論文の概要: Adoption of Watermarking Measures for AI-Generated Content and Implications under the EU AI Act
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18156v2
- Date: Tue, 03 Jun 2025 16:23:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.058809
- Title: Adoption of Watermarking Measures for AI-Generated Content and Implications under the EU AI Act
- Title（参考訳）: EU AI法に基づくAI生成コンテンツへの透かし手法の適用
- Authors: Bram Rijsbosch, Gijs van Dijck, Konrad Kollnig,
- Abstract要約: 本稿では,画像生成に広く用いられている50のAIシステムを,AI法の法的解析に組み込んだ実証分析を行う。
現在、適切な透かしとディープフェイクラベリングを実装しているAIイメージジェネレータは少数に過ぎません。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2125200966193885
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AI-generated images have become so good in recent years that individuals often cannot distinguish them any more from "real" images. This development, combined with the rapid spread of AI-generated content online, creates a series of societal risks, particularly with the emergence of "deep fakes" that impersonate real individuals. Watermarking, a technique that involves embedding information within images and other content to indicate their AI-generated nature, has emerged as a primary mechanism to address the risks posed by AI-generated content. Indeed, watermarking and AI labelling measures are now becoming a legal requirement in many jurisdictions, including under the 2024 European Union AI Act. Despite the widespread use of AI image generation systems, the current status of the implementation of such measures remains largely unexamined. Moreover, the practical implications of the AI Act's watermarking and labelling requirements have not previously been studied. The present paper therefore both provides an empirical analysis of 50 widely used AI systems for image generation, embedded into a legal analysis of the AI Act. In our legal analysis, we identify four categories of generative AI image deployment scenarios relevant under the AI Act and outline how the legal obligations apply in each category. In our empirical analysis, we find that only a minority number of AI image generators currently implement adequate watermarking (38%) and deep fake labelling (8%) practices. In response, we suggest a range of avenues of how the implementation of these legally mandated techniques can be improved, and publicly share our tooling for the easy detection of watermarks in images.
- Abstract（参考訳）: AI生成画像は近年非常に良くなっているため、個人は「本物の」画像と区別できないことが多い。
この開発は、インターネット上のAI生成コンテンツの急速な普及と相まって、社会的なリスク、特に実際の個人を偽装する「ディープフェイク(deep fakes)」の出現を生み出している。
画像やその他のコンテンツに情報を埋め込んでAIが生成する性質を示す手法であるウォーターマーキングは、AIが生成するコンテンツによって引き起こされるリスクに対処する主要なメカニズムとして登場した。
実際、透かしとAIラベリング対策は、2024年の欧州連合のAI法を含む多くの司法管轄区域で法的要件となっている。
AI画像生成システムの普及にもかかわらず、このような手法の実装の現状はほとんど検討されていない。
さらに、AI法の透かしとラベル付け要件の実践的意味については、これまで研究されていない。
そこで本稿では,画像生成に広く用いられている50のAIシステムを,AI法の法的解析に組み込んだ実証分析を行った。
法的な分析では、AI法に基づく生成的AI画像配置シナリオの4つのカテゴリを特定し、各カテゴリに法的義務がどのように適用されるのかを概説する。
私たちの経験分析では、現在適切な透かし(38%)とディープフェイクラベリング(8%)を実践しているAIイメージジェネレータは少数しかありません。
そこで本研究では,これらの手法を法的に強制的に実装する方法について,さまざまな方法を提案するとともに,画像中の透かしを簡易に検出するためのツールを公開している。
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