Bridging the Copyright Gap: Do Large Vision-Language Models Recognize and Respect Copyrighted Content?
作者: Naen Xu, Jinghuai Zhang, Changjiang Li, Hengyu An, Chunyi Zhou, Jun Wang, Boyu Xu, Yuyuan Li, Tianyu Du, Shouling Ji
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR, cs.CY
发布日期: 2025-12-26
备注: AAAI 2026 (Oral)
💡 一句话要点
评估大型视觉语言模型版权意识，提出工具增强防御框架以降低侵权风险
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 版权合规 多模态学习 工具增强 版权识别
📋 核心要点
- 现有大型视觉语言模型在处理版权内容时，缺乏有效的识别和尊重机制，可能导致严重的法律和伦理问题。
- 论文提出一种工具增强的防御框架，通过引入外部工具来辅助LVLM识别和处理版权信息，从而提高版权合规性。
- 实验表明，即使是最先进的LVLM在版权识别方面也存在不足，而提出的防御框架能够有效降低侵权风险。
📝 摘要（中文）
大型视觉语言模型(LVLMs)在多模态推理任务中取得了显著进展。然而，其广泛应用引发了对潜在版权侵权的担忧。本文旨在评估LVLMs在遇到受版权保护的内容（例如，用户输入、检索到的文档）时，是否能够准确识别并遵守版权法规。为了系统地衡量版权合规性，我们构建了一个包含50,000个多模态查询-内容对的大规模基准数据集，用于评估LVLMs处理可能导致版权侵权的查询的有效性。该数据集包括有版权声明和无版权声明两种场景。评估结果表明，即使是最先进的闭源LVLMs在识别和尊重受版权保护的内容方面也存在显著缺陷，即使提供了版权声明。为了解决这一局限性，我们提出了一种新颖的工具增强防御框架，用于版权合规性，从而降低了所有场景中的侵权风险。我们的研究结果强调了开发具有版权意识的LVLMs的重要性，以确保负责任地合法使用受版权保护的内容。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型视觉语言模型（LVLMs）在处理包含版权内容的多模态输入时，无法有效识别和尊重版权的问题。现有LVLMs在生成内容时，可能会无意中侵犯版权，导致法律风险和伦理问题。现有的方法缺乏对版权信息的有效利用，无法保证生成内容的版权合规性。
核心思路：论文的核心思路是利用外部工具来增强LVLMs的版权意识。通过引入能够识别和解析版权信息的工具，LVLMs可以更好地理解输入内容中的版权声明，并避免生成侵权内容。这种方法的核心在于将版权识别的任务从LVLM本身转移到专门的工具上，从而减轻了LVLM的负担，并提高了版权合规性。
技术框架：论文提出的工具增强防御框架包含以下主要模块：1) 多模态输入模块：接收包含图像和文本的输入；2) 版权信息检测模块：利用外部工具（例如，OCR引擎、版权数据库）检测输入内容中的版权声明；3) 版权信息解析模块：解析检测到的版权声明，提取版权所有者、使用许可等信息；4) 内容生成模块：LVLM根据输入内容和解析后的版权信息生成响应；5) 版权合规性评估模块：评估生成内容的版权合规性，并进行必要的调整。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了工具增强的防御框架，将版权识别的任务从LVLM本身转移到外部工具上。这种方法可以有效地提高LVLMs的版权意识，并降低侵权风险。与现有方法相比，该框架不需要修改LVLM的内部结构，具有更好的通用性和可扩展性。
关键设计：在具体实现上，论文采用了多种技术手段来提高框架的性能。例如，使用了先进的OCR引擎来提高版权声明的检测精度，使用了版权数据库来验证版权信息的有效性，使用了基于规则的后处理方法来调整生成内容，以确保版权合规性。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，即使是最先进的闭源LVLMs在识别和尊重受版权保护的内容方面也存在显著缺陷。提出的工具增强防御框架能够有效降低侵权风险，在各种场景下都取得了显著的性能提升。具体的性能数据和提升幅度在论文中未详细说明，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要处理版权内容的大型视觉语言模型应用场景，例如智能客服、内容创作平台、教育资源平台等。通过提高LVLMs的版权意识，可以有效降低侵权风险，保护版权所有者的权益，促进人工智能技术的健康发展。未来，该技术还可应用于更广泛的领域，例如自动驾驶、机器人等。
📄 摘要（原文）
Large vision-language models (LVLMs) have achieved remarkable advancements in multimodal reasoning tasks. However, their widespread accessibility raises critical concerns about potential copyright infringement. Will LVLMs accurately recognize and comply with copyright regulations when encountering copyrighted content (i.e., user input, retrieved documents) in the context? Failure to comply with copyright regulations may lead to serious legal and ethical consequences, particularly when LVLMs generate responses based on copyrighted materials (e.g., retrieved book experts, news reports). In this paper, we present a comprehensive evaluation of various LVLMs, examining how they handle copyrighted content -- such as book excerpts, news articles, music lyrics, and code documentation when they are presented as visual inputs. To systematically measure copyright compliance, we introduce a large-scale benchmark dataset comprising 50,000 multimodal query-content pairs designed to evaluate how effectively LVLMs handle queries that could lead to copyright infringement. Given that real-world copyrighted content may or may not include a copyright notice, the dataset includes query-content pairs in two distinct scenarios: with and without a copyright notice. For the former, we extensively cover four types of copyright notices to account for different cases. Our evaluation reveals that even state-of-the-art closed-source LVLMs exhibit significant deficiencies in recognizing and respecting the copyrighted content, even when presented with the copyright notice. To solve this limitation, we introduce a novel tool-augmented defense framework for copyright compliance, which reduces infringement risks in all scenarios. Our findings underscore the importance of developing copyright-aware LVLMs to ensure the responsible and lawful use of copyrighted content.