論文の概要: Generative AI and Copyright: A Dynamic Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17801v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 07:12:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 17:22:08.794051
- Title: Generative AI and Copyright: A Dynamic Perspective
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIと著作権:ダイナミックな視点
- Authors: S. Alex Yang and Angela Huyue Zhang
- Abstract要約: ジェネレーティブAIは、クリエイティブ産業をディスラプトしようとしている。
コンテンツが生成的AIモデル(フェアユース標準)のトレーニングに使用されているクリエーターへの補償と、著作権保護(AI-コピーライトビリティ)のためのAI生成コンテンツの適性は重要な問題である。
本稿では、これらの2つの規制問題とその相互作用の経済的意味をよりよく理解することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The rapid advancement of generative AI is poised to disrupt the creative
industry. Amidst the immense excitement for this new technology, its future
development and applications in the creative industry hinge crucially upon two
copyright issues: 1) the compensation to creators whose content has been used
to train generative AI models (the fair use standard); and 2) the eligibility
of AI-generated content for copyright protection (AI-copyrightability). While
both issues have ignited heated debates among academics and practitioners, most
analysis has focused on their challenges posed to existing copyright doctrines.
In this paper, we aim to better understand the economic implications of these
two regulatory issues and their interactions. By constructing a dynamic model
with endogenous content creation and AI model development, we unravel the
impacts of the fair use standard and AI-copyrightability on AI development, AI
company profit, creators income, and consumer welfare, and how these impacts
are influenced by various economic and operational factors. For example, while
generous fair use (use data for AI training without compensating the creator)
benefits all parties when abundant training data exists, it can hurt creators
and consumers when such data is scarce. Similarly, stronger AI-copyrightability
(AI content enjoys more copyright protection) could hinder AI development and
reduce social welfare. Our analysis also highlights the complex interplay
between these two copyright issues. For instance, when existing training data
is scarce, generous fair use may be preferred only when AI-copyrightability is
weak. Our findings underscore the need for policymakers to embrace a dynamic,
context-specific approach in making regulatory decisions and provide insights
for business leaders navigating the complexities of the global regulatory
environment.
- Abstract（参考訳）: 生成AIの急速な進歩は、クリエイティブ産業を混乱させる可能性がある。
この新技術に対する大きな興奮の中で、創造産業における将来の開発と応用は、2つの著作権問題に大きく依存している。
1) 生成aiモデル(フェアユース標準)の訓練に使用されてきたコンテンツの制作者に対する補償
2) 著作権保護のためのAI生成コンテンツの適格性(AI対応性)
どちらの問題も学者や実践者の間で激しい議論を巻き起こしてきたが、ほとんどの分析は既存の著作権ドクトリンに対する彼らの挑戦に焦点を当てている。
本稿では、これらの2つの規制問題とその相互作用の経済的影響をよりよく理解することを目的とする。
内在的なコンテンツ生成とAIモデル開発を備えた動的モデルを構築することで、AI開発、AI企業の利益、クリエーターの収入、消費者福祉に対する公正使用標準とAIコピーライトビリティの影響、そしてこれらの影響が様々な経済的および運用上の要因にどのように影響するかを明らかにする。
例えば、寛大なフェアユース(AIトレーニングにAIトレーニングを補うことなく使用する)は、豊富なトレーニングデータが存在する場合、すべての関係者に恩恵を与えるが、そのようなデータが不足している場合には、クリエイターや消費者を傷つける可能性がある。
同様に、より強力なAIコピーライトビリティ(AIコンテンツはより著作権保護を享受している)は、AI開発を妨げ、社会福祉を減らす可能性がある。
私たちの分析では、これらの2つの著作権問題の間の複雑な相互作用も強調しています。
例えば、既存のトレーニングデータが不足している場合、寛大な公正使用はAIコピーライト性が弱い場合にのみ望ましい。
我々の調査結果は、政策立案者が規制決定にダイナミックで状況に応じたアプローチを取り入れ、グローバルな規制環境の複雑さをナビゲートするビジネスリーダーに洞察を提供する必要性を浮き彫りにした。
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