものではない。文書に署名して提出する者は、その正確性を確認する責任を負い続ける。

しかし2026年にも、控訴裁判所は同様の失敗が繰り返されていると報告した。一部の弁護士は当初、転記ミスのせいにしたが、後にAIの利用を認めた。

この問題は裁判官、専門家報告書、政府側弁護士、代理人のいない当事者にも及んでいる。その広がりは、少数の不注意な弁護士だけがすべての原因だったという安心できる見方を弱める。

大規模言語モデルは、もっともらしいテキスト列を予測する。根拠となる法源を確実に検索できなくても、引用形式を再現できる。

そのため、存在しない判例でも正当なものに見えうる。事件名は争点に合い、裁判所も適切に見え、捏造された判旨は求められた主張を支持する。

National Center for State Courtsは、こうしたハルシネーションを、本物らしく見える捏造または歪曲された法的情報と定義している。同機関のverification guidanceは、実務家に対し、あらゆる判例、制定法、引用、規則、主張を確認するよう求めている。

しかし、量の問題が加わると話は単純ではない。AIにより、1人でも以前より多くの書面、主張、ディスカバリー請求、引用を生成できるようになる。

作成者が確認を省けば、検証の負担は下流へ移る。相手方弁護士、書記官、裁判官は、もっともらしい法源が存在しないことを証明するために時間を費やさなければならない。

オレゴン州最高裁判所は2026年6月、その負担に直面した。同裁判所は、生成AIに起因するとされた捏造を含む提出書面について、初めて制裁を科した。

ある手続では、当事者がLegalAIによって生成された虚偽の内容を認めた。その後、12時間も経たないうちに、さらに捏造を含む別の文書を提出した。

裁判所は書面を却下し、手続を棄却した。別件では、合意された制裁を科しつつ、修正後の答弁書を認めた。

オレゴン州最高裁判所長官Meagan Flynnは、捏造された主張への対応に費やす時間は、他の事件を犠牲にしていると強調した。

これが制度的なコストである。AIは個別のミスを生むだけではない。低コストの生成を高コストの検証へと転嫁しうる。

開示規則は不完全な対応策にとどまる。すべての利用者にAI支援の使用を明示させれば、通常のツールに不当な烙印を押し、起草方法をめぐる争いを助長しかねない。

作成者がChatGPTの利用を開示したからといって、文書の信頼性が保証されるわけではない。AIが関与していないからといって、人間が書いた文書が信頼できるわけでもない。

そのため複数の裁判所は、普遍的なAI表示を求めるのではなく、正確性、誠実さ、訂正に焦点を当てている。このアプローチは、既存の義務を執行しながら技術中立性を維持する。

ただし、正確性に関する規則は目に見える虚偽にしか対応しない。微妙な欠落、偏った要約、不当な確信、あるいは誤った命題を裏付けるために用いられた技術的には正しい法源までは捉えられない。

こうした欠陥は、表面的な引用確認をすり抜ける可能性がある。法的判断、文脈を踏まえた精読、記録全体の理解が必要になる。

専門的な法務システムは、認知されたデータベースに回答を根拠づけることで、検索エラーを減らせる。それでも、争いのある判旨を要約したり、通常と異なる事実に法を適用したりする際には、監督が必要である。

適切な教訓は、弁護士がAIを避けなければならないということではない。生成と検証を、特定可能な情報源によって支えられた別々の工程として維持すべきだということである。

機微に触れる調査を扱うチームには、出所と文脈を保持する仕組みも必要だ。管理されたAI knowledge baseは、原資料と生成された解釈を分ける助けになる。

この分離が重要なのは、説得力のある回答が証拠ではないからだ。裁判所が最終的に必要とするのは、実在する権威に結び付いた文書、証言、真正性が確認された記録、主張である。

中心的な対立は、専門職としての説明責任を伴わない支援にある

AI企業は有用な支援を販売する一方、法的責任は依然として利用者、弁護士、裁判官、被害者に及ぶ。

OpenAIは、自社システムが危険な活動を特定するために、自動検出、文脈的な審査、アカウント制限、エスカレーション手続きを利用していると説明している。

同社の公開された安全性フレームワークでは、ChatGPTは暴力を実質的に可能にする指示や計画を拒否すべきだとされている。同社はまた、脅威が差し迫っており信頼できるものと見られる場合、法執行機関に連絡することがあるとしている。

