Source: Slashdot
自始于生成式人工智能繁荣以来，内容创作者一直辩称他们的作品已被不经许可地用于AI模型。但迄今为止，很难知道特定文本是否被用于训练数据集。
现在他们有了一种新方法证明：由伦敦帝国学院团队开发的'版权陷阱'，即隐藏文本片段，让作家和出版商巧妙地标注自己的作品，以便之后检测是否用于AI模型中。这一想法类似于版权所有者历史上使用过的陷阱策略，如在地图上包含虚假位置或词典中的假词。
生成和检测陷阱的代码目前已在GitHub上提供，但该团队还打算开发一个工具，让人们自行生成和插入版权陷阱。伦敦帝国学院应用数学和计算机科学副教授伊夫-亚历山大·德蒙扎说，陷阱并非绝对可靠，会被移除，但增加陷阱数量会使其更具挑战性和耗费更多资源。
他表示：“他们是否能清除所有陷阱尚是个悬而未决的问题，这可能是一场猫鼠游戏。。
在AI时代，如何保护创作者的版权并维护透明度，是人工智能发展中亟待解决的问题。
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来源：https://tech.slashdot.org/story/24/07/27/0020221/copyright-traps-could-tell-writers-if-an-ai-has-scraped-their-work?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed
https://getcoai.com/news/copyright-traps-helps-creators-detect-ai-training-on-their-work/
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