一、AI 數據版權糾紛

如果把當下的 AI 大模型比作汽車，原始數據就是原油。無論如何，首先 AI 模型需要足夠的「原油」。

AI 公司的「原油」來源主要有以下幾類：

網上公開免費的數據源，比如維基百科、部落格、論壇、新聞資訊等；
老牌新聞媒體和出版社；
大學等研究機構；
使用模型的 C 端使用者。

現實世界的石油歸屬權已經有成熟的法律規範，而在 AI 這個天地尚且混沌的產業，「原油」開採權還不明晰，由此造成的糾紛不勝枚舉。

就在最近，多家大型音樂廠牌起訴 AI 音樂製作公司 Suno 和 Udio，指控其侵犯版權。這起訴訟與《紐約時報》去年 12 月對 OpenAI 的訴訟類似。

2023 年 7 月，一些作家對該公司提起訴訟，指控 ChatGPT 根據受版權保護的內容生成了作者作品的摘要。

同年 12 月，《紐約時報》也對微軟和 OpenAI 提起類似版權侵權訴訟，指控這兩家公司利用該報的內容訓練人工智慧聊天機器人。

此外，還有一起集體訴訟在加州提起，指控 OpenAI 未經使用者同意，從網路上獲取使用者私人資訊來訓練 ChatGPT。

OpenAI 最終並沒有為這份指控買單，他們表示不認同《紐約時報》的指控，也無法複現《紐約時報》提到的問題，更重要的是，所謂《紐約時報》提供的數據源，對於 OpenAI 來說並不重要。

圖源：OpenAIhttps://openai.com/index/openai-and-journalism/

對於 OpenAI 來說，這件事情帶來的最大教訓也許就是處理好與數據供應商的關系，明確雙方權責。於是，我們在近一年的時間內看到 OpenAI 跟很多數據供應商達成合作夥伴關系，包括但不僅限於 The Atlantic、Vox Media、News Corp、Reddit、Financial Times、Le Monde、Prisa Media、Axel Springer、American Journalism Project 等等。

未來，OpenAI 將名正言順地使用這些媒體的數據，而這些媒體也會將 OpenAI 的技術融合到產品中。

二、AI 推動內容平台變現

不過，OpenAI 跟數據供應商達成合作關系最根本的原因不是恐懼被起訴，而是機器學習即將面臨的數據枯竭。MIT 等研究人員曾進行一項研究估計，機器學習數據集可能會在 2026 年之前耗盡所有「高品質語言數據」。

「高品質的數據」因此成為像 OpenAI 和 Google 這樣的模型製造商的香餑餑。內容公司與 AI 模型廠商屢屢達成合作，開啓躺平賺錢模式。

傳統媒體平台 Shutterstock 陸續和 Meta, Alphabet, Amazon, Apple, OpenAI, Reka 等 AI 公司達成合作， 2023 年通過內容授權給 AI 模型將年收入提高到 1.04 億美元，預計 2027 年產生 2.5 億美元收入；Reddit 授權給 Google 的內容版權收入每年高達 6,000 萬美元；蘋果也在尋求與主流新聞媒體合作，開出一年至少 5,000 萬美元的版權費。內容公司從 AI 公司收到的版權費正在以 450% 的年成長率瘋狂上漲著。

而在過去一些年裡，串流媒體之外的內容難以變現，這是內容產業的一大痛點。相比網路創業時代，AI 的出現給內容產業帶來了更大的想象力以及更強烈的收入預期。

三、高品質數據依然稀缺

當然不是什麽樣的內容都符合 AI 的需求。

關於前文提到的 OpenAI 和《紐約時報》的爭論，另一個亮點是數據品質。從原油中提煉石油，一則是要油本身品質好，二則提純技術要好。

OpenAI 特意強調《紐約時報》的內容並未對 OpenAI 的模型訓練產生任何重大貢獻，比起能夠讓 OpenAI 每年自掏腰包數千萬美金的 Shutterstock，《紐約時報》這類靠時效性起家的文字媒體並不是 AI 時代的寵兒。AI 更需要深刻而獨特的數據。

