論文の概要: Data Shapley in One Training Run

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11011v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 17:09:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 19:32:56.953219
• Title: Data Shapley in One Training Run
• Title（参考訳）: ワントレーニングランにおけるデータ共有
• Authors: Jiachen T. Wang, Prateek Mittal, Dawn Song, Ruoxi Jia,
• Abstract要約: 生成人工知能システムは、新しいテキスト、画像、ビデオ、その他のメディアを生成するために訓練されている。 このようなシステムは、データコントリビュータのトレーニングに関する著作権権に侵害されるのではないか、という懸念が高まっている。 本稿では,AI生成コンテンツ作成への貢献に比例して著作権所有者を補償する枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.59484417202454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative artificial intelligence (AI) systems are trained on large data corpora to generate new pieces of text, images, videos, and other media. There is growing concern that such systems may infringe on the copyright interests of training data contributors. To address the copyright challenges of generative AI, we propose a framework that compensates copyright owners proportionally to their contributions to the creation of AI-generated content. The metric for contributions is quantitatively determined by leveraging the probabilistic nature of modern generative AI models and using techniques from cooperative game theory in economics. This framework enables a platform where AI developers benefit from access to high-quality training data, thus improving model performance. Meanwhile, copyright owners receive fair compensation, driving the continued provision of relevant data for generative model training. Experiments demonstrate that our framework successfully identifies the most relevant data sources used in artwork generation, ensuring a fair and interpretable distribution of revenues among copyright owners.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能(AI)システムは、テキスト、画像、ビデオ、その他のメディアを生成するために、大規模なデータコーパスで訓練されている。 このようなシステムは、データコントリビュータのトレーニングに関する著作権権に侵害されるのではないか、という懸念が高まっている。 生成AIの著作権問題に対処するため、我々は、AI生成コンテンツ作成への貢献に比例して著作権所有者を補償する枠組みを提案する。 コントリビューションの計量は、現代の生成AIモデルの確率的性質を活用し、経済学における協調ゲーム理論の技法を用いて定量的に決定される。 このフレームワークは、AI開発者が高品質なトレーニングデータにアクセスすることで、モデルパフォーマンスを向上させるプラットフォームを可能にする。 一方、著作権所有者は公正な補償を受け、生成モデルトレーニングのための関連データの継続的な提供を推進している。 実験により,本フレームワークは,著作権所有者間の収益の公平かつ解釈可能な分配を確保するため,美術作品生成において最も関連性の高いデータソースの同定に成功していることが示された。

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