論文の概要: Whose Text Is It Anyway? Exploring BigCode, Intellectual Property, and Ethics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02839v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 03:09:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 15:23:27.698299
• Title: Whose Text Is It Anyway? Exploring BigCode, Intellectual Property, and Ethics
• Title（参考訳）: 誰のテキストですか? bigcode、知的財産、倫理を探求する
• Authors: Madiha Zahrah Choksi, and David Goedicke
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の学習に用いるオープンデータセットの著作権権について検討する。 我々の論文は、オープンデータセットでトレーニングされたLCMは、どのようにして使用済みデータの著作権上の利益を回避できるのか、と問う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Intelligent or generative writing tools rely on large language models that recognize, summarize, translate, and predict content. This position paper probes the copyright interests of open data sets used to train large language models (LLMs). Our paper asks, how do LLMs trained on open data sets circumvent the copyright interests of the used data? We start by defining software copyright and tracing its history. We rely on GitHub Copilot as a modern case study challenging software copyright. Our conclusion outlines obstacles that generative writing assistants create for copyright, and offers a practical road map for copyright analysis for developers, software law experts, and general users to consider in the context of intelligent LLM-powered writing tools.
• Abstract（参考訳）: 知的または生成的記述ツールは、コンテンツを認識し、要約し、翻訳し、予測する大きな言語モデルに依存している。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の学習に用いるオープンデータセットの著作権権について検討する。 オープンデータセット上でのllmのトレーニングは,使用データの著作権上の利益を回避できるのでしょうか? ソフトウェア著作権の定義から始まり、その歴史をたどる。 ソフトウェア著作権に挑戦する現代のケーススタディとしてgithub copilotを使用しています。 本稿では,ジェネレーティブ・ライティング・アシスタントが著作権のために作成する障害について概説し,開発者,ソフトウェア法の専門家,一般ユーザに対して,知的LLMベースのライティング・ツールの文脈で考慮すべき著作権分析の実践的なロードマップを提供する。

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