生成式 AI 中的隐私与版权保护：生命周期视角

生成式 AI 的出现标志着人工智能的重要里程碑，其在生成逼真图像、文本与数据模式方面展现出非凡能力。然而，这些进展伴随着对数据隐私与版权侵权的日益担忧，主要源于模型训练对海量数据集的依赖。差分隐私、机器遗忘与数据投毒等传统方法仅为这些复杂问题提供碎片化解决方案。我们的论文深入探讨了数据生命周期中隐私与版权保护的多面挑战。我们倡导将技术创新与伦理前瞻相结合的整合方法，通过基于生命周期视角进行调查与设计解决方案，整体性地应对这些关切。本工作旨在催化更广泛的讨论，并激发在生成式 AI 中维护数据隐私与版权完整性的协同努力。