对大型语言模型进行水印处理能否防止生成受版权保护的文本并隐藏训练数据？
机器学习
2025-06-06 v3
摘要
大型语言模型（LLM）在生成多样且上下文丰富的文本方面展现了令人印象深刻的能力。然而，由于LLM可能无意中生成受版权保护的材料，引发了关于版权侵权的担忧。在本文中，我们首先研究了将水印技术应用于LLM作为阻止生成受版权保护文本的一种威慑手段的有效性。通过理论分析和实证评估，我们证明将水印融入LLM显著降低了生成受版权保护内容的可能性，从而解决了LLM部署中的一个关键问题。然而，我们也发现水印可能对成员推断攻击（MIA）产生意想不到的后果，MIA旨在判断一个样本是否属于预训练数据集，并可能用于检测版权侵犯。令人惊讶的是，我们发现水印对MIA的成功率有不利影响，使得检测预训练数据集中受版权保护文本的任务复杂化。这些结果揭示了不同监管措施之间复杂的相互作用，它们可能以不可预见的方式相互影响。最后，我们提出了一种自适应技术，以提高在水印环境下近期一种MIA的成功率。我们的研究结果强调了开发自适应方法来研究LLM中具有潜在法律影响的关键问题的重要性。
引用
@article{arxiv.2407.17417,
title = {Can Watermarking Large Language Models Prevent Copyrighted Text Generation and Hide Training Data?},
author = {Michael-Andrei Panaitescu-Liess and Zora Che and Bang An and Yuancheng Xu and Pankayaraj Pathmanathan and Souradip Chakraborty and Sicheng Zhu and Tom Goldstein and Furong Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.17417},
year = {2025}
}
备注
19 pages, 7 figures. Published at AAAI 2025. Code will be available at https://github.com/michael-panaitescu/watermark_copyright_aaai25