論文の概要: Tackling GenAI Copyright Issues: Originality Estimation and Genericization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03341v2
- Date: Sun, 21 Jul 2024 01:30:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 01:11:44.595215
- Title: Tackling GenAI Copyright Issues: Originality Estimation and Genericization
- Title（参考訳）: GenAI著作権問題に対処する:オリジナル性の推定と生成
- Authors: Hiroaki Chiba-Okabe, Weijie J. Su,
- Abstract要約: 本稿では、生成モデルの出力を一般化し、著作権を侵害しにくくする汎用化手法を提案する。
提案手法は,テキストから画像への生成モデルの出力を改良し,より汎用的で著作権に適合した画像を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.703494724823756
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid progress of generative AI technology has sparked significant copyright concerns, leading to numerous lawsuits filed against AI developers. While some studies explore methods to mitigate copyright risks by steering the outputs of generative models away from those resembling copyrighted data, little attention has been paid to the question of how much of a resemblance is undesirable; more original or unique data are afforded stronger protection, and the threshold level of resemblance for constituting infringement correspondingly lower. Here, leveraging this principle, we propose a genericization method that modifies the outputs of a generative model to make them more generic and less likely to infringe copyright. To achieve this, we introduce a metric for quantifying the level of originality of data in a manner that is consistent with the legal framework. This metric can be practically estimated by drawing samples from a generative model, which is then used for the genericization process. Experiments demonstrate that our genericization method successfully modifies the output of a text-to-image generative model so that it produces more generic, copyright-compliant images.
- Abstract（参考訳）: 生成AI技術の急速な進歩は、重要な著作権上の懸念を引き起こし、AI開発者に対する数多くの訴訟を引き起こした。
著作権データと類似するデータから生成モデルの出力を分離して著作権リスクを軽減する方法を模索する研究もあるが、類似性がどの程度望ましくないかという問題にはほとんど注目されていない。
本稿では,この原理を利用して生成モデルの出力を一般化し,著作権を侵害しにくくするジェネリック化手法を提案する。
これを実現するために、法的な枠組みと整合した方法でデータの独創性のレベルを定量化する指標を導入する。
この計量は、生成モデルからサンプルを抽出し、一般化過程に使用することにより、実際に推定することができる。
提案手法は,テキストから画像への生成モデルの出力を改良し,より汎用的で著作権に適合した画像を生成する。
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