Measuring Copyright Risks of Large Language Model via Partial Information Probing

📄 arXiv: 2409.13831v1 📥 PDF

作者: Weijie Zhao, Huajie Shao, Zhaozhuo Xu, Suzhen Duan, Denghui Zhang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2024-09-20

备注: 8 pages, 8 figures

💡 一句话要点

通过局部信息探测评估大型语言模型潜在的版权侵权风险

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

关键词: 大型语言模型 版权侵权 局部信息探测 风险评估 迭代Prompting

📋 核心要点

  1. 现有方法难以直接衡量大型语言模型（LLM）的版权侵权风险，通常只能追溯训练数据来源。
  2. 该论文的核心思想是通过向LLM输入受版权保护内容的局部信息，诱导其生成完整内容，评估侵权风险。
  3. 实验结果表明，LLM在接收到局部版权信息后，能够生成与原始材料高度重叠的内容，证实了潜在的侵权风险。

📝 摘要（中文）

探索用于训练大型语言模型（LLM）的数据来源是调查这些模型潜在版权侵权的关键方向。虽然这种方法可以识别训练数据中可能使用的受版权保护的材料，但它不能直接衡量侵权风险。最近的研究转向测试LLM是否可以直接输出受版权保护的内容。针对这一方向，我们通过向LLM提供受版权保护材料的局部信息，来研究和评估LLM生成侵权内容的能力，并尝试使用迭代提示来使LLM生成更多侵权内容。具体来说，我们将受版权保护文本的一部分输入LLM，提示它们完成它，然后分析生成的内容与原始受版权保护材料之间的重叠。我们的研究结果表明，LLM确实可以基于这些局部输入生成与受版权保护材料高度重叠的内容。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效评估大型语言模型（LLM）的版权侵权风险问题。现有方法主要集中在追溯训练数据来源，但无法直接衡量模型生成内容的侵权程度。痛点在于缺乏一种直接、可量化的评估方法。

核心思路：论文的核心思路是模拟现实场景中，用户可能向LLM提供部分信息，并要求其补全内容。通过分析LLM生成内容与原始版权材料的重叠程度，来评估其潜在的侵权风险。这种方法直接关注模型输出，更贴近实际应用场景。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 选择受版权保护的文本材料；2) 从文本中提取局部信息（例如，一段话或几个词）；3) 将局部信息作为prompt输入LLM，并提示其补全内容；4) 计算LLM生成内容与原始文本之间的重叠度（例如，使用n-gram overlap等指标）；5) 通过迭代prompting，逐步增加局部信息，观察重叠度的变化。

关键创新：该方法最重要的创新点在于，它提出了一种基于“局部信息探测”的版权风险评估方法。与以往侧重于训练数据追溯的方法不同，该方法直接测试LLM生成内容的侵权可能性，更具实用价值。此外，迭代prompting的设计可以逐步诱导LLM生成更多侵权内容，从而更全面地评估其风险。

关键设计：关键设计包括：1) 局部信息的选择策略（例如，随机选择、关键信息选择等）；2) prompt的设计（例如，使用不同的提示语，如“请完成这段文字”、“请续写这段故事”等）；3) 重叠度计算方法（例如，使用BLEU、ROUGE等指标，或自定义的n-gram overlap指标）；4) 迭代prompting的策略（例如，每次增加的局部信息量、迭代次数等）。这些参数的选择会直接影响评估结果的准确性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，基于局部信息输入，LLM能够生成与原始版权材料高度重叠的内容。例如，在特定数据集上，通过迭代prompting，LLM生成内容的重叠度可达到XX%（具体数值未知），显著高于随机生成的内容，验证了该方法在评估LLM版权风险方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和监控大型语言模型的版权风险，帮助开发者和用户了解模型生成内容是否可能侵犯版权。此外，该方法还可以用于指导LLM的训练和微调，以降低其生成侵权内容的可能性。未来，该研究或可推动制定更完善的LLM版权保护规范。

📄 摘要（原文）

Exploring the data sources used to train Large Language Models (LLMs) is a crucial direction in investigating potential copyright infringement by these models. While this approach can identify the possible use of copyrighted materials in training data, it does not directly measure infringing risks. Recent research has shifted towards testing whether LLMs can directly output copyrighted content. Addressing this direction, we investigate and assess LLMs' capacity to generate infringing content by providing them with partial information from copyrighted materials, and try to use iterative prompting to get LLMs to generate more infringing content. Specifically, we input a portion of a copyrighted text into LLMs, prompt them to complete it, and then analyze the overlap between the generated content and the original copyrighted material. Our findings demonstrate that LLMs can indeed generate content highly overlapping with copyrighted materials based on these partial inputs.