Beyond English: Unveiling Multilingual Bias in LLM Copyright Compliance

📄 arXiv: 2503.05713v1 📥 PDF

作者: Yupeng Chen, Xiaoyu Zhang, Yixian Huang, Qian Xie

分类: cs.CY, cs.CL

发布日期: 2025-02-14

备注: Work in progress

💡 一句话要点

揭示LLM版权合规中的多语言偏见，发现不同语言处理差异

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

关键词: 大型语言模型 版权合规 多语言偏见 自然语言处理 文本生成

📋 核心要点

  1. 现有研究主要关注英语，忽略了LLM在处理多语言版权内容时的潜在偏见。
  2. 构建多语言歌词数据集，通过不同语言的提示，系统性地探测LLM对版权内容的保护能力。
  3. 实验揭示LLM在处理不同语言的版权内容时存在显著差异，提示语言也会影响版权保护效果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在合理使用受版权保护内容方面引发了重大担忧。虽然之前的研究已经检验了LLM复制受版权保护材料的程度，但它们主要集中在英语上，忽略了版权保护的多语言维度。本文通过解决两个关键问题来研究LLM版权保护中的多语言偏见：（1）LLM在保护不同语言的受版权保护作品时是否存在偏见？（2）使用特定语言的提示是否更容易引出受版权保护的内容？为了探讨这些问题，我们构建了一个包含英语、法语、中文和韩语的流行歌曲歌词的数据集，并使用这些语言的提示系统地探测了七个LLM。我们的研究结果揭示了LLM在处理受版权保护内容方面存在显著的不平衡，无论是在受版权保护材料的语言方面，还是在提示的语言方面。这些结果强调需要进一步研究和开发更强大、与语言无关的版权保护机制，以确保跨语言的公平和一致的保护。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在解决大型语言模型（LLM）在处理多语言版权内容时存在的偏见问题。现有研究主要集中在英语上，忽略了LLM在不同语言环境下对版权内容的保护能力差异，这可能导致某些语言的版权更容易受到侵犯。

核心思路：核心思路是通过构建一个包含多种语言（英语、法语、中文和韩语）的歌词数据集，并使用这些语言的提示来探测LLM，从而评估LLM在不同语言环境下对版权内容的保护能力。通过比较不同语言的版权内容被LLM复制的程度，来揭示LLM在版权保护方面的多语言偏见。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1. 构建多语言歌词数据集；2. 设计不同语言的提示语，用于引导LLM生成文本；3. 使用这些提示语来探测七个不同的LLM；4. 分析LLM生成的文本，判断其是否包含受版权保护的歌词内容；5. 比较不同语言的版权内容被复制的程度，从而评估LLM在版权保护方面的多语言偏见。

关键创新：该研究的关键创新在于其关注了LLM版权保护的多语言维度，而之前的研究主要集中在英语上。通过构建多语言数据集和使用多语言提示，该研究能够更全面地评估LLM在版权保护方面的能力，并揭示LLM在不同语言环境下存在的偏见。

关键设计：数据集包含英语、法语、中文和韩语的流行歌曲歌词。提示语的设计需要考虑到不同语言的特点，并确保提示语能够有效地引导LLM生成文本。研究中使用了七个不同的LLM，以便评估不同模型的版权保护能力。分析LLM生成的文本时，需要仔细检查其是否包含受版权保护的歌词内容，并进行定量分析。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在处理不同语言的版权内容时存在显著差异。例如，使用中文提示更容易引出受版权保护的中文歌词，而使用英文提示则更容易引出受版权保护的英文歌词。这表明LLM在版权保护方面存在明显的语言偏见，需要进一步改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM的版权合规性，尤其是在多语言环境下。通过了解LLM在不同语言中的版权保护偏见，可以开发更有效的版权保护机制，确保所有语言的创作者的权益得到公平保护。此外，该研究也为开发更公平、更负责任的AI系统提供了重要参考。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have raised significant concerns regarding the fair use of copyright-protected content. While prior studies have examined the extent to which LLMs reproduce copyrighted materials, they have predominantly focused on English, neglecting multilingual dimensions of copyright protection. In this work, we investigate multilingual biases in LLM copyright protection by addressing two key questions: (1) Do LLMs exhibit bias in protecting copyrighted works across languages? (2) Is it easier to elicit copyrighted content using prompts in specific languages? To explore these questions, we construct a dataset of popular song lyrics in English, French, Chinese, and Korean and systematically probe seven LLMs using prompts in these languages. Our findings reveal significant imbalances in LLMs' handling of copyrighted content, both in terms of the language of the copyrighted material and the language of the prompt. These results highlight the need for further research and development of more robust, language-agnostic copyright protection mechanisms to ensure fair and consistent protection across languages.