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。
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