Grote mediaorganisaties sluiten steeds vaker licentieovereenkomsten met AI-giganten. Voor kranten zoals The New York Times beschermt zo’n deal hun intellectueel eigendom en biedt het een extra bron van inkomsten.
Ondertussen kunnen bedrijven zoals OpenAI en Amazon hun modellen trainen op nauwkeurige informatie en rechtszaken over auteursrechtinbreuk vermijden. Experts van IoTeX Network, O.XYZ en AR.IO vertelden BeInCrypto echter dat bestaande gedecentraliseerde alternatieven op een transparantere en eerlijkere manier dezelfde resultaten voor contentmakers kunnen bereiken.
The New York Times’ nieuwe AI-strategie
In een stap die veel aandacht trok, sloot The New York Times eerder deze maand een deal met Amazon, waardoor Amazon zijn redactionele content mag gebruiken om de kunstmatige intelligentie (AI) modellen van het technologiebedrijf te trainen.
De licentieovereenkomst tussen The New York Times en Amazon stelt het technologiebedrijf in staat artikelen van de krant en andere publicaties te gebruiken. De openbare aankondiging van de krant over de deal onthulde echter niet de financiële voorwaarden.
Deze beslissing markeert een publieke verandering in strategie voor The New York Times, dat eerder tegen het gebruik van zijn inhoud door grote taalmodellen (LLM’s) zonder toestemming was.
In januari 2024 klaagde de krant OpenAI en Microsoft aan wegens auteursrechtinbreuk. The New York Times beweerde dat deze bedrijven auteursrechtelijk beschermde artikelen gebruikten om hun LLM’s te trainen zonder toestemming of compensatie. Die rechtszaak is nog steeds aan de gang en heeft nog geen uitkomst bereikt.
The New York Times is niet de eerste mediaorganisatie die een technologisch bedrijf aanklaagt vanwege oneerlijk gebruik van zijn intellectueel eigendom.
“In de afgelopen jaren hebben veel grote technologieprojecten te maken gehad met talrijke juridische uitdagingen en boetes. Bijvoorbeeld, Google heeft in het afgelopen decennium meer dan €8 miljard aan boetes gekregen van de EU vanwege slechte gegevenspraktijken,” vertelde Ahmad Shadid, CEO van O.XYZ, aan BeInCrypto.
Aangezien de makers van toonaangevende LLM’s meer wijdverspreide toegang tot nauwkeurige informatie nodig hebben, worden dergelijke deals steeds gebruikelijker.
Opkomst van licentiedeals
Licentieovereenkomsten worden steeds populairder. Vorig jaar sloot OpenAI, onder leiding van Sam Altman, een overeenkomst met het Europese multinationale mediabedrijf Axel Springer SE. De deal leek sterk op die onlangs gemaakt tussen The New York Times en Amazon.
De overeenkomst stelt OpenAI in staat om artikelen te gebruiken van mediabedrijven die eigendom zijn van Axel Springer, waaronder Politico, Business Insider en Morning Brew, naast andere toonaangevende internationale publicaties.
Altman sloot later soortgelijke overeenkomsten met de Financial Times, Vogue en de moederbedrijven van media zoals The New Yorker, Cosmopolitan en Le Monde, om er maar een paar te noemen. OpenAI stemde ermee in om alle relevante informatie terug te linken naar de originele artikelen als onderdeel van deze deals.
Naarmate grote technologiebedrijven steeds meer onder druk komen te staan vanwege schendingen van intellectueel eigendom en auteursrechtinbreuk, zijn deze situaties een win-