而高品質數據太稀缺，AI 公司也開始在「提純技術」和「一站式應用」上下功夫。

6 月 25 日，OpenAI 收購即時分析數據庫公司 Rockset。這家公司主要提供即時數據索引和查詢功能，OpenAI 將在其產品中整合 Rockset 的技術，提高數據的即時使用價值。

通過收購 Rockset，OpenAI 計劃使 AI 更好地利用和訪問即時數據。這能使 OpenAI 的產品支持更複雜的應用，如即時推薦系統、動態數據驅動的聊天機器人、即時監控和報警系統等。

Rocket 是 OpenAI 內置的「石化部門」，將普通數據直接轉化為應用所需的高品質數據。

四、創作者數據確權是異想天開嗎？

網路媒體平台（Facebook、Reddit 等）的數據很大程度來自於 UGC，即使用者貢獻內容。很多平台在向 AI 公司收取高額數據費的同時，也悄悄在使用者條款上加上了一條「平台擁有使用使用者數據訓練 AI 模型的權力」。

雖然使用者條款對 AI 模型訓練權力有所標註，但創很多作者並不清楚自己生產的內容具體被哪些模型使用，也不知道是否是付費使用，更無從獲得本該屬於自己的相關權益。

在今年 2 月份的 Meta 季度業績電話會議上，馬克·祖克柏明確表示將使用 Facebook 和 Instagram 上的圖片來訓練他的 AI 生成工具。

據報導，Tumblr 也已經與 OpenAI 和 Midjourney 神秘達成內容授權協議，但並未公開具體協議的具體的內容。

圖片庫平台 EyeEm 的創作者們最近也收到一份通知，提示他們發布過的照片會用於 AI 模型訓練。通知提到，使用者可以選擇因此不使用產品，但還未提及任何補償政策。EyeEm 的母公司 Freepik 向路透社透露，該公司已與兩家大型科技公司簽署協議，以每張圖片 3 美分左右的價格授權其 2 億張圖片中的大部分圖片。執行長 Joaquin Cuenca Abela 表示，還有五筆類似的交易正在進行中，但拒絕透露買家的身份。

Getty Images、Adobe、Photobucket、Flickr、Reddit 等 UGC 為主導的內容平台都面臨類似的問題，在巨大的數據變現誘惑下，平台選擇忽視使用者的內容所有權，一把將數據打包賣給 AI 模型公司。

整個過程都在暗處進行，創作者並沒有任何反抗的機會。甚至許多創作者，可能要在未來某一天，在某個模型中訓練出與自己作品類似的內容時，才能有機會懷疑曾經的作品被某個平台拿去賣給 AI 公司做模型訓練。

解決創作者的數據確權和收益難以保護的問題，Web3 可能是個好選擇。當 AI 公司在美股屢創新高時，Web3 的 AI 概念幣也在同時一飛沖天。區塊鏈以其去中心化和不可篡改的特性，在保護創作者權益上享有得天獨厚的優勢。

諸如圖片和影片這樣的媒體內容已經在 2021 年的牛市完成了上鏈的大規模採用，而社交平台的 UGC 內容上鏈也在悄然發生。同時，許多 Web3 AI 模型平台已經在激勵為模型訓練做貢獻的普通使用者，無論是數據所有者，還是訓練者，都被激勵著。

AI 模型指數級的發展為數據確權提出了更大的需求，創作者應該思考：為什麽我的作品在沒有經過我同意的情況下被 5 美分一幅賣給了 AI 模型公司？為什麽整個過程中我不知情，且無法得到任何收益？

媒體平台竭澤而漁也無法緩解 AI 模型公司的數據焦慮，實現高品質數據高產量的前提是數據確權，是創作者、平台和 AI 模型公司三者合理的利益分配。

【免責聲明】市場有風險，投資需謹慎。本文不構成投資建議，使用者應考慮本文的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。

本文經授權轉載自：《深潮TechFlow》
原文作者：江江, 硅兔賽跑

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