論文の概要: Uncertain Boundaries: Multidisciplinary Approaches to Copyright Issues in Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08221v1
- Date: Sun, 31 Mar 2024 22:10:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-21 20:14:16.635131
- Title: Uncertain Boundaries: Multidisciplinary Approaches to Copyright Issues in Generative AI
- Title（参考訳）: 不確実な境界: 生成AIにおける著作権問題に対する複数の学際的アプローチ
- Authors: Jocelyn Dzuong, Zichong Wang, Wenbin Zhang,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.669847575321326
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: In the rapidly evolving landscape of generative artificial intelligence (AI), the increasingly pertinent issue of copyright infringement arises as AI advances to generate content from scraped copyrighted data, prompting questions about ownership and protection that impact professionals across various careers. With this in mind, this survey provides an extensive examination of copyright infringement as it pertains to generative AI, aiming to stay abreast of the latest developments and open problems. Specifically, it will first outline methods of detecting copyright infringement in mediums such as text, image, and video. Next, it will delve an exploration of existing techniques aimed at safeguarding copyrighted works from generative models. Furthermore, this survey will discuss resources and tools for users to evaluate copyright violations. Finally, insights into ongoing regulations and proposals for AI will be explored and compared. Through combining these disciplines, the implications of AI-driven content and copyright are thoroughly illustrated and brought into question.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能(AI)の急速に発展する状況において、著作権侵害の問題は、AIがスクラップ化された著作権データからコンテンツを生成し、様々なキャリアのプロフェッショナルに影響を与える所有権と保護に関する疑問を提起するにつれて生じる。
このことを念頭に置いて、この調査は、生成的AIに関連する著作権侵害を広範囲に調査し、最新の発展とオープンな問題に近づき続けることを目的としている。
具体的には、テキスト、画像、ビデオなどの媒体における著作権侵害を検出する方法について概説する。
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。
さらに,著作権侵害を評価するためのリソースやツールについても検討する。
最後に、進行中の規則とAIの提案に関する洞察を探求し、比較する。
これらの規律を組み合わせることで、AI駆動のコンテンツと著作権の意味が完全に説明され、疑問が呈される。
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) - Evaluating and Mitigating IP Infringement in Visual Generative AI [54.24196167576133]
最先端のビジュアル生成モデルは、知的財産権によって保護されたキャラクターと著しく類似したコンテンツを生成することができる。
これは、入力プロンプトが文字の名前を含む場合や、その特性に関する記述的な詳細を含む場合に発生する。
我々は、潜在的に侵害される可能性のあるコンテンツを特定し、IP侵害を防止するための修正された生成パラダイムを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-07T06:14:18Z) - 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) - AI Royalties -- an IP Framework to Compensate Artists & IP Holders for AI-Generated Content [3.4410934027154996]
本稿では、AI生成コンテンツがクリエイティブ産業の中心的な収益源をいかに破壊するかを考察する。
生成AIシステムの入力と出力に関するIPと著作権に関する質問をレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-05T15:35:08Z) - 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) - Copyright Protection in Generative AI: A Technical Perspective [58.84343394349887]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-04T04:00:33Z) - 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) - Generative AI and US Intellectual Property Law [0.0]
人間のコンテンツクリエーターが、生成AIソフトウェアに対する知的財産権を維持することができるかどうかはまだわからない。
様々な裁判所の初期の兆候は、AIモデルによって生成された結果が、既存の法律の下での法的基準を満たすかどうかと、どの程度の程度で混ざり合っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-27T17:36:56Z)
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。