論文の概要: Copyright Protection in Generative AI: A Technical Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02333v1
- Date: Sun, 4 Feb 2024 04:00:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 20:39:49.332206
- Title: Copyright Protection in Generative AI: A Technical Perspective
- Title(参考訳): 生成aiにおける著作権保護:技術的展望
- Authors: Jie Ren, Han Xu, Pengfei He, Yingqian Cui, Shenglai Zeng, Jiankun
Zhang, Hongzhi Wen, Jiayuan Ding, Hui Liu, Yi Chang, Jiliang Tang
- Abstract要約: ジェネレーティブAIは近年急速に進歩し、テキスト、画像、オーディオ、コードなどの合成コンテンツを作成する能力を拡大している。
これらのディープ・ジェネレーティブ・モデル(DGM)が生成したコンテンツの忠実さと信頼性が、著作権の重大な懸念を引き起こしている。
この研究は、技術的観点から著作権保護の包括的概要を提供することで、この問題を深く掘り下げている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 38.83972444347874
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AI has witnessed rapid advancement in recent years, expanding
their capabilities to create synthesized content such as text, images, audio,
and code. The high fidelity and authenticity of contents generated by these
Deep Generative Models (DGMs) have sparked significant copyright concerns.
There have been various legal debates on how to effectively safeguard
copyrights in DGMs. This work delves into this issue by providing a
comprehensive overview of copyright protection from a technical perspective. We
examine from two distinct viewpoints: the copyrights pertaining to the source
data held by the data owners and those of the generative models maintained by
the model builders. For data copyright, we delve into methods data owners can
protect their content and DGMs can be utilized without infringing upon these
rights. For model copyright, our discussion extends to strategies for
preventing model theft and identifying outputs generated by specific models.
Finally, we highlight the limitations of existing techniques and identify areas
that remain unexplored. Furthermore, we discuss prospective directions for the
future of copyright protection, underscoring its importance for the sustainable
and ethical development of Generative AI.
- Abstract(参考訳): 生成AIは近年急速に進歩し、テキスト、画像、オーディオ、コードなどの合成コンテンツを作成する能力を拡大している。
これらの深層生成モデル(dgms)によって生成されたコンテンツの忠実性と信頼性は、著作権に関する重大な懸念を引き起こしている。
DGMの著作権を効果的に保護する方法については、様々な法的議論があった。
この研究は、技術的観点から著作権保護の包括的概要を提供することで、この問題を掘り下げている。
データ所有者が保持するソースデータに関する著作権と、モデルビルダーが保持する生成モデルの著作権という、2つの異なる視点から検討する。
データ著作権については、データ所有者がコンテンツを保護し、DGMをこれらの権利を侵害することなく利用することができる方法を掘り下げる。
モデル著作権については,モデル盗難を防止し,特定のモデルによって生成されたアウトプットを識別するための戦略に拡張する。
最後に,既存の手法の限界を強調し,未調査領域を特定する。
さらに,著作権保護の将来に向けた今後の方向性についても論じ,ジェネレーティブAIの持続的・倫理的発展の重要性を浮き彫りにしている。
関連論文リスト
- Double-I Watermark: Protecting Model Copyright for LLM Fine-tuning [48.37597402174551]
二重I透かし」という新しい透かし手法を提案する。
提案手法はLLMの学習能力を活用することで,微調整中に特定の透かし情報をカスタマイズされたモデルに効果的に注入する。
提案手法を各種微調整法で評価し, その無害性, 頑健性, 独特性, 不受容性, 妥当性を理論的解析および実験的検証により検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T04:55:14Z) - JAMDEC: Unsupervised Authorship Obfuscation using Constrained Decoding
over Small Language Models [53.83273575102087]
著者の難読化に対する教師なし推論時間アプローチを提案する。
本稿では,著者難読化のためのユーザ制御推論時間アルゴリズムであるJAMDECを紹介する。
提案手法は,GPT2-XL などの小型言語モデルに基づいて,オリジナルコンテンツをプロプライエタリな LLM の API に公開するのを防ぐ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-13T19:54:29Z) - Navigating Privacy and Copyright Challenges Across the Data Lifecycle of
Generative AI [30.05760947688919]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T05:03:08Z) - Probabilistic Copyright Protection Can Fail for Text-to-Image Generative
Models [31.22093990185084]
我々は,新しいオンラインアタックフレームワークであるVirtually Assured Amplification Attack (VA3)を紹介する。
VA3は、生成モデルとの持続的な相互作用において、侵害するコンテンツを生成する確率を増幅する。
提案手法の有効性を理論的および実験的に検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-29T12:10:00Z) - Domain Watermark: Effective and Harmless Dataset Copyright Protection is
Closed at Hand [96.26251471253823]
バックドアベースのデータセットオーナシップ検証(DOV)は現在、オープンソースデータセットの著作権を保護するための唯一の実現可能なアプローチである。
我々は、(保護されたデータセットでトレーニングされた)ウォーターマークされたモデルを、良質なモデルによって誤って分類されるであろう、いくつかの難しい'サンプルを正しく分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T11:23:05Z) - On Copyright Risks of Text-to-Image Diffusion Models [31.982360758956034]
拡散モデルは、テキストプロンプト(T2I)生成と呼ばれるタスクである、テキストプロンプトからのイメージの作成において優れている。
近年,直接的かつ著作権のあるプロンプトを用いた拡散モデルの著作権行動に関する研究が行われている。
私たちの研究は、間接的なプロンプトでさえ著作権問題を引き起こすような、より微妙な形態の侵害を調べることで、これを拡張しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-15T01:34:02Z) - BAGM: A Backdoor Attack for Manipulating Text-to-Image Generative Models [54.19289900203071]
テキストから画像への生成人工知能の普及は、大衆の関心を集めている。
ユーザを微妙に操作するコンテンツを生成するために,この技術を攻撃できることを実証する。
テキストから画像生成モデル(BAGM)に対するバックドアアタックを提案する。
我々の攻撃は、生成過程の3段階にわたる3つの一般的なテキスト・画像生成モデルをターゲットにした最初の攻撃である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T08:34:24Z) - Can Copyright be Reduced to Privacy? [24.28377873526068]
プライバシーと著作権の間には、見落としてはいけない根本的な違いがある、と我々は主張する。
アルゴリズムの安定性が著作権侵害の標準として採用されれば、著作権法を意図した目的を損なう可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T07:22:41Z) - Foundation Models and Fair Use [96.04664748698103]
米国や他の国では、著作権のあるコンテンツは、公正な使用原理のために責任を負わずに基礎モデルを構築するために使われることがある。
本研究では,著作権コンテンツに基づく基礎モデルの開発と展開の潜在的なリスクについて調査する。
基礎モデルが公正な使用と一致し続けるのに役立つ技術的緩和について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-28T03:58:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。