- 国際機械学習会議で発表された新技術についての記事。
- Generative AIは急速に普及しており、数百万人の日常生活を変えている。
- AIはしばしばトレーニングデータに関して法的問題がある。
- Imperial College Londonの研究者が提案した方法は、AIトレーニングデータの使用を検出する。
- 提案された方法は、Generative AI分野における透明性向上への一歩となる可能性がある。
提案された方法は、オンライン出版社向けであり、著作権トラップをニュース記事に隠すことができる。
LLM開発者はトラップを取り除いて検出を回避できる可能性があるが、新しい埋め込み方法に対応するためには相当なエンジニアリングリソースが必要。
実験の成功により、LLMトレーニング分野向けのより良い透明性ツールが可能になると研究者は信じている。
著作権トラップによってAIトレーニングの透明性が向上し、コンテンツクリエーターへの公正な報酬についての議論が重要であると考えられている。
著作権トラップが将来のAI構築に貢献することを期待している。
元記事: https://www.eurekalert.org/news-releases/1052861