SoK: Watermarking for AI-Generated Content

要約

生成 AI (GenAI) 技術の出力の品質が向上するにつれて、人間が作成したコンテンツと区別することがますます困難になっています。
透かし入れスキームは、AI と人間が作成したコンテンツを区別するという問題に対処するための有望なアプローチです。
これらのスキームは、AI が生成したコンテンツ内に隠された信号を埋め込み、信頼性の高い検出を可能にします。
透かしは GenAI に関連するすべてのリスクに対処する特効薬ではありませんが、誤った情報や欺瞞と闘い、AI の安全性と信頼性を高める上で重要な役割を果たすことができます。
このペーパーでは、歴史的および規制の観点から透かしの必要性から始めて、GenAI の透かし技術の包括的な概要を説明します。
私たちは、透かし入れスキームの定義と望ましい特性を形式化し、既存のアプローチの主要な目的と脅威モデルを調査します。
実用的な評価戦略も検討され、さまざまな攻撃に耐えることができる堅牢な透かし技術の開発への洞察が得られます。
さらに、最近の代表的な研究をレビューし、未解決の課題に焦点を当て、この新興分野の潜在的な方向性について議論します。
この研究は、GenAI におけるウォーターマークの完全な理解を提供することにより、研究者がウォーターマークの方法とアプリケーションを進歩できるよう導き、政策立案者が GenAI のより広範な影響に対処できるように支援することを目的としています。

要約(オリジナル)

As the outputs of generative AI (GenAI) techniques improve in quality, it becomes increasingly challenging to distinguish them from human-created content. Watermarking schemes are a promising approach to address the problem of distinguishing between AI and human-generated content. These schemes embed hidden signals within AI-generated content to enable reliable detection. While watermarking is not a silver bullet for addressing all risks associated with GenAI, it can play a crucial role in enhancing AI safety and trustworthiness by combating misinformation and deception. This paper presents a comprehensive overview of watermarking techniques for GenAI, beginning with the need for watermarking from historical and regulatory perspectives. We formalize the definitions and desired properties of watermarking schemes and examine the key objectives and threat models for existing approaches. Practical evaluation strategies are also explored, providing insights into the development of robust watermarking techniques capable of resisting various attacks. Additionally, we review recent representative works, highlight open challenges, and discuss potential directions for this emerging field. By offering a thorough understanding of watermarking in GenAI, this work aims to guide researchers in advancing watermarking methods and applications, and support policymakers in addressing the broader implications of GenAI.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google