論文の概要: Probabilistic Analysis of Copyright Disputes and Generative AI Safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00475v4
• Date: Sat, 25 Jan 2025 02:14:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:53:00.876262
• 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: 本稿では,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。 このアプローチの有用性は、逆比則への応用を通して示される」
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper presents a probabilistic approach to analyzing copyright infringement disputes. Under this approach, evidentiary principles shaped by case law are formalized in probabilistic terms, allowing for a mathematical examination of issues arising in such disputes. The usefulness of this approach is showcased through its application to the ``inverse ratio rule'' -- a controversial legal doctrine adopted by some courts. Although this rule has faced significant criticism, a formal proof demonstrates its validity, provided it is properly defined. Furthermore, the paper employs the probabilistic approach to study the copyright safety of generative AI. Specifically, the Near Access-Free (NAF) condition, previously proposed as a strategy for mitigating the heightened copyright infringement risks of generative AI, 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 illustrate how taking a probabilistic perspective can enhance our understanding of copyright jurisprudence and its interaction with generative AI technology.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,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。 このアプローチの下では、ケース法によって形作られた明らかな原則は確率論的用語で定式化され、そのような論争で生じる問題の数学的検証が可能である。 このアプローチの有用性は、いくつかの裁判所で採用されている議論を呼んでいる「逆比例規則」の適用を通じて示される。 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,本論文では,生成AIの著作権の安全性を研究するために,確率論的アプローチを用いている。 具体的には、生成AIの著作権侵害リスクを高める戦略としてこれまで提案されていた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、確率論的視点をとることで、著作権侵害に対する理解と、生成的AI技術との相互作用をいかに高めるかを示している。

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