Content ARCs: Decentralized Content Rights in the Age of Generative AI

要約

Generative AI（Genai）の台頭は、クリエイティブな右sholdersとAI開発者の関心のバランスをとることについて、重要な議論を引き起こしました。
Genaiモデルは、著作権で保護された資料を含む広大なデータセットで訓練されているため、公正な補償と適切な帰属に関する質問がますます緊急になっています。
これらの課題に対処するために、このペーパーでは、コンテンツアーク（信頼性、権利、補償）と呼ばれるフレームワークを提案します。
起源と動的ライセンスのオープン標準をデータの帰属と分散化されたテクノロジーと組み合わせることにより、コンテンツアークは、AIトレーニングで作業を使用するために権利を管理し、作成者を補償するためのメカニズムを作成します。
コンテンツアーク内のAIデータライセンス分野でいくつかの初期の作品を特徴付け、エンドツーエンドフレームワークを完全に実装するための課題がどこに残っているかを特定します。

要約(オリジナル)

The rise of Generative AI (GenAI) has sparked significant debate over balancing the interests of creative rightsholders and AI developers. As GenAI models are trained on vast datasets that often include copyrighted material, questions around fair compensation and proper attribution have become increasingly urgent. To address these challenges, this paper proposes a framework called Content ARCs (Authenticity, Rights, Compensation). By combining open standards for provenance and dynamic licensing with data attribution, and decentralized technologies, Content ARCs create a mechanism for managing rights and compensating creators for using their work in AI training. We characterize several nascent works in the AI data licensing space within Content ARCs and identify where challenges remain to fully implement the end-to-end framework.

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