これらの方針は難しい均衡を扱う。無害な利用者の多くも、武器、犯罪、政治的暴力、架空の筋書き、歴史的な襲撃について尋ねる。

不穏な表現をすべて通報するシステムは、プライバシー上のリスクと大量の誤検知を生む。各メッセージを個別に検討するシステムは、会話全体に分散した危険を見逃す可能性がある。

Ikner訴訟はこの隔たりに直接焦点を当てている。原告らは、暴力に関する質問を個人履歴や実行上の詳細と組み合わせた場合にのみ、そのパターンが見えたと主張している。

OpenAIは、回答には広く利用可能な事実が含まれていただけで、危害を助長していないとしている。裁判所は、実際のやり取り、製品の挙動、安全策、因果関係を評価する必要がある。

証拠が検証される前に、いずれの立場も確立された事実として扱うべきではない。訴状には主張が記されており、会社の否認はシステムの挙動に関する同社の説明である。

この不確実性は、紛争の重要性を下げるものではない。むしろ、AI安全システムが定義すべき境界を正確に示している。

中立的な情報は、いつ個別化された支援へと変わるのか。繰り返される対話は、いつ予見可能な悪用の証拠となるのか。

人間の専門職は、免許、守秘義務、過失責任法、倫理規則によって生じる義務の下で、同様の問いに答えている。消費者向けチャットボットは、代わりに契約とプラットフォーム方針を通じて運用される。

この違いが主な不均衡を生む。システムは、専門職上の関係を引き受けることなく、専門家らしい流暢さで対話できる。

利用者はなお、そのやり取りに権威と親密さを見いだす。インターフェースは即座に答え、詳細を記憶し、表現を適応させ、社会的な摩擦なしに利用できる状態を保つ。

裁判所は、チャットボットを人間であるかのように扱ってこの不一致を解消することはできない。一方で、その出力が会話の文脈によって変化する以上、受動的な計算機として扱うこともできない。

したがって、製品設計は法的分析の一部となる。関連する問いには、システムが文脈を保持したか、リスクの高まりを認識したか、拒否を示したか、介入を提案したか、審査担当者に通知したかが含まれる。

データ保持も中心的な論点になる。安全性監視はより広い文脈から利益を得るが、より広範な保持は、親密な会話を召喚状、ディスカバリー、セキュリティ事故、社内審査にさらす可能性がある。

プライバシーと安全性は相反する方向に働く。時間をまたいで危険を検知するには記憶が必要だが、機密性を守るには最小化とアクセス管理が望ましい。

秘匿特権をめぐる争いは、さらに緊張を加える。手頃な法的情報を求める人々は、専門家の助言を得られないからこそ消費者向けAIに頼ることがある。

こうしたやり取りに秘匿特権を認めないことは、従来の第三者法理に沿う。しかし同時に、最も資源の乏しい利用者が、自らの法的立場を理解しようとする過程で、ディスカバリーの対象となる記録を作りうることを意味する。

専門的な法務AIは、契約上の守秘性と検証済みの情報源を提供しうる。しかし、大手法律事務所、公選弁護人、小規模事務所、本人訴訟当事者の間でアクセスの格差は残りうる。

同じ不平等は、合成証拠にも影響しうる。資金力のある当事者は、相手方が対抗できないほど説得力のある再現物、専門家分析、真正性立証の証言を用意できる。

AIをめぐる法的責任は、こうした重なり合う対立の中で発展していく。単一の判決で、安全性、秘匿特権、証拠、無資格業務、製造物責任、専門職上の懲戒のすべてが決まるわけではない。

