越来越多的主流媒体机构正在与人工智能巨头签署授权协议。对于《纽约时报》这样的报纸来说，这类协议不仅能保护其知识产权，还能带来额外的收入来源。
与此同时，像 OpenAI 和亚马逊这样的公司可以在准确的信息基础上训练其模型，并避免因版权侵权而面临诉讼。然而，来自 IoTeX Network、O.XYZ 和 AR.IO 的专家告诉 BeInCrypto，现有的去中心化替代方案可以更透明和公平地为内容创作者实现同样的效果。
纽约时报推出新 AI 战略本月早些时候，《纽约时报》与亚马逊签署了一项引人注目的协议，允许亚马逊使用其编辑内容来训练这家科技公司的人工智能（AI）模型。
《纽约时报》和亚马逊之间的授权协议允许这家科技公司使用该报纸及其其他出版物的文章。然而，该报纸在公开宣布这项协议时并未透露财务条款。
这一决定标志着《纽约时报》在策略上的公开转变，此前该报曾反对大型语言模型（LLMs）未经许可使用其内容。
2024 年 1 月，该报起诉了 OpenAI 和微软，指控其侵犯版权。《纽约时报》声称这些公司未经许可或补偿使用了受版权保护的文章来训练其 LLMs。该诉讼仍在进行中，尚未有结果。
《纽约时报》并不是第一家因不公平使用其知识产权而起诉科技公司的媒体机构。
“近年来，许多大型科技项目遇到了众多法律挑战和罚款。例如，谷歌在过去十年中因不当的数据处理在欧盟面临超过 80 亿欧元的罚款，”O.XYZ 的 CEO Ahmad Shadid 告诉 BeInCrypto。
随着领先的 LLMs 创作者需要更广泛地获取准确信息，此类协议变得越来越普遍。
授权交易兴起授权协议正日益受到欢迎。去年，由萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）领导的OpenAI与欧洲跨国媒体公司 Axel Springer SE 签署了一项协议。该协议与《纽约时报》和亚马逊之间最近达成的协议非常相似。
根据协议，OpenAI 可以使用 Axel Springer 所拥有的媒体组织的文章，包括 Politico、Business Insider 和 Morning Brew 等国际知名出版物。
阿尔特曼随后与《金融时报》、Vogue 以及《纽约客》、《大都会》和《世界报》等媒体的母公司签署了类似协议。作为这些协议的一部分，OpenAI 同意将所有相关信息链接回原始文章。
随着大型科技公司面临越来越多关于知识产权和版权侵权的压力，这些协议对所有相关方来说都是双赢的。
“在《纽约时报》提起的诉讼之后，AI 公司在训练数据时变得更加谨慎。授权协议提供了安心保障，而对于出版商来说，这是将数十年的存档内容转化为稳定收入的机会。同时，AI 公司通过获得可信来源的独家访问权限，提升了其模型的质量，”IoTeX Network 的产品负责人 Aaron Basi 解释道。
但是，有没有更透明的方法来实现同样的结果呢？
去中心化能否提升 AI 交易透明度在与 AI 互动时，找到一种扩大可信信息访问并公平补偿其创作者的解决方案变得越来越紧迫。授权协议提供了一条实现这一目标的路径。
“这些协议具有巨大的战略价值。它们可以包括更好的可见性，比如在 AI 生成的答案或摘要中被突出显示。还可以获得分析数据，显示内容的使用或互动方式，”Basi 说道。
这也在使用大型语言模型（LLM）时有效防止了错误信息的传播。
“在没有经过验证和透明数据的情况下训练 AI 就像盲目飞行。如果我们无法追踪输入的数据，就无法信任输出的结果。这就是我们如何最终得到由脆弱的 AI 模型所制造的无声失败，这些模型缺乏长期考虑，”AR.IO 的创始人 Phil Mataras 告诉 BeInCrypto。
然而，这些授权协议通常是私下进行的，这使得小型内容创作者难以达成类似协议或保护自己免受不公平使用的侵害。去中心化有潜力在这方面创造公平竞争环境。
