論文の概要: Uncertain Boundaries: Multidisciplinary Approaches to Copyright Issues in Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08221v2
- Date: Sun, 29 Jun 2025 19:41:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.316242
- 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: Archer Amon, Zhipeng Yin, Zichong Wang, Avash Palikhe, Wenbin Zhang,
- Abstract要約: 著作権のある素材のほぼレプリカを生成する生成AIモデルは、現在の法的枠組みを適用する必要性を強調している。
AIにおける著作権に関する既存の研究は、純粋にコンピュータ科学または法に基づくアプローチを採用している。
この調査は、法、政策、経済学、コンピュータ科学から洞察を総合的に合成するアプローチを採用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2780130786778665
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AI is becoming increasingly prevalent in creative fields, sparking urgent debates over how current copyright laws can keep pace with technological innovation. Recent controversies of AI models generating near-replicas of copyrighted material highlight the need to adapt current legal frameworks and develop technical methods to mitigate copyright infringement risks. This task requires understanding the intersection between computational concepts such as large-scale data scraping and probabilistic content generation, legal definitions of originality and fair use, and economic impacts on IP rights holders. However, most existing research on copyright in AI takes a purely computer science or law-based approach, leaving a gap in coordinating these approaches that only multidisciplinary efforts can effectively address. To bridge this gap, our survey adopts a comprehensive approach synthesizing insights from law, policy, economics, and computer science. It begins by discussing the foundational goals and considerations that should be applied to copyright in generative AI, followed by methods for detecting and assessing potential violations in AI system outputs. Next, it explores various regulatory options influenced by legal, policy, and economic frameworks to manage and mitigate copyright concerns associated with generative AI and reconcile the interests of IP rights holders with that of generative AI producers. The discussion then introduces techniques to safeguard individual creative works from unauthorized replication, such as watermarking and cryptographic protections. Finally, it describes advanced training strategies designed to prevent AI models from reproducing protected content. In doing so, we highlight key opportunities for action and offer actionable strategies that creators, developers, and policymakers can use in navigating the evolving copyright landscape.
- Abstract（参考訳）: 創造的AIは、クリエイティブな分野でますます普及しており、現在の著作権法が技術革新にどう対応できるかという緊急の議論を引き起こしている。
近年のAIモデルをめぐる議論は、現行の法的枠組みに適応し、著作権侵害のリスクを軽減するための技術手法を開発する必要性を強調している。
この課題には、大規模データスクラップや確率的コンテンツ生成、独創性と公正使用の法的定義、IP権保有者に対する経済的影響といった計算概念の交わりを理解することが必要である。
しかし、AIにおける著作権に関する既存の研究のほとんどは純粋にコンピュータサイエンスまたは法に基づくアプローチを採用しており、これらのアプローチの調整にギャップを残している。
このギャップを埋めるために、我々の調査では、法、政策、経済学、コンピュータ科学からの洞察を総合的に合成するアプローチを採用しています。
まず、生成AIの著作権に適用すべき基本目標と考慮事項について議論し、次にAIシステム出力の潜在的な違反を検出し評価する手法を議論する。
次に、生成AIに関連する著作権の懸念を管理し緩和し、生成AI生産者とIP権利保有者の利益を調整するための法律、政策、経済の枠組みに影響される様々な規制オプションについて検討する。
この議論では、ウォーターマーキングや暗号保護といった不正な複製から個人の創造的作品を保護するためのテクニックを紹介している。
最後に、AIモデルが保護されたコンテンツを再現しないように設計された高度なトレーニング戦略について説明する。
そこで我々は、クリエイター、開発者、政策立案者が進化する著作権の景観をナビゲートする上で利用できる、アクション可能な戦略を提供する重要な機会を強調します。
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