論文の概要: Probabilistic Analysis of Copyright Disputes and Generative AI Safety
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00475v2
- Date: Wed, 2 Oct 2024 03:36:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 05:27:01.760079
- Title: Probabilistic Analysis of Copyright Disputes and Generative AI Safety
- Title（参考訳）: 著作権論争の確率論的分析と生成AI安全性
- Authors: Hiroaki Chiba-Okabe,
- Abstract要約: この論文は、特に「逆比則」に重点を置き、重要な顕在的原則の構造化分析を提供する。
本稿では、生成AIによる著作権リスクの増大について検討し、生成モデルによる著作権物質へのアクセスが侵害のリスクを高めることを明らかにする。
この分析により、Near Access-Free (NAF) 条件はいくつかの侵害リスクを緩和するが、その正当性と有効性は特定の文脈で疑わしいことが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a probabilistic approach to analyzing copyright infringement disputes by formalizing relevant judicial principles within a coherent framework based on the random-worlds method. The approach provides a structured analysis of key evidentiary principles, with particular emphasis on the "inverse ratio rule"--a controversial doctrine adopted by some courts. Although this rule has faced significant criticism, a formal proof demonstrates its validity, provided it is properly defined. Additionally, the paper examines the heightened copyright risks posed by generative AI, highlighting how extensive access to copyrighted material by generative models increases the risk of infringement. Utilizing the probabilistic approach, the Near Access-Free (NAF) condition, previously proposed as a potential mitigation strategy, is evaluated. The analysis reveals that while the NAF condition mitigates some infringement risks, its justifiability and efficacy are questionable in certain contexts. These findings demonstrate how a rigorous probabilistic approach can advance our understanding of copyright jurisprudence and its interaction with emerging technologies.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ランダムワールド法に基づくコヒーレントな枠組みの中で,関連する司法原則を定式化し,著作権侵害問題を分析するための確率論的アプローチを提案する。
このアプローチは、特に「逆比則(inverse ratio rule)」に重点を置いて、重要な顕在主義の構造化された分析を提供する。
この規則は重大な批判を受けたが、形式的な証明はその妥当性を証明しており、適切に定義されている。
さらに、生成AIによる著作権リスクの増大について検討し、生成モデルによる著作権物質へのアクセスが侵害のリスクを高めることを明らかにする。
確率論的アプローチを用いることで、以前は潜在的緩和戦略として提案されていたNear Access-Free (NAF) 条件を評価する。
この分析によると、NAF条件はいくつかの侵害リスクを緩和するが、その正当性と有効性は特定の文脈で疑わしい。
これらの知見は, 厳密な確率論的アプローチが, 著作権侵害の理解と新興技術との相互作用をいかに進めるかを示すものである。
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