Who Owns the Output? Bridging Law and Technology in LLMs Attribution

📄 arXiv: 2504.01032v1 📥 PDF

作者: Emanuele Mezzi, Asimina Mertzani, Michael P. Manis, Siyanna Lilova, Nicholas Vadivoulis, Stamatis Gatirdakis, Styliani Roussou, Rodayna Hmede

分类: cs.CY, cs.AI

发布日期: 2025-03-29

备注: 20 pages, 1 figure

💡 一句话要点

针对LLM内容归属难题，提出结合法律与技术的框架以确保责任追溯

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 内容归属 知识产权 法律框架 伦理责任

📋 核心要点

  1. 大型语言模型生成内容难以溯源，引发知识产权和伦理责任的担忧，现有方法缺乏有效的归属机制。
  2. 论文提出结合法律、技术和伦理的综合框架，旨在解决LLM生成内容的归属问题，确保责任追究。
  3. 论文回顾了现有法律和技术工具，并提出了法律框架，通过用例展示了框架的应用，但承认现有技术仍有局限性。

📝 摘要（中文）

自2022年ChatGPT问世以来，大型语言模型（LLM）和大型多模态模型（LMM）彻底改变了内容创作，能够生成媲美人类水平的文本、图像、视频和音频等各种媒介的内容。生成式AI模型提供了无限的可能性，并大幅缩短了内容生成所需的时间，通常还能提高生成质量。然而，考虑到生成内容的复杂性和难以追踪性，使用这些工具在AI生成内容的归属方面带来了挑战。归属困难的原因有很多，从缺乏对生成内容的系统性指纹识别，到LLM和LMM训练所用的海量数据，使得将生成内容与训练数据联系起来变得困难。这种情况引发了对知识产权和伦理责任的担忧。为了解决这些问题，本文通过回顾当前可用的法律和技术手段，并提出一个法律框架以确保责任追究，从而将技术、伦理和立法方面联系起来。最后，我们提出了三个用例，说明如何将这些方法结合起来以保证归属得到尊重。然而，即使今天可用的技术可以在更大程度上保证归属，仍然存在很大的局限性，这些局限性只能通过开发新的归属技术来解决，并应用于LLM和LMM。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）和大型多模态模型（LMM）生成内容的所有权和归属问题。现有方法的痛点在于缺乏有效的技术手段来追踪和识别AI生成的内容，导致知识产权保护和伦理责任追究面临挑战。由于训练数据的规模庞大和生成过程的复杂性，将生成内容与其来源联系起来非常困难。

核心思路：论文的核心思路是结合法律、技术和伦理三个维度，构建一个综合性的框架，以实现对AI生成内容的有效归属。通过分析现有的法律框架和技术手段，提出一个可行的法律框架，并结合技术手段来增强内容的可追溯性。这种多学科交叉的方法旨在弥补现有方法在技术和法律层面的不足。

技术框架：论文提出的框架主要包含以下几个阶段：1) 法律框架分析：对现有的知识产权法律和相关法规进行分析，确定适用于AI生成内容的法律原则。2) 技术手段评估：评估现有的内容指纹识别、水印技术等，以及它们在LLM和LMM中的适用性。3) 框架构建：结合法律分析和技术评估，构建一个综合性的法律框架，明确AI生成内容的所有权、责任和归属规则。4) 用例分析：通过具体的用例，展示如何将法律框架和技术手段结合起来，实现对AI生成内容的有效归属。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个跨学科的综合框架，将法律、技术和伦理因素结合起来，共同解决LLM生成内容的归属问题。与以往主要关注技术层面的方法不同，该论文强调了法律框架的重要性，并提出了一个可行的法律框架，为AI生成内容的归属提供了法律依据。

关键设计：论文没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，而是侧重于法律框架的构建和技术手段的评估。关键设计在于如何将现有的法律原则应用于AI生成内容，以及如何利用现有的技术手段来增强内容的可追溯性。论文提出了三个用例，展示了如何将法律框架和技术手段结合起来，实现对AI生成内容的有效归属。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

论文提出了一个结合法律和技术的框架，旨在解决LLM生成内容的归属问题。虽然论文没有提供具体的性能数据或对比基线，但通过三个用例展示了该框架的应用潜力，表明该框架可以在一定程度上提高AI生成内容的可追溯性和归属。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于内容创作、知识产权保护、新闻媒体、艺术创作等领域。通过确保AI生成内容的可追溯性和归属，可以促进AI技术的健康发展，防止侵权行为，并为创作者提供法律保障。未来，该研究可以推动相关法律法规的完善，并促进新型AI内容归属技术的研发。

📄 摘要（原文）

Since the introduction of ChatGPT in 2022, Large language models (LLMs) and Large Multimodal Models (LMM) have transformed content creation, enabling the generation of human-quality content, spanning every medium, text, images, videos, and audio. The chances offered by generative AI models are endless and are drastically reducing the time required to generate content and usually raising the quality of the generation. However, considering the complexity and the difficult traceability of the generated content, the use of these tools provides challenges in attributing AI-generated content. The difficult attribution resides for a variety of reasons, starting from the lack of a systematic fingerprinting of the generated content and ending with the enormous amount of data on which LLMs and LMM are trained, which makes it difficult to connect generated content to the training data. This scenario is raising concerns about intellectual property and ethical responsibilities. To address these concerns, in this paper, we bridge the technological, ethical, and legislative aspects, by proposing a review of the legislative and technological instruments today available and proposing a legal framework to ensure accountability. In the end, we propose three use cases of how these can be combined to guarantee that attribution is respected. However, even though the techniques available today can guarantee a greater attribution to a greater extent, strong limitations still apply, that can be solved uniquely by the development of new attribution techniques, to be applied to LLMs and LMMs.