論文の概要: Copyright Protection in Generative AI: A Technical Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02333v2
- Date: Wed, 24 Jul 2024 12:23:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 19:20:39.452217
- Title: Copyright Protection in Generative AI: A Technical Perspective
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIにおける著作権保護の技術的展望
- Authors: Jie Ren, Han Xu, Pengfei He, Yingqian Cui, Shenglai Zeng, Jiankun Zhang, Hongzhi Wen, Jiayuan Ding, Pei Huang, Lingjuan Lyu, 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）: 58.84343394349887
- 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）: 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。
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、この問題を深く掘り下げている。
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、モデル盗難の防止と特定のモデルによって生成されたアウトプットの特定のための戦略を議論する。
最後に、既存のテクニックの限界を強調し、未探索領域を特定します。
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
- Can Watermarking Large Language Models Prevent Copyrighted Text Generation and Hide Training Data? [62.72729485995075]
著作権文書の生成に対する抑止剤としての透かしの有効性について検討する。
我々は、透かしがメンバーシップ推論攻撃(MIA)の成功率に悪影響を及ぼすことを発見した。
透かしにおける最近のMIAの成功率を改善するための適応的手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-24T16:53:09Z) - Evaluating Copyright Takedown Methods for Language Models [100.38129820325497]
言語モデル(LM)は、潜在的に著作権のある資料を含む様々なデータに対する広範な訓練からその能力を引き出す。
本稿では,LMの著作権削除の可能性と副作用を初めて評価する。
システムプロンプトの追加、デコード時間フィルタリングの介入、未学習アプローチなど、いくつかの戦略を検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-26T18:09:46Z) - U Can't Gen This? A Survey of Intellectual Property Protection Methods for Data in Generative AI [4.627725143147341]
トレーニングデータの知的財産権に関する懸念について検討する。
我々は、潜在的なIP違反につながる誤用を可能にする生成モデルの性質に焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-22T09:09:21Z) - ©Plug-in Authorization for Human Content Copyright Protection in Text-to-Image Model [71.47762442337948]
最先端のモデルは、オリジナルクリエーターを信用せずに高品質なコンテンツを作成する。
本稿では,3つの操作 – 追加,抽出,組み合わせ – を導入した著作権プラグイン認証フレームワークを提案する。
抽出により、クリエーターは侵害モデルから著作権を回復することができ、組み合わせることでユーザーは異なる著作権プラグインをマージすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-18T07:48:00Z) - Uncertain Boundaries: Multidisciplinary Approaches to Copyright Issues in Generative AI [2.669847575321326]
この調査は、最新の開発とオープンな問題に逆らうことを目的としている。
まず、テキスト、画像、ビデオなどのメディアにおける著作権侵害を検出する方法の概要を示す。
次に、著作権のある作品を生成モデルから保護することを目的とした既存の技術を探究する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-31T22:10:01Z) - Not All Similarities Are Created Equal: Leveraging Data-Driven Biases to Inform GenAI Copyright Disputes [20.237329910319293]
本稿では,GenAIモデルの学習能力を利用した著作権法解析手法を提案する。
我々は、GenAIによって作成された作品の汎用性を特定するためのデータ駆動型アプローチを提案する。
著作権法における表現的汎用性を測定することの潜在的意味は深い。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T13:32:32Z) - A Dataset and Benchmark for Copyright Infringement Unlearning from Text-to-Image Diffusion Models [52.49582606341111]
著作権法は、クリエイティブ作品を再生、配布、収益化する排他的権利をクリエイターに与えている。
テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションの最近の進歩は、著作権の執行に重大な課題をもたらしている。
CLIP、ChatGPT、拡散モデルを調和させてデータセットをキュレートする新しいパイプラインを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-04T11:14:01Z) - Can Copyright be Reduced to Privacy? [23.639303165101385]
アルゴリズムの安定性は、コピーを検出する実用的なツールとして認識されるかもしれないが、そのようなコピーは必ずしも著作権侵害を構成するものではない、と我々は主張する。
著作権侵害の確立の基準として採択された場合、アルゴリズム的安定性は著作権法の意図され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。