Can Watermarking Large Language Models Prevent Copyrighted Text Generation and Hide Training Data?

要約

大規模言語モデル (LLM) は、多様で文脈に富んだテキストを生成する優れた機能を実証しています。
ただし、LLM が著作権で保護された素材を誤って作成する可能性があるため、著作権侵害に関する懸念が生じます。
この論文では、まず、著作権で保護されたテキストの生成に対する抑止力としての LLM の透かしの有効性を調査します。
理論的分析と実証的評価を通じて、LLM にウォーターマークを組み込むと著作権で保護されたコンテンツが生成される可能性が大幅に減少し、それによって LLM の展開における重大な懸念に対処できることを実証しました。
さらに、サンプルが事前トレーニング データセットの一部であり、著作権違反の検出に使用される可能性があるかどうかを識別することを目的としたメンバーシップ推論攻撃 (MIA) に対する透かしの影響についても調査します。
驚くべきことに、透かしは MIA の成功率に悪影響を及ぼし、事前トレーニング データセット内の著作権で保護されたテキストを検出するタスクを複雑にすることがわかりました。
最後に、透かしを入れた最近の MIA の成功率を向上させる適応手法を提案します。
私たちの調査結果は、潜在的な法的影響を伴うLLMの重大な問題を研究するための適応的な方法を開発することの重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in generating diverse and contextually rich text. However, concerns regarding copyright infringement arise as LLMs may inadvertently produce copyrighted material. In this paper, we first investigate the effectiveness of watermarking LLMs as a deterrent against the generation of copyrighted texts. Through theoretical analysis and empirical evaluation, we demonstrate that incorporating watermarks into LLMs significantly reduces the likelihood of generating copyrighted content, thereby addressing a critical concern in the deployment of LLMs. Additionally, we explore the impact of watermarking on Membership Inference Attacks (MIAs), which aim to discern whether a sample was part of the pretraining dataset and may be used to detect copyright violations. Surprisingly, we find that watermarking adversely affects the success rate of MIAs, complicating the task of detecting copyrighted text in the pretraining dataset. Finally, we propose an adaptive technique to improve the success rate of a recent MIA under watermarking. Our findings underscore the importance of developing adaptive methods to study critical problems in LLMs with potential legal implications.

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