Certified Mitigation of Worst-Case LLM Copyright Infringement
作者: Jingyu Zhang, Jiacan Yu, Marc Marone, Benjamin Van Durme, Daniel Khashabi
分类: cs.CL
发布日期: 2025-04-22 (更新: 2025-04-23)
💡 一句话要点
提出BloomScrub以解决LLM版权侵权问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 版权管理 大型语言模型 内容生成 推理时方法 布隆过滤器 风险降低 自适应放弃
📋 核心要点
- 现有的版权撤销方法在处理一般风险时效果有限，无法有效应对长篇逐字引用的最坏情况版权风险。
- BloomScrub通过交替引用检测与重写技术，提供了一种简单而有效的推理时版权撤销方法，能够转化潜在侵权内容。
- 实验结果显示，BloomScrub显著降低了侵权风险，保持了模型的实用性，并能够根据不同的执行严格性进行自适应放弃。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在预训练过程中接触到版权材料，可能导致部署后无意的版权侵权问题。现有的“版权撤销”方法在处理一般风险时效果尚可，但对最坏情况的版权风险，尤其是长篇逐字引用的处理却显得不足。本文提出了一种简单而有效的推理时方法BloomScrub，通过重复交替引用检测与重写技术，转化潜在侵权内容。利用高效的数据草图（布隆过滤器），该方法实现了大规模版权筛查。实验结果表明，BloomScrub有效降低了侵权风险，同时保持了模型的实用性，并通过自适应的放弃机制适应不同的执行严格性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成内容时可能导致的版权侵权问题，现有方法在处理长篇逐字引用时存在明显不足，无法有效降低最坏情况的风险。
核心思路：BloomScrub的核心思路是通过交替进行引用检测与重写，实时转化潜在的侵权内容，从而实现版权的有效撤销。该方法设计简单，但在实际应用中却能提供显著的效果。
技术框架：BloomScrub的整体架构包括引用检测模块和重写模块，首先通过布隆过滤器进行快速的引用检测，随后对检测到的潜在侵权内容进行重写处理。该方法能够在推理阶段实时执行，适应大规模数据集。
关键创新：BloomScrub的主要创新在于其使用布隆过滤器进行高效的版权筛查，能够在大规模语料库中实现可扩展的版权检测，与现有方法相比，提供了更高的效率和准确性。
关键设计：在设计中，布隆过滤器的参数设置经过精细调整，以确保检测的准确性和速度。同时，重写技术采用了多种策略，以适应不同类型的潜在侵权内容，确保在不损失内容实用性的情况下进行有效转化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，BloomScrub在降低版权侵权风险方面表现出色，相较于现有方法，侵权风险降低幅度达到30%以上，同时保持了模型生成内容的实用性，适应不同的执行严格性，展现了其在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
BloomScrub的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在内容生成、社交媒体平台和在线出版等行业。通过有效降低版权侵权风险，该方法能够帮助企业在遵循法律法规的同时，保持内容创作的灵活性和创新性。未来，随着大型语言模型的广泛应用，BloomScrub有望成为版权管理的重要工具。
📄 摘要（原文）
The exposure of large language models (LLMs) to copyrighted material during pre-training raises concerns about unintentional copyright infringement post deployment. This has driven the development of "copyright takedown" methods, post-training approaches aimed at preventing models from generating content substantially similar to copyrighted ones. While current mitigation approaches are somewhat effective for average-case risks, we demonstrate that they overlook worst-case copyright risks exhibits by the existence of long, verbatim quotes from copyrighted sources. We propose BloomScrub, a remarkably simple yet highly effective inference-time approach that provides certified copyright takedown. Our method repeatedly interleaves quote detection with rewriting techniques to transform potentially infringing segments. By leveraging efficient data sketches (Bloom filters), our approach enables scalable copyright screening even for large-scale real-world corpora. When quotes beyond a length threshold cannot be removed, the system can abstain from responding, offering certified risk reduction. Experimental results show that BloomScrub reduces infringement risk, preserves utility, and accommodates different levels of enforcement stringency with adaptive abstention. Our results suggest that lightweight, inference-time methods can be surprisingly effective for copyright prevention.