AIモデルの著作権と系譜を管理するブロックチェーンフレームワーク

Kernkonzepte

AIモデルの訓練に使用されるデータの著作権を管理し、モデルの系譜を追跡するブロックチェーンフレームワークを提案する。

Zusammenfassung

本論文は、AIモデルの訓練に使用されるデータの著作権管理とモデルの系譜追跡を目的としたブロックチェーンフレームワークIBISを提案している。
主な特徴は以下の通り:

既存のAIモデル訓練ワークフローとの統合性: モデルの再訓練や微調整、ライセンスの更新などに対応し、既存のプロセスを最小限の変更で統合できる。

適応性: モデルのメタデータ間のリンクや、ライセンスの定期更新チェックにより、モデルの再訓練や微調整に対応できる。また、ブロックチェーンの不変性により、過去のライセンス情報を参照できる。

トレーサビリティ: データセットのメタデータ、ライセンス、モデルのメタデータを連携した3つのレジストリを構築し、データとモデルの関係性を双方向にトレースできる。

ブロックチェーンを活用した多者間署名: ブロックチェーンのアイデンティティ管理と電子署名機能を活用し、AIモデルの所有者とデータの著作権者の間で効率的かつ安全な契約締結ワークフローを実現する。

管理性: アクセス制御メカニズムと厳格な権限ルールにより、データ、モデル、ライセンスに関する商業的機密性を保護しつつ、多数のAIモデル、データセット、ライセンスを統一プラットフォーム上で管理できる。

本フレームワークは、Damlスマートコントラクト言語とCantonブロックチェーンプロトコルを用いて実装されており、性能評価の結果、ユーザー数、データセット数、モデル数、ライセンス数の増加に伴う処理時間の増加は小さく、スケーラビリティが高いことが示された。

Statistiken

モデルのライセンスを取得する際の処理時間は、モデルチェーンの長さと各モデルの訓練データ数に比例して増加する。
データセットを取得する際の処理時間も同様に、モデルチェーンの長さと各モデルの訓練データ数に比例して増加する。
ライセンスに基づいて許可されたモデルを取得する際の処理時間は、ライセンスに関連付けられたデータセットの数に比例して増加する。

Zitate

特になし

Wichtige Erkenntnisse aus

Is Your AI Truly Yours? Leveraging Blockchain for Copyrights, Provenance, and Lineage

by Yilin Sai,Qi... um arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06077.pdf

Tiefere Fragen

質問1

AIモデルの著作権管理とデータ系譜の追跡以外に、ブロックチェーンを活用したAIサービスの改善方法はあるか。
ブロックチェーンを活用したAIサービスの改善方法として、データセキュリティとプライバシーの向上が挙げられます。ブロックチェーンはデータの改ざんを防ぐための信頼性を提供するため、AIサービスにおけるデータのセキュリティを向上させることができます。また、ブロックチェーンを使用することで、データへのアクセス権限を厳密に管理し、データのプライバシーを保護することが可能です。さらに、スマートコントラクトを活用して、データの共有や取引を自動化し、透明性と信頼性を高めることができます。これにより、AIサービスの効率性や信頼性を向上させることができます。

質問2

AIモデルの著作権管理とデータ系譜の追跡以外に、ブロックチェーンを活用したAIサービスの改善方法はあるか。
データセットの著作権者情報は、データスクレイピング時に取得されることが一般的です。データスクレイピングを行う際、データの出所や著作権情報を含むメタデータを取得し、それをブロックチェーン上に記録することで、データセットの著作権者情報を確保します。著作権者が不明な場合、公共ドメインとして扱われるデータには、特定の著作権者識別子を割り当てることで対処されます。これにより、データセットの著作権者情報を明確に管理することが可能となります。

質問3

AIモデルの再訓練や微調整時に、既存のモデルに関する情報をどのように活用できるか。
AIモデルの再訓練や微調整時に、既存のモデルに関する情報を活用することで、データ系譜を維持し、モデルのトレーニングプロセスを追跡することが可能です。既存のモデルに関連するデータセットやライセンス情報を取得し、新しいデータを組み込むことで、モデルの再訓練や微調整を行う際に、過去のトレーニング情報を活用することができます。これにより、モデルの系譜を維持しながら、新しい情報を取り入れた最新のモデルを効果的に構築することが可能となります。