論文の概要: Talkin' 'Bout AI Generation: Copyright and the Generative-AI Supply Chain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08133v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 04:02:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 16:13:55.189765
• Title: Talkin' 'Bout AI Generation: Copyright and the Generative-AI Supply Chain
• Title（参考訳）: 講演「Bout AI生成:著作権と生成AIサプライチェーン」
• Authors: Katherine Lee and A. Feder Cooper and James Grimmelmann
• Abstract要約: 「生成AIは著作権を侵害するのか?」というのは緊急の質問である。 ジェネレーティブAIは、一つの企業の製品だけではない。 それは、ゆるい関連技術の巨大なエコシステムのキャッチオールな名前です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.277548732853764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: "Does generative AI infringe copyright?" is an urgent question. It is also a difficult question, for two reasons. First, "generative AI" is not just one product from one company. It is a catch-all name for a massive ecosystem of loosely related technologies, including conversational text chatbots like ChatGPT, image generators like Midjourney and DALL-E, coding assistants like GitHub Copilot, and systems that compose music and create videos. These systems behave differently and raise different legal issues. The second problem is that copyright law is notoriously complicated, and generative-AI systems manage to touch on a great many corners of it: authorship, similarity, direct and indirect liability, fair use, and licensing, among much else. These issues cannot be analyzed in isolation, because there are connections everywhere. In this Article, we aim to bring order to the chaos. To do so, we introduce the generative-AI supply chain: an interconnected set of stages that transform training data (millions of pictures of cats) into generations (a new, potentially never-seen-before picture of a cat that has never existed). Breaking down generative AI into these constituent stages reveals all of the places at which companies and users make choices that have copyright consequences. It enables us to trace the effects of upstream technical designs on downstream uses, and to assess who in these complicated sociotechnical systems bears responsibility for infringement when it happens. Because we engage so closely with the technology of generative AI, we are able to shed more light on the copyright questions. We do not give definitive answers as to who should and should not be held liable. Instead, we identify the key decisions that courts will need to make as they grapple with these issues, and point out the consequences that would likely flow from different liability regimes.
• Abstract（参考訳）: 「生成aiは著作権を侵害するのか?」は緊急の質問である。 2つの理由から、これは難しい問題でもある。 第一に、“ジェネレーティブAI”はひとつの企業の製品だけではない。 chatgptのような会話型テキストチャットボット、midjourneyやdall-eのような画像生成、github copilotのようなコーディングアシスタント、音楽を作成しビデオを作成するシステムなど、ゆるやかな関連技術の巨大なエコシステムのキャッチフレーズです。 これらの制度は異なった振る舞いをし、異なる法的問題を引き起こす。 第2の問題は、著作権法が複雑であることで知られており、生成型AIシステムは、作者、類似性、直接的および間接的責任、フェアユース、ライセンスなど、その大きな面に触れている。 これらの問題は、至る所に接続があるため、分離して分析することはできない。 本条では、混乱に秩序をもたらすことを目的とする。 そこで本研究では,学習データ(猫の写真)を世代に変換する相互に相互に相互に相互に相互に連携する,生成型AIサプライチェーンを紹介した。 生成的AIをこれらの構成段階に分解すると、企業やユーザーが著作権上の影響のある選択を行うすべての場所が明らかになる。 これにより、上流の技術的設計が下流の用途に与える影響を追跡でき、複雑な社会技術システムの中で誰が侵害の責任を負うかを評価することができる。 生成的AIの技術に非常に精通しているので、著作権問題にもっと光を当てることができます。 責任を負うべきであり、そうすべきでない人に対して、決定的な答えは与えません。 その代わり、我々は裁判所がこれらの問題に対処しなくてはならない重要な決定を特定し、異なる責任体制から引き起こされる可能性のある結果を示す。

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