主要なメディア組織がAI大手とライセンス契約を結ぶケースが増えている。ニューヨーク・タイムズのような大手報道機関にとって、このような契約は知的財産を保護し、追加の収入源を提供する。
一方、OpenAIやAmazonのような企業は、正確な情報でモデルを訓練し、著作権侵害に関する訴訟を回避できる。しかし、IoTeXネットワーク、O.XYZ、AR.IOの専門家はBeInCryptoに対し、既存の分散型代替手段が、コンテンツ制作者にとってより透明かつ公平に同様の結果を達成できると述べた。
ニューヨーク・タイムズの新AI戦略
注目を集めた動きとして、ニューヨーク・タイムズは今月初めにAmazonと契約を結び、Amazonが同社の人工知能（AI）モデルを訓練するために編集コンテンツを使用することを許可した。
ニューヨーク・タイムズとAmazonのライセンス契約により、Amazonは新聞やその他の出版物の記事を使用できる。しかし、新聞の公表では契約の財務条件は明らかにされなかった。
この決定は、ニューヨーク・タイムズが以前は許可なく自社のコンテンツを使用する大規模言語モデル（LLM）に反対していた戦略の公的な変化を示す。
2024年1月、新聞はOpenAIとMicrosoftを著作権侵害で訴えた。ニューヨーク・タイムズは、これらの企業が許可や報酬なしに著作権のある記事をLLMの訓練に使用したと主張した。この訴訟はまだ進行中で、結果は出ていない。
ニューヨーク・タイムズは、知的財産の不正使用をめぐって技術企業を訴えた最初のメディア組織ではない。
「近年、多くの大手技術プロジェクトが多くの法的課題や罰金に直面している。例えば、Googleは過去10年間でEUから80億ユーロ以上の罰金を受けている」と、O.XYZのCEOであるアフマド・シャディッド氏はBeInCryptoに語った。
主要なLLMの開発者が正確な情報への広範なアクセスを必要とする中、このような契約はますます一般的になっている。
ライセンス契約の増加
ライセンス契約は人気が高まっている。昨年、サム・アルトマン氏が率いるOpenAIは、欧州の多国籍メディア企業であるアクセル・シュプリンガーSEと契約を結んだ。この契約は、最近ニューヨーク・タイムズとAmazonの間で結ばれたものと非常に似ている。
この契約により、OpenAIはアクセル・シュプリンガーが所有するメディア組織の記事を使用できる。これには、ポリティコ、ビジネスインサイダー、モーニングブルーなどの主要な国際出版物が含まれる。
アルトマン氏はその後、フィナンシャル・タイムズ、ヴォーグ、ニューヨーカー、コスモポリタン、ル・モンドなどの親会社と同様の契約を結んだ。OpenAIは、これらの契約の一環として、すべての関連情報を元の記事にバックリンクすることに同意した。
主要な技術企業が知的財産の侵害や著作権侵害に対する圧力を増す中、これらの状況は関係者全員にとってウィンウィンである。
「ニューヨーク・タイムズが提訴したような訴訟の後、AI企業は訓練に使用するデータに対してより慎重になっている。ライセンス契約は安心感を提供し、出版社にとっては数十年にわたるアーカイブコンテンツを安定した収入に変える機会である。同時に、AI企業は信頼できる情報源への独占アクセスを得ることで、モデルの品質を向上させることができる」と、IoTeXネットワークのプロダクト責任者であるアーロン・バシ氏は説明した。
しかし、より透明性の高い方法で同じ結果を達成する方法はあるのだろうか。
Sponsored Sponsored分散化はAI取引に透明性をもたらすか
AIと対話する際に信頼できる情報へのアクセスを広げ、その制作者に公正な報酬を与える解決策を見つけることがますます急務となっている。ライセンス契約はこの目標への一つの道を提供する。
「これらの契約には戦略的価値がある。AI生成の回答や要約に掲載されるなど、より良い可視性を含むことができる。また、コンテンツがどのように使用され、相互作用しているかを示す分析へのアクセスもある」とバシ氏は述べた。
また、LLMを使用する際の誤情報を防ぐのにも大いに役立つ。
「検証された透明なデータなしでAIを訓練するのは、盲目的に飛行するようなものだ。何が入力されたかを追跡できなければ、出力を信頼することはできない。これが、長期的な考慮を欠いた脆弱なAIモデルによって作られた静かな失敗を生む方法だ」と、AR.IOの創設者であるフィル・マタラス氏はBeInCryptoに語った。
しかし、これらのライセンス契約はしばしば非公開であり、小規模なコンテンツ制作者が同様の契約を確保したり、不正使用から自分を守ることが難しい。分散化はここで公平な競争の場を提供する可能性がある。
「閉じたモデルは短期的なスプリントで勝つ。分散型モデルはマラソンで勝つ。信頼は透明性と監査可能性と共に最高の地位を占める」とマタラス氏は付け加えた。
Web3にはそのようなことを達成できるさまざまなツールがある。
分散型ネットワークでのコンテンツのトークン化
分散型技術は、すべてのクリエイターがコンテンツをライセンスするための、より民主的で透明性のあるシステムを作り出すことができる。これは、従来のプライベート契約で見過ごされがちな人々にとって特に有益である。
