論文の概要: Is Your AI Truly Yours? Leveraging Blockchain for Copyrights, Provenance, and Lineage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06077v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 07:32:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 15:39:15.370815
- Title: Is Your AI Truly Yours? Leveraging Blockchain for Copyrights, Provenance, and Lineage
- Title（参考訳）: あなたのAIは本当にあなたのものだか? 著作権、保証、行程のためのブロックチェーンを活用する
- Authors: Yilin Sai, Qin Wang, Guangsheng Yu, H. M. N. Dilum Bandara, Shiping Chen,
- Abstract要約: textscIBisは、AIモデルのトレーニングに適したブロックチェーンベースのフレームワークである。
textscIBisは、データセット、ライセンス、モデルのオンチェーンレジストリと、オフチェーン署名サービスを統合する。
我々のフレームワークは、データとモデル証明と著作権の遵守に関する懸念に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.114654787133255
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As Artificial Intelligence (AI) integrates into diverse areas, particularly in content generation, ensuring rightful ownership and ethical use becomes paramount. AI service providers are expected to prioritize responsibly sourcing training data and obtaining licenses from data owners. However, existing studies primarily center on safeguarding static copyrights, which simply treats metadata/datasets as non-fungible items with transferable/trading capabilities, neglecting the dynamic nature of training procedures that can shape an ongoing trajectory. In this paper, we present \textsc{IBis}, a blockchain-based framework tailored for AI model training workflows. \textsc{IBis} integrates on-chain registries for datasets, licenses and models, alongside off-chain signing services to facilitate collaboration among multiple participants. Our framework addresses concerns regarding data and model provenance and copyright compliance. \textsc{IBis} enables iterative model retraining and fine-tuning, and offers flexible license checks and renewals. Further, \textsc{IBis} provides APIs designed for seamless integration with existing contract management software, minimizing disruptions to established model training processes. We implement \textsc{IBis} using Daml on the Canton blockchain. Evaluation results showcase the feasibility and scalability of \textsc{IBis} across varying numbers of users, datasets, models, and licenses.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、特にコンテンツ生成において様々な分野に統合されるため、正当な所有権と倫理的利用が最重要となる。
AIサービスプロバイダは、責任を持ってトレーニングデータをソーシングし、データ所有者からライセンスを取得することを優先される。
しかし、既存の研究は主に静的著作権の保護に重点を置いており、これはメタデータ/データセットを転送可能/トレーディング機能付きで、継続する軌道を形作る訓練手順の動的な性質を無視している。
本稿では,AIモデルのトレーニングワークフローに適したブロックチェーンベースのフレームワークである‘textsc{IBis}を提示する。
\textsc{IBis}は、データセット、ライセンス、モデルのオンチェーンレジストリと、オフチェーン署名サービスを統合して、複数の参加者間のコラボレーションを容易にする。
我々のフレームワークは、データとモデル証明と著作権の遵守に関する懸念に対処する。
\textsc{IBis}は反復モデルの再トレーニングと微調整を可能にし、フレキシブルなライセンスチェックと更新を提供する。
さらに、‘textsc{IBis} は既存の契約管理ソフトウェアとのシームレスな統合のために設計されたAPIを提供する。
Canton ブロックチェーン上で Daml を用いて \textsc{IBis} を実装した。
評価結果は,ユーザ,データセット,モデル,ライセンスの数に応じて,‘textsc{IBis}’の実現可能性とスケーラビリティを示す。
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