論文の概要: Copyright Infringement Risk Reduction via Chain-of-Thought and Task Instruction Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15442v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 13:39:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:27.009792
• Title: Copyright Infringement Risk Reduction via Chain-of-Thought and Task Instruction Prompting
• Title（参考訳）: 著作権侵害リスク低減への取組みと課題指導の推進
• Authors: Neeraj Sarna, Yuanyuan Li, Michael von Gablenz,
• Abstract要約: トレーニングデータセットの再生は 著作権侵害のリスクをもたらす 本稿では,著作権のあるコンテンツ生成を減らすために,チェーン・オブ・ソートとタスク・インストラクションを併用した定式化を提案する。 生成した画像の著作権画像との類似性およびユーザ入力との関連性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.04790342345686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large scale text-to-image generation models can memorize and reproduce their training dataset. Since the training dataset often contains copyrighted material, reproduction of training dataset poses a copyright infringement risk, which could result in legal liabilities and financial losses for both the AI user and the developer. The current works explores the potential of chain-of-thought and task instruction prompting in reducing copyrighted content generation. To this end, we present a formulation that combines these two techniques with two other copyright mitigation strategies: a) negative prompting, and b) prompt re-writing. We study the generated images in terms their similarity to a copyrighted image and their relevance of the user input. We present numerical experiments on a variety of models and provide insights on the effectiveness of the aforementioned techniques for varying model complexity.
• Abstract（参考訳）: 大規模なテキスト画像生成モデルは、トレーニングデータセットを記憶し、再生することができる。 トレーニングデータセットには、しばしば著作権のある資料が含まれているため、トレーニングデータセットの再生は著作権侵害のリスクを生じさせ、AIユーザと開発者の両方にとって法的責任と金銭的損失をもたらす可能性がある。 現在の研究は、著作権のあるコンテンツ生成を減らすためのチェーン・オブ・シンキングとタスク・インストラクションの可能性を探っている。 この目的のために、これらの2つの技法と他の2つの著作権緩和戦略を組み合わせた定式化を提案する。 a)負のプロンプト、そして b) 即時書き直し 生成した画像の著作権画像との類似性およびユーザ入力との関連性について検討する。 本稿では, 様々なモデルに関する数値実験を行い, 上記の手法の有効性について考察する。

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