論文の概要: Tackling GenAI Copyright Issues: Originality Estimation and Genericization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03341v6
- Date: Tue, 03 Dec 2024 03:23:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-11 20:06:14.04657
- 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, 著作権物質を模倣しにくくする汎用化手法を提案する。
そこで本研究では,ジェネリゼーション手法と既存の緩和手法を組み合わせたPrepreGenを紹介する。
- 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. Notably, generative AI's capacity for generating copyrighted characters has been well documented in the literature, and while various techniques for mitigating copyright issues have been studied, significant risks remain. Here, we propose a genericization method that modifies the outputs of a generative model to make them more generic and less likely to imitate distinctive features of copyrighted materials. To achieve this, we introduce a metric for quantifying the level of originality of data, estimated by drawing samples from a generative model, and applied in the genericization process. As a practical implementation, we introduce PREGen (Prompt Rewriting-Enhanced Genericization), which combines our genericization method with an existing mitigation technique. Compared to the existing method, PREGen reduces the likelihood of generating copyrighted characters by more than half when the names of copyrighted characters are used as the prompt. Additionally, while generative models can produce copyrighted characters even when their names are not directly mentioned in the prompt, PREGen almost entirely prevents the generation of such characters in these cases.
- 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。
特に、著作権付き文字を生成するための生成AIの能力は文献によく記録されており、著作権問題を緩和するための様々な技術が研究されているが、重大なリスクは残されている。
本稿では, 生成モデルの出力を, より汎用的で, 著作権物質の特徴を模倣する可能性が低いように改良する汎用化手法を提案する。
そこで本研究では,データ生成モデルからサンプルを抽出して推定したデータの独創性レベルを定量化し,ジェネリック化プロセスに適用する指標を提案する。
本稿では,プリジェン(Prompt Rewriting-Enhanced Genericization)を導入し,ジェネリゼーション手法と既存の緩和手法を組み合わせる。
既存の方法と比較して、Pregenは、著作権付き文字の名前がプロンプトとして使用される場合、著作権付き文字を半分以上生成する可能性を減らす。
さらに、生成モデルは、プロンプトに名前が直接言及されていない場合でも、著作権付き文字を生成できるが、PreGenはそのような文字の生成をほとんど完全に妨げている。
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