“封闭模式赢得短期冲刺。去中心化模式赢得马拉松。信任与透明和可审计性并驾齐驱，”Mataras 补充道。
Web3 提供了多种工具，可以实现这样的目标。
去中心化网络内容代币化去中心化技术可以为所有创作者提供一个更民主和透明的系统来授权他们的内容。这对于那些在传统私人协议中常被忽视的人尤其有利。
“与其在幕后进行个别授权交易，创作者可以将内容上传到去中心化网络。智能合约可以执行条款并自动处理付款。这使得独立创作者或小型组织更容易参与其中。同时，这也增加了关于谁在使用数据以及如何使用的透明度，”Basi 解释道。
代币化还为创作者提供了一种方法来追踪他们的内容被 AI 模型使用的情况。
“内容代币化可以让出版商获得更多的控制权和更好的追踪能力。例如，他们可以设定访问或使用的规则，并通过智能合约自动获得报酬。虽然这还处于早期阶段，但对于数字优先的媒体公司来说，这种设置可能提供了在不放弃控制权的情况下赚取收入的新方式，”Basi 补充道。
其他基于区块链的解决方案可以确保不可破坏的记录保存，从而进一步加强这些去中心化选项。
区块链系统保护知识产权一个真正公平的数字生态系统的另一个重要方面是确保真实性、追踪使用情况和保护知识产权。这正是基于区块链的溯源系统作为强大解决方案的用武之地。
基于区块链的溯源系统旨在详细记录数字内容的历史和来源。它们利用区块链的核心特性——可追溯性、透明性和不可篡改性——来创建可信且防篡改的记录。
内容生命周期中的每一个重要事件，从创建到任何更改或转移，都可以记录在分布式账本上，从而创建其历史的不可破坏记录。
“溯源系统在科技行业中非常有用。它能够精确地描绘出数据集的使用或转移历史。这有助于确定数据集的初始所有者、销售对象、销售方式、时间以及当前持有者。区块链系统已经具备永久存储机制——在数据所有权方面提供了很强的稳定性。” Shadid 向 BeInCrypto 表示。
在这种可验证历史的基础上，水印工具通过将隐藏的可识别信息直接嵌入数字内容中，补充了溯源系统的功能。
“水印工具在防止版权侵权、数据盗窃和错误的所有权声明中发挥了关键作用。这些技术为数据窃贼和黑客带来了更大的挑战，以确保数据的完整性、公平性和伦理性。” Shadid 补充道。
去中心化的原则也可以扩展到内容的集体治理和管理。
媒体 DAO 助力创作者内容授权与其让个别创作者或大型媒体组织的领导层单独做出内容许可决策，去中心化自治组织（DAOs）可以赋予创作者集体，例如记者，协作掌控决策权。
“一群创作者可以将他们的作品汇集在一起，并使用 DAO 来管理许可、支付和治理。这种方法在与大型 AI 公司打交道时，为独立声音提供了发言权。这也使得谈判公平条款变得更容易，并确保决策是集体做出的。这就像一个为数字时代设计的工会。” Basi 解释道。
尽管人们关注透明度，但 AI 模型与信息来源之间的许可协议仍处于初期阶段。这引发了一个关键问题：当 AI 公司获得独家数据交易时，开源模型是否会落后？
许可协议与去中心化 谁将成功大型语言模型（LLMs）未经授权且不透明地使用内容，最初引发了原创创作者的强烈不满。许可协议的出现改善了这一状况。
然而，完全的透明度尚未实现。像《纽约时报》和亚马逊之间达成的协议，对于那些希望了解数据来源的人以及希望了解其内容如何被使用的创作者来说，仍然不够。
“封闭模型在短期冲刺中获胜。去中心化模型赢得马拉松。信任与透明度和可审计性同样重要。”Mataras 说道。
Basi 赞同这一观点，并补充道：
“透明度是一种强大的优势。人们希望了解他们所使用工具的构成，尤其是在健康或教育等敏感领域。开源项目可以快速适应，获得社区的帮助，并通过开放性建立信任。从长远来看，这种信任可能比获取少数独家数据集更为重要。”
尽管许可协议是一个良好的起点，但内容创作者和 AI 透明度的真正变革可能来自于去中心化和开源的方法。
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