AI數據爆發“石油危機”，內容公司可以躺著賺錢了
ChatGPT 的出現和 Midjourney 的爆發式采用讓 AI 實現了第一次大規模應用，即大模型的普及。
所謂大模型，是指具有大量參數和復雜結構的機器學習模型，能夠處理海量數據、完成各種復雜的任務。
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、博客、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 端用戶。
現實世界的石油歸屬權已經有成熟的法律規范，而在 AI 這個天地尚且混沌的領域，“原油”開采權還不明晰，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音樂制作公司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能聊天機器人。
此外，還有一起集體訴訟在加利福尼亞州提起，指控OpenAI未經用戶同意，從互聯網上獲取用戶私人信息來訓練ChatGPT。
OpenAI 最終并沒有為這份指控買單，他們表示不認同《紐約時報》的指控，也無法復現《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，對于 OpenAI 來說并不重要。
來源：https://openai.com/index/openai-and-journalism/
對于 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。于是，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伙伴關系，包括但不僅限于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。
AI 推動內容平臺變現
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「高質量語言數據」。
「高質量的數據」因此成為像 OpenAI 和 Google 這樣的模型制造商的香餑餑。內容公司與AI模型廠商屢屢達成合作，開啟躺平賺錢模式。
傳統媒體平臺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 授權給谷歌的內容版權收入每年高達 6000 萬美元；蘋果也在尋求與主流新聞媒體合作，開出一年至少5000萬美元的版權費。內容公司從 AI 公司收到的版權費正在以 450% 的年增長率瘋狂上漲著。
而在過去一些年里，流媒體之外的內容難以變現，這是內容行業的一大痛點。相比互聯網創業時代，AI 的出現給內容行業帶來了更大的想象力以及更強烈的收入預期。
高質量數據依然稀缺
當然不是什么樣的內容都符合 AI 的需求。
關于前文提到的 OpenAI 和《紐約時報》的爭論，另一個亮點是數據質量。從原油中提煉石油，一則是要油本身質量好，二則提純技術要好。
OpenAI 特意強調《紐約時報》的內容并未對 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并不是 AI 時代的寵兒。AI 更需要深刻而獨特的數據。
而高質量數據太稀缺，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 收購實時分析數據庫公司 Rockset。這家公司主要提供實時數據索引和查詢功能，OpenAI將在其產品中集成 Rockset 的技術，提高數據的實時使用價值。
通過收購Rockset，OpenAI 計劃使 AI 更好地利用和訪問實時數據。這能使 OpenAI 的產品支持更復雜的應用，如實時推薦系統、動態數據驅動的聊天機器人、實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質量數據。
創作者數據確權是異想天開嗎？
互聯網媒體平臺（Facebook、Reddit 等）的數據很大程度來自于UGC，即用戶貢獻內容。很多平臺在向 AI 公司收取高額數據費的同時，也悄悄在用戶條款上加上了一條“平臺擁有使用用戶數據訓練 AI 模型的權力”。
雖然用戶條款對 AI 模型訓練權力有所標注，但創很多作者并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，更無從獲得本該屬于自己的相關權益。
在今年 2 月份的 Meta 季度業績電話會議上，扎克伯格明確表示將使用 Facebook 和 Instagram 上的圖片來訓練他的 AI 生成工具。
據報道，Tumblr 也已經與 OpenAi 和 Midjourney 神秘達成內容授權協議，但并未公開具體協議的具體的內容。
圖片庫平臺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于 AI 模型訓練。通知提到，用戶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。首席執行官 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 為主導的內容平臺都面臨類似的問題，在巨大的數據變現誘惑下，平臺選擇忽視用戶的內容所有權，一把將數據打包賣給 AI 模型公司。
整個過程都在暗處進行，創作者并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臺拿去賣給 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。
諸如圖片和視頻這樣的媒體內容已經在 2021 年的牛市完成了上鏈的大規模采用，而社交平臺的 UGC 內容上鏈也在悄然發生。同時，許多 web3 AI 模型平臺已經在激勵為模型訓練做貢獻的普通用戶，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：為什么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？為什么整個過程中我不知情，且無法得到任何收益？
媒體平臺竭澤而漁也無法緩解 AI 模型公司的數據焦慮，實現高質量數據高產量的前提是數據確權，是創作者、平臺和 AI 模型公司三者合理的利益分配。
參考來源
Shutterstock Made $104 Million Licensing Assets to AI Devs Last Year（PetaPixel）
All The Photo Companies That Have Struck Licensing Deals With AI Firms（PetaPixel）
Reddit has a new AI training deal to sell user content（TheEverge）
GPT-4耗盡全宇宙數據！OpenAI接連吃官司，竟因數據太缺了，UC伯克利教授發出警告（新智元）
OpenAI acquires Rockset（OpenAI）
本文鏈接：http://www.albanygandhi.com/news-23-2.htmlAI數據爆發“石油危機”，內容公司可以躺著賺錢了
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