Copyright Protection in Generative AI: A Technical Perspective

要約

生成 AI は近年急速な進歩を遂げており、テキスト、画像、音声、コードなどの合成コンテンツを作成する機能が拡張されています。
これらの深層生成モデル (DGM) によって生成されるコンテンツの忠実性と信頼性の高さは、著作権に関する重大な懸念を引き起こしています。
DGM の著作権を効果的に保護する方法については、さまざまな法的議論が行われてきました。
この著作では、技術的な観点から著作権保護の包括的な概要を提供することで、この問題を掘り下げています。
データ所有者が保有するソースデータに関する著作権と、モデル構築者が維持する生成モデルの著作権という、2 つの異なる観点から検討します。
データの著作権については、データ所有者がコンテンツを保護し、これらの権利を侵害することなく DGM を利用できる方法を詳しく調べます。
モデルの著作権については、モデルの盗難を防止し、特定のモデルによって生成された出力を識別するための戦略にまで議論が及んでいます。
最後に、既存の技術の限界を強調し、未踏の領域を特定します。
さらに、著作権保護の将来の方向性について議論し、生成 AI の持続可能かつ倫理的な開発にとって著作権保護の重要性を強調します。

要約(オリジナル)

Generative AI has witnessed rapid advancement in recent years, expanding their capabilities to create synthesized content such as text, images, audio, and code. The high fidelity and authenticity of contents generated by these Deep Generative Models (DGMs) have sparked significant copyright concerns. There have been various legal debates on how to effectively safeguard copyrights in DGMs. This work delves into this issue by providing a comprehensive overview of copyright protection from a technical perspective. We examine from two distinct viewpoints: the copyrights pertaining to the source data held by the data owners and those of the generative models maintained by the model builders. For data copyright, we delve into methods data owners can protect their content and DGMs can be utilized without infringing upon these rights. For model copyright, our discussion extends to strategies for preventing model theft and identifying outputs generated by specific models. Finally, we highlight the limitations of existing techniques and identify areas that remain unexplored. Furthermore, we discuss prospective directions for the future of copyright protection, underscoring its importance for the sustainable and ethical development of Generative AI.

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