Jak twórcy zarabiają na trenowaniu sztucznej inteligencji?

Wprowadzenie

Przez lata wiele z tych treści było po cichu zbieranych z internetu bez podawania źródła i bez wynagrodzenia. Teraz sytuacja się odwraca. Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją zaczynają licencjonować prace twórcze, zawierać prawdziwe umowy i płacić osobom odpowiedzialnym za zbiory danych.

Oto, w jaki sposób pieniądze trafiają do twórców i jak można z tego skorzystać.

Od „bezpłatnego” kopiowania do płatnych danych opartych na zgodzie

Generatywna sztuczna inteligencja działa w oparciu o dane, a przez lata wiele z tych danych pochodziło z cichego zbierania z otwartej sieci. Filmy, zdjęcia, artykuły i projekty twórców były wykorzystywane do tworzenia zestawów szkoleniowych bez ich zgody.

Takie podejście jest obecnie pod presją. Autorzy i firmy medialne wytoczyły procesy dużym firmom technologicznym w związku z nielicencjonowanym wykorzystaniem ich dzieł do szkolenia sztucznej inteligencji, zmuszając branżę do bezpośredniego zmierzenia się z kwestią praw autorskich i wynagrodzenia.

W odpowiedzi firmy zajmujące się sztuczną inteligencją zawierają wyraźne umowy licencyjne i budują ustrukturyzowane kanały dystrybucji, aby płacić za potrzebne im wysokiej jakości dane kreatywne. Ta zmiana otwiera realne możliwości zarobkowe dla osób, które faktycznie tworzą treści.

Jak twórcy otrzymują obecnie wynagrodzenie

1. Bezpośrednie umowy licencyjne z laboratoriami AI i wydawcami

Duzi twórcy sztucznej inteligencji i posiadacze praw autorskich zaczynają dochodzić do porozumienia. Na przykład wydawcy tacy jak Harper Collins podpisali wieloletnie umowy z Microsoftem, w ramach których otrzymują wynagrodzenie za każdą książkę non-fiction wykorzystaną do szkolenia modeli sztucznej inteligencji.

Chociaż negocjacje te odbywają się zazwyczaj na poziomie przedsiębiorstw, wywołują one efekt domina. Gdy pojawi się publiczna cena za dostęp do katalogu w celach szkoleniowych, indywidualni autorzy, dziennikarze i niszowi wydawcy zyskują silniejszą pozycję, aby domagać się zapłaty zamiast zadowalać się pustymi obietnicami ekspozycji.

2. Platformy pośredniczące, które pakują treści twórców

Większość twórców nie ma czasu (ani wpływów), aby negocjować bezpośrednio z zespołem prawnym laboratorium AI. W tym miejscu pojawiają się platformy skupiające się na twórcach.

Zamiast wysyłać zimne e-maile, wystarczy raz przesłać swoją pracę, ustawić odpowiednie prawa i pozwolić platformie zająć się resztą:

• Właściwe kontrole
• Metadane
• Umowy
• Wypłaty

Fotograf, który już robi zdjęcia dla marek, banków zdjęć lub kampanii społecznościowych, może mieć na dysku twardym lata niewykorzystanych ujęć i dodatkowych zdjęć produktów. Na platformie takiej jak Wirestock to samo archiwum można przekształcić w zestawy danych szkoleniowych dla firm zajmujących się sztuczną inteligencją. Jest to sposób na ponowne wykorzystanie starszych zleceń fotograficznych i wniesienie swojego wkładu w najnowsze osiągnięcia technologiczne.

3. Biblioteki stockowe i fundusze dla twórców

Jeśli już przesyłasz swoje prace do platform stockowych, możesz być częścią ekosystemu sztucznej inteligencji, nie zdając sobie z tego sprawy. Na przykład firma Adobe wykorzystuje kwalifikujące się treści Adobe Stock w swoich modelach sztucznej inteligencji Firefly i wprowadziła fundusze dla autorów, które wypłacają wynagrodzenie twórcom, których zasoby są wykorzystywane w szkoleniach.

Dla pracujących fotografów, projektantów i filmowców oznacza to dodatkowe wynagrodzenie oprócz tradycyjnej sprzedaży licencji, zwłaszcza w przypadku dużych portfolio, które nieustannie generują wartość danych.