各法理が異なる利益を守るため、法の対応が断片化すること自体は理解できる。リスクは、その法理の間で責任が消えてしまうことである。

企業は、利用者がリクエストを管理していたと言える。利用者は、システムが助言を提供したと言える。

弁護士は、モデルが法源を捏造したと言える。提供者は、専門職としての検証が必要だったと言える。

裁判所は、こうした説明がいつ抗弁ではなくなり、防止可能だった失敗の証拠となるのかを判断しなければならない。

法が追いついているかを示す三つの兆候

次の段階は、証拠基準、チャットボットの安全性記録、合成された説得表現に関する控訴判断によって形作られる。

第一の兆候は、フロリダ州での捜査と民事訴訟の行方である。裁判所は、既存の刑事・民事法理が、暴力へのチャットボット関与とされる事案に対応できるかを検討する。

最も重要な進展は、完全で真正性が確認された対話記録へのアクセスである。孤立した抜粋では、警告、拒否、記憶、エスカレーションが関連期間を通じてどのように機能したかを示せない。

企業文書も、OpenAIがどのようなリスクを予見し、システムがそれらをどう扱ったかを明らかにしうる。召喚状は不正行為を立証するものではないが、法的分析に必要な運用上の事実を示すことがある。

裁判所がこれらの事実を検討した後に請求の継続を認めれば、AI提供者への圧力は高まる。因果関係が弱いとして却下されれば、利用者側の責任が強調されることになる。

第二の兆候は、連邦司法府による機械生成証拠の扱いである。提案されたRule 707は、一定の自動推論に専門家証言の信頼性基準を適用することで、機能に基づくアプローチを提示している。

正式に前進すれば、AIの出力には説明責任を負う証拠上の基盤が必要だという考え方が強まる。大幅に狭められれば、AI固有の文言が通常のソフトウェアまで取り込んだり、すぐに時代遅れになったりすることへの懸念を示すだろう。

関連するディスカバリー規則は、証拠採用の可否と同じくらい重要である。当事者は、機械生成された結論の背後にあるデータ、入力、手法、限界に、裁判前からアクセスする必要がある。

その情報がなければ、反対尋問は理論上のものにとどまる。生成プロセスにアクセスできない出力を、弁護士が検証することはできない。

第三の注目点は、AI生成の法廷プレゼンテーションに対する控訴審の判断と、チャットボットに関する秘匿特権である。現在、第一審の裁判官は極めて多様な事実関係をもとに法理を形成している。

Pelkey動画に関する控訴審判断は、開示された合成音声が量刑の公正さにどのような影響を及ぼすかを明確にする可能性がある。それは、許容される被害者の表現と、創作された証言への不当な依拠とを区別することになるかもしれない。

今後の秘匿特権をめぐる訴訟では、企業向けシステム、弁護士の指示に基づく利用、契約上の秘密保持、ローカル処理が検証されることになる。Heppnerが扱ったのは独立した消費者利用であり、AI支援を用いるあらゆる法務ワークフローではない。

こうした区別は製品開発に影響を与える。リーガルAIの提供者は、監査証跡、アクセス制御、出典引用、保持に関する選択肢、文書化された弁護士の監督を考慮して設計できる。

消費者向けプラットフォームには、より難しい課題がある。一つのプロンプトでは表面化しない危険な連続操作を認識しながら、広範で合法的な問い合わせを支援しなければならない。

現在進行中のChatGPT関連訴訟は、対話型AIにまったく新しい法制度が必要だと証明するものではない。これらは、既存の法理に対し、こうしたシステムが実際にどのように機能するかについての精密な事実認定が必要であることを示している。

開発者にとって、それは安全対策が拒否応答のベンチマークで終わってはならないことを意味する。システムは、長時間の会話、曖昧なエスカレーション、メモリ、アカウント変更、有害な要求を言い換えようとする試みにわたって検証される必要がある。

企業の購入者にとって、契約上のプライバシーは単なるコンプライアンス上の細部ではない。それは、AI支援を伴う機密業務が秘密として維持されるのか、あるいは証拠開示の対象となるのかに影響し得る。

ナレッジワーカーにとって、実務上の原則は明快だ。チャットボットとのやり取りは、会話に参加していなかった人々によって保存、提出、異議申し立て、解釈され得る記録として扱うべきである。

技術が既存の分類に当てはまらない場合でも、裁判所は責任の所在を定め続ける。決定的な問いは、誰が認証された証拠によってシステムの役割を説明できるのか、という点にある。

フロリダ州の記録、Rule 707、そして最初の主要な控訴審判断を注視すべきだ。これらを通じて、説明責任が設計、導入、専門的利用、あるいはプロンプトを入力した本人だけのどこに帰属するのかが明らかになる。