論文の概要: Privacy and Copyright Protection in Generative AI: A Lifecycle Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18252v3
• Date: Sun, 17 Nov 2024 12:09:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:31:43.212673
• Title: Privacy and Copyright Protection in Generative AI: A Lifecycle Perspective
• Title（参考訳）: 生成AIにおけるプライバシと著作権保護 - ライフサイクルの視点から
• Authors: Dawen Zhang, Boming Xia, Yue Liu, Xiwei Xu, Thong Hoang, Zhenchang Xing, Mark Staples, Qinghua Lu, Liming Zhu,
• Abstract要約: データライフサイクルにおけるプライバシーと著作権保護の多面的課題について論じる。 我々は、技術的革新と倫理的展望を組み合わせた統合的なアプローチを提唱する。 この作業は、より広範な議論のきっかけとなり、ジェネレーティブAIにおけるデータのプライバシと著作権の整合性に対する継続的な取り組みを促進することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.968233485060654
• License:
• Abstract: The advent of Generative AI has marked a significant milestone in artificial intelligence, demonstrating remarkable capabilities in generating realistic images, texts, and data patterns. However, these advancements come with heightened concerns over data privacy and copyright infringement, primarily due to the reliance on vast datasets for model training. Traditional approaches like differential privacy, machine unlearning, and data poisoning only offer fragmented solutions to these complex issues. Our paper delves into the multifaceted challenges of privacy and copyright protection within the data lifecycle. We advocate for integrated approaches that combines technical innovation with ethical foresight, holistically addressing these concerns by investigating and devising solutions that are informed by the lifecycle perspective. This work aims to catalyze a broader discussion and inspire concerted efforts towards data privacy and copyright integrity in Generative AI.
• Abstract（参考訳）: Generative AIの出現は、人工知能における重要なマイルストーンであり、現実的な画像、テキスト、データパターンの生成において顕著な能力を示している。 しかし、これらの進歩は、データプライバシと著作権侵害に対する懸念が高まっている。 差分プライバシー、機械学習、データ中毒といった従来のアプローチは、これらの複雑な問題に対する断片的な解決策しか提供しない。 われわれの論文は、データライフサイクルにおけるプライバシーと著作権保護の多面的課題について論じている。 我々は、技術的なイノベーションと倫理的先見性を組み合わせた統合的なアプローチを提唱し、ライフサイクルの視点から情報を得たソリューションを調査・開発することでこれらの懸念に全力を挙げる。 この作業は、より広範な議論のきっかけとなり、ジェネレーティブAIにおけるデータのプライバシと著作権の整合性に対する継続的な取り組みを促進することを目的としている。

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