生成モデルにおける著作権侵害の隠れたリスク

著作権侵害は、コンピューターモデルが保護された作品にあまりにも類似した画像を生成することで起こることがある。これは、モデルが著作権で保護された素材で訓練されるときによく発生する。従来、著作権を持つ画像が訓練データに直接含まれているかどうかを確認していた。しかし、元の作品とは異なるように見えるが、同じ情報を持つ画像を作成することで著作権法に違反する隠れた方法がある。この方法は一般的なチェックを回避でき、アーティストにとって懸念を引き起こす。

#著作権侵害の問題

機械学習モデルが訓練されると、見たデータからパターンを学習する。もしそのデータに著作権で保護された作品が含まれていれば、モデルはそれらの作品に似た画像を生成する可能性がある。著作権侵害を証明するには、2つのことを示さなければならない：まず、告発された側が著作権のある素材にアクセスしていたこと、次に、出力がその素材と実質的に類似していること。

しかし、「アクセス」が何を意味するのかを判断するのは難しいことがある。従来、著作権のある画像が訓練データに見つかれば、アクセスが確立される。しかし、モデルが著作権のある素材に間接的にしか触れていない場合、事態は複雑になる。新しい方法では、著作権のあるコンテンツを隠しながら、モデルがそれを再現できる画像を生成できるようになった。

#隠された著作権侵害

隠された著作権侵害は、著作権のある画像の改変バージョンでモデルを訓練することを含む。見た目は似ていないが、いくつかの核となる情報を保持している画像だ。これにより、モデルは元の作品に似た作品を生成できるが、これは大きな懸念事項だ。

この隠しを作成するプロセスでは、画像を変更するアルゴリズムが使用される。最終的な結果は、表面上は非常に異なるが、深層学習の観点からは著作権を侵害するほどの類似性を持った画像になる。

#生成モデルとその能力

生成モデル、特に潜在拡散モデル（LDM）は、テキストプロンプトに基づいて新しい画像を生成するために開発された。これらのモデルは、著作権のある作品が含まれる大規模なデータセットで訓練される。これらのモデルが訓練されたものとあまりにも類似した作品を出力するリスクが存在する。

アメリカの著作権法の文脈では、訓練中に著作権のある作品へのアクセスがあれば、出力が似たように見えることだけで侵害が成立する。

#訓練データの監査

著作権侵害を確認するための標準的なアプローチは、訓練データ内の著作権のある作品を検査することだ。しかし、この視覚的監査は隠された違反を見逃すことがよくある。

訓練データ内に著作権のある画像を隠すための方法がある。特に、LDMは複雑なプロセスで潜在空間で動作し、この設定を利用して隠しを作成することができる。一般的な方法は、著作権のある画像を取って見た目が異なるバージョンを生成しつつ、類似した潜在情報を保持することだ。

#類似性の測定

隠された画像が著作権のある画像と類似した情報を含んでいることを証明するために、距離関数を使用することができる。これにより、2つの画像が潜在表現の観点からどれくらい近いかを測定できる。距離が十分に小さい場合、視覚的な違いがあっても似た情報が存在すると考えることができる。

#エンコーダ・デコーダ構造の役割

LDMは、画像のエンコーディングとデコーディングを同時に行う構造を採用している。エンコーダは入力画像を取り込み、その次元を縮小し、デコーダは潜在表現から画像を再構築する。この2部構成のシステムは、隠しがどのように生成されるかを理解する上で重要だ。

非常に異なるが潜在的な類似性を持つ画像を生成することで、エンコーダ・デコーダシステムは著作権の問題を特定するのにも役立つ。再構築の質によって、隠された画像が著作権のあるコンテンツを含んでいるかどうかが明らかになることがある。

#隠しを検出するアプローチ

隠された著作権侵害には微妙な点があるため、新しい検出方法が必要だ。以下の2段階のプロセスで、これらの隠れた違反を特定するのに役立つ：

1. 特徴類似性検索： 訓練セット内で既知の著作権作品と類似した潜在的な特徴を持つ画像を探す。

2. エンコーダ・デコーダの検査： オートエンコーダがどれだけ画像を再構築できるかを見る。再構築損失が高い場合、その画像が隠しの可能性があることを示す。

#隠しの実例

隠しを作成する方法は、著作権のある画像を選択し、改変することを含む。たとえば、有名な絵画のぼやけたバージョンを取ることで色を保ちつつ、特定の詳細を排除することができる。さまざまな基本画像を選択し、生成アルゴリズムを適用することで、効果的な隠しを作成できる。

これらの隠しは、テキスト逆転などの手法を使ってテストすることもできる。これは、いくつかの画像を訓練して新しい概念を形成する。これにより、モデルが隠された画像の中にある概念をどれだけ再現できるかを評価できる。

#隠しの実際の例

有名な作品からの画像を使用して、隠された画像をテストした結果、元のアイデンティティを隠しながらコピーを生成するのがいかに簡単かが明らかになった。たとえば、水彩画に基づいて新しい画像を生成し、有名な油絵のスタイルから要素を引き出すことは、モデルが著作権の問題を回避する方法を示している。

#創造的な分野への影響

この技術の影響は広範囲に及ぶ可能性がある。アーティストにとって、自分の作品が即座には認識できない方法で複製されるリスクがあり、創造性や市場の可能性を損なうことになる。生成モデルが創造的プロセスにますます組み込まれるにつれて、インスピレーションと侵害の境界があいまいになる。

#混合訓練シナリオ

クリーンなデータと隠されたデータの混合でモデルを訓練すると、生成された画像に隠しの効果が見られることがある。モデルは、無関係な画像を主に訓練していても、著作権のあるシンボルやスタイルを反映した出力を生成することができる。これは訓練シナリオにおける隠しの効果を示している。

#規制の考慮事項

これらの技術の発展は、著作権法に関する重要な問いを生じさせる。アクセスの従来の定義は、隠された著作権侵害の可能性に対処するために再評価される必要がある。生成AIが進化するにつれて、法律も隠されたデータを介した間接的なアクセスのニュアンスをカバーするために適応する必要がある。

#結論と今後の方向

隠された画像を生成する方法は効果的であるが、これらのプロセスを最適化する余地がまだある。さらなる研究により、人々が画像内に著作権情報を隠すための追加の方法を発見できる可能性があり、著作権法にさらなる問題を引き起こす。

技術が進展するにつれて、インスピレーションと侵害の境界はより慎重に監視される必要がある。「承認」の新しい理解は、生成的な文脈で著作権侵害を構成するものについての法的議論に新しい視点を提供する可能性がある。

#謝辞

この研究は、生成モデルに関連する著作権の変化する風景を探求し理解することを目的としたさまざまな資金プログラムや研究イニシアチブによって支援されている。

#今後の研究方向

隠しを生成する方法と、それらが著作権法に与える影響についてまだ探求すべきことがたくさんある。高度な隠しを作成する能力は、より良い検出方法と明確な規制フレームワークを必要とする。ますますデジタル化する世界で、創造的な作品の保護とイノベーションとのバランスを維持することが重要だ。

これらの分野に焦点を当てることで、研究者や実務者は、創造的領域における生成モデルのより倫理的で合法的な利用に向けて取り組むことができる。