Co ta zmiana oznacza dla gospodarki twórców

Nowe przychody z istniejących archiwów

Największym odkryciem jest to, że stare prace nagle zyskały nową wartość. Prace zostały już nakręcone, zmontowane i opłacone, a ponowne udzielenie licencji na cele szkoleniowe może stworzyć półpasywny strumień dochodów.

Więcej kontroli, a nie mniej

Nowy ekosystem licencjonowania dotyczy również kontroli. Umowy określają, gdzie i w jaki sposób treści mogą być wykorzystywane w szkoleniach AI oraz jakie zabezpieczenia istnieją w odniesieniu do wrażliwych tematów lub bezpieczeństwa marki. Na przykład umowa między Harper Collins a Microsoftem zawiera warunki dotyczące tytułów, które są objęte umową, i wymaga wyraźnej zgody autorów.

Sztuczna inteligencja jako drugi pilot, a nie tylko nabywca

Oprócz licencjonowania twórcy wykorzystują narzędzia AI do przyspieszenia własnych procesów pracy. Modele tekstowe i obrazowe już teraz pomagają w tworzeniu pomysłów, scenariuszy, wstępnych scenariuszy i pierwszych wersji edycji, co pozwala zaoszczędzić czas.

Niektórzy twórcy podejmują nawet nowe role jako oceniający i wyspecjalizowani trenerzy sztucznej inteligencji, pracując zdalnie, aby nauczyć modele, jak wygląda dobra jakość w ich niszy.

Jak twórcy mogą uczestniczyć w gospodarce danych AI

Jeśli jesteś twórcą i zastanawiasz się, od czego zacząć, pomyśl o prawach, trafności i zasięgu.

1. Ustal jasno swoje prawa

Możesz udzielać licencji tylko na to, co faktycznie kontrolujesz.

• Przejrzyj umowy z poprzednimi klientami i markami. Czy zachowujesz jakieś prawa, czy wszystko jest pracą na zlecenie?

• Upewnij się, że posiadasz niezbędne zgody modeli i właścicieli nieruchomości.

• Oznaczaj i porządkuj swoje archiwa, aby szybko znaleźć treści, których poszukują nabywcy AI: różnorodne tematy, zróżnicowane środowiska, czysty dźwięk i szczegółowe metadane.

2. Określ, co jest wartościowe dla szkolenia

Laboratoria AI potrzebują zróżnicowanych, realistycznych i dobrze oznaczonych danych.

Mogą to być:

• Długie filmy z rozmowami, czystym dźwiękiem i wieloma ujęciami z różnych kamer

• Sesje zdjęciowe produktów i stylu życia, które pokazują przedmioty w codziennym użytkowaniu

• Fotografie uliczne, które oddają rzeczywiste warunki oświetleniowe, pogodę i ruch

3. Wybierz właściwą ścieżkę wejścia na rynek

W zależności od wielkości i niszy, sensowne są różne drogi:

• Bezpośrednie transakcje, jeśli posiadasz pokaźny katalog, masz silną grupę odbiorców lub kontrolujesz cenną własność intelektualną.

• Platformy pośredniczące, które specjalizują się w licencjonowaniu danych AI i podziale przychodów.

• Banki zdjęć i platformy handlowe, które w przejrzysty sposób informują, czy i w jaki sposób wykorzystują Twoje prace do szkolenia modeli.

• Platformy danych zorientowane na twórców, które pozwalają zarówno na licencjonowanie treści, jak i udział w pracach związanych z oznaczaniem, kontrolą jakości lub oceną.

Podsumowanie: sztuczna inteligencja potrzebuje twórców bardziej niż kiedykolwiek

Historia sztucznej inteligencji jest często przedstawiana jako historia maszyn zastępujących ludzi. Rzeczywistość, zwłaszcza w fazie szkolenia, jest niemal odwrotna. Modele nie mogą nauczyć się realizmu, niuansów ani gustu bez ogromnej ilości pracy wykonanej przez ludzi za kulisami.

Im więcej twórców zajmie swoje miejsce przy stole, na własnych warunkach, tym bardziej sprawiedliwa i zrównoważona będzie kolejna fala sztucznej inteligencji.