この論文では、生成されたAI画像モデルがインターネット上の何十億もの画像を学習データとして使用して、驚くほどリアルで創造的な画像を生成する能力について説明します。しかし、この過程で著作権侵害の問題が提起されており、本論文は、特定の画像または画像のセットがモデル学習に使用されたかどうかを判断する効率的な方法を提示します。この方法は、モデルの構造や重みについての明示的な知識なしに（ブラックボックスメンバーシップ推論）機能し、既存のモデル監査と公正な生成型AIモデルの開発に重要な役割を果たすことが期待されています。
