論文の概要: Blameless Users in a Clean Room: Defining Copyright Protection for Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19881v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 20:46:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.467337
• Title: Blameless Users in a Clean Room: Defining Copyright Protection for Generative Models
• Title（参考訳）: クリーンルームのブラームレスユーザ:生成モデルに対する著作権保護の定義
• Authors: Aloni Cohen,
• Abstract要約: 近距離アクセス自由度(NAF)だけでは侵害を防げないことを示す。 意味のある保証を定義するために、非難なしコピー保護フレームワークを導入します。 差分プライバシーと著作権に関する一般的な直観は,データセットが黄金である場合に,DPがクリーンルームコピー保護を意味することを証明することによって定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8943386248864047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Are there any conditions under which a generative model's outputs are guaranteed not to infringe the copyrights of its training data? This is the question of "provable copyright protection" first posed by Vyas, Kakade, and Barak (ICML 2023). They define near access-freeness (NAF) and propose it as sufficient for protection. This paper revisits the question and establishes new foundations for provable copyright protection -- foundations that are firmer both technically and legally. First, we show that NAF alone does not prevent infringement. In fact, NAF models can enable verbatim copying, a blatant failure of copy protection that we dub being tainted. Then, we introduce our blameless copy protection framework for defining meaningful guarantees, and instantiate it with clean-room copy protection. Clean-room copy protection allows a user to control their risk of copying by behaving in a way that is unlikely to copy in a counterfactual clean-room setting. Finally, we formalize a common intuition about differential privacy and copyright by proving that DP implies clean-room copy protection when the dataset is golden, a copyright deduplication requirement.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの出力がトレーニングデータの著作権を侵害しないように保証されている条件はありますか? これは、Vyas, Kakade, and Barak (ICML 2023) が最初に提起した「証明可能な著作権保護」の問題である。 彼らは近距離アクセス自由度(NAF)を定義し、保護のためにそれを提案する。 本稿は、技術的・法的に堅固な著作権保護のための新たな基盤を確立するものである。 まず、NAFだけでは侵害を防げないことを示す。 実際、NAFモデルは、私たちが汚染されているコピー保護の緩やかな失敗である動詞のコピーを可能にすることができる。 そこで我々は,有意義な保証を定義するための非難なしコピー保護フレームワークを導入し,クリーンルームコピー保護でインスタンス化する。 クリーンルームのコピー保護により、ユーザは、偽のクリーンルーム設定でコピーする可能性が低い方法で、振る舞いによってコピーのリスクを制御することができる。 最後に,データセットが黄金である場合,DPがクリーンルームコピー保護を意味することを証明して,差分プライバシーと著作権に関する一般的な直観を定式化する。

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