Sponsored「個別のライセンス契約を密室で結ぶ代わりに、クリエイターはコンテンツを分散型ネットワークにアップロードできる。スマートコントラクトが条件を強制し、自動的に支払いを処理する。これにより、独立したクリエイターや小規模な組織が参加しやすくなる。また、誰がデータを使用しているのか、どのように使用されているのかについての透明性も高まる」とバシ氏は説明した。
トークン化もまた、クリエイターがAIモデルによるコンテンツの活用を追跡する方法を提供する。
「コンテンツをトークン化することで、出版社はより多くのコントロールと追跡が可能になる。例えば、アクセスや使用に関するルールを設定し、スマートコントラクトを通じて自動的に支払いを受けることができる。まだ初期段階だが、デジタルファーストのメディア企業にとって、このような仕組みはコントロールを手放すことなく収益を得る新たな方法を提供するかもしれない」とバシ氏は付け加えた。
他のブロックチェーンベースのソリューションは、これらの分散型オプションをさらに強化するために、破れない記録保持を保証することができる。
ブロックチェーンシステムによる知的財産の保護
真に公平なデジタルエコシステムのもう一つの重要な側面は、真正性の確保、使用状況の追跡、知的財産の保護である。ここで、ブロックチェーンベースのプロビナンスシステムが強力なソリューションとして登場する。
ブロックチェーンベースのプロビナンスシステムは、デジタルコンテンツの履歴と系譜を詳細に記録するよう設計されている。これらは、ブロックチェーンのコア機能である追跡可能性、透明性、不変性を活用して、信頼性が高く改ざん不可能な記録を作成する。
コンテンツのライフサイクルにおけるすべての重要なイベント、作成から変更や転送まで、分散型台帳に記録することができ、その履歴の破れない記録を作成する。
「プロビナンスシステムは、技術業界で非常に役立っている。データセットの利用や転送の履歴を正確に描写する必要がある。これにより、初期の所有者、販売先、販売方法、販売時期、現在の保有者を示すことができる。ブロックチェーンシステムはすでに永久的なストレージメカニズムを持っており、データ所有権に関して堅牢性を提供する」とシャディッド氏はBeInCryptoに語った。
検証可能な履歴の基盤に基づいて、ウォーターマーキングツールはデジタルコンテンツに直接隠された識別情報を埋め込むことでプロビナンスシステムを補完する。
Sponsored Sponsored「ウォーターマーキングツールは、著作権侵害、データ盗難、不正な所有権の主張を防ぐ上で重要な役割を果たす。これらの技術は、データの整合性、公平性、倫理を提供するために、データ泥棒やハッカーに対してより厳しいゲームをもたらす」とシャディッド氏は付け加えた。
分散化の原則は、コンテンツの集団的なガバナンスと管理にも拡張できる。
メディアDAO: コンテンツライセンスでクリエイターを支援
個々のクリエイターや大手メディア組織のリーダーシップがコンテンツライセンスの決定を行う代わりに、分散型自律組織（DAO）がジャーナリストなどのクリエイターの集団に意思決定を共同で行う力を与えることができる。
「クリエイターのグループが作品を集め、DAOを使ってライセンス、支払い、ガバナンスを管理することができる。このアプローチは、大手AI企業と対峙する際に独立した声に席を与える。公正な条件を交渉しやすくし、意思決定が集団で行われることを保証する。デジタル時代に設計された労働組合のようなものだ」とバシ氏は説明した。
透明性に焦点を当てているにもかかわらず、AIモデルと情報源との間のライセンス契約はまだ初期段階にある。これにより、重要な疑問が生じる。オープンソースモデルは、AI企業が独占的なデータ契約を確保する中で遅れをとるのだろうか。
ライセンス契約と分散化: 成功するのはどちらか
LLMの無許可かつ不透明なコンテンツ使用は、当初、オリジナルのクリエイターの間で大きな不満を引き起こした。ライセンス契約は現在、状況を改善している。
しかし、完全な透明性はまだ見られていない。ニューヨーク・タイムズとアマゾンの間で結ばれたような契約は、データの出所を知りたい人々や、自分のコンテンツがどのように使用されているのかを理解したいクリエイターにとっては十分ではない。
「クローズドモデルは短期的なスプリントで勝利する。分散型モデルはマラソンで勝利する。信頼は透明性と監査可能性と共に最高の地位を占める」とマタラス氏は述べた。
バシ氏は同意し、次のように付け加えた。
「透明性は強力な利点である。人々は、特に健康や教育のような敏感な分野で使用するツールに何が含まれているのかを理解したいと考えている。オープンソースプロジェクトは迅速に適応し、コミュニティからの支援を受け、オープンさを通じて信頼を築くことができる。長期的には、その信頼がいくつかの排他的なデータセットへのアクセスよりも重要になるかもしれない。」
ライセンス契約は良い出発点だが、コンテンツクリエイターとAIの透明性にとっての真の変革は、分散型およびオープンソースのアプローチから生まれる可能性が高い。
