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
评估并提升大视觉语言模型对版权内容的识别与尊重能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 版权保护 多模态学习 基准数据集 工具增强 版权合规性 内容生成
📋 核心要点
- 现有LVLMs在处理版权内容时存在识别和尊重不足的问题，可能导致法律和伦理风险。
- 论文提出了一种工具增强的防御框架，旨在提升LVLMs对版权内容的识别和合规性。
- 实验结果表明，即使是最先进的LVLMs在版权识别方面也存在缺陷，而提出的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在遇到版权内容（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规定。未能遵守版权规定可能会导致严重的法律和伦理后果，尤其是在LVLMs基于受版权保护的材料（例如，检索到的书籍摘录、新闻报道）生成响应时。为此，我们对各种LVLMs进行了全面评估，考察了它们如何处理作为视觉输入呈现的版权内容，例如书籍摘录、新闻文章、音乐歌词和代码文档。为了系统地衡量版权合规性，我们引入了一个大规模基准数据集，包含50,000个多模态查询-内容对，旨在评估LVLMs处理可能导致版权侵权的查询的有效性。考虑到现实世界的版权内容可能包含也可能不包含版权声明，该数据集包括两种不同场景下的查询-内容对：有版权声明和没有版权声明。对于前者，我们广泛涵盖了四种类型的版权声明，以应对不同的情况。我们的评估表明，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重大缺陷，即使提供了版权声明也是如此。为了解决这一局限性，我们引入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下的侵权风险。我们的研究结果强调了开发具有版权意识的LVLMs的重要性，以确保负责任和合法地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，导致法律和伦理风险。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：论文的核心思路是引入一个工具增强的防御框架，该框架能够识别输入内容中的版权信息，并指导LVLM生成符合版权规定的内容。通过外部工具的辅助，LVLM可以更好地理解和处理版权相关的约束，从而降低侵权风险。这种方法旨在弥合LVLM在版权意识方面的差距，使其能够更安全地应用于实际场景。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 版权信息检测模块：用于检测输入内容中是否包含版权声明或其他版权相关信息。2) 版权约束生成模块：根据检测到的版权信息，生成相应的版权约束条件。3) LVLM生成模块：利用LVLM生成内容，并在生成过程中考虑版权约束条件。4) 内容审核模块：对生成的内容进行审核，确保其符合版权规定。整个流程旨在确保LVLM在生成内容时充分考虑版权因素，从而降低侵权风险。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种工具增强的防御框架，该框架能够有效地提升LVLM对版权内容的识别和尊重能力。与现有方法相比，该框架能够更全面地考虑版权因素，并利用外部工具辅助LVLM生成符合版权规定的内容。此外，该论文还构建了一个大规模的基准数据集，用于评估LVLM在版权合规性方面的表现。
关键设计：在版权信息检测模块中，使用了基于规则和机器学习的方法来检测不同类型的版权声明。在版权约束生成模块中，根据不同的版权声明生成相应的约束条件，例如禁止复制、禁止修改等。在LVLM生成模块中，使用了基于强化学习的方法来训练LVLM，使其能够更好地遵守版权约束条件。在内容审核模块中，使用了人工审核和自动审核相结合的方法来确保生成内容的版权合规性。
🖼️ 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。在提出的基准数据集上，现有LVLMs的版权合规性表现不佳。然而，通过引入工具增强的防御框架，LVLMs的版权合规性得到了显著提升，在各种场景下都降低了侵权风险。具体性能提升数据在论文中有详细展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要处理多模态信息的场景，例如智能客服、内容创作平台、教育资源平台等。通过提升LVLM对版权内容的识别和尊重能力，可以有效降低版权侵权风险，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，该技术有望应用于更广泛的领域，例如法律咨询、知识产权管理等。
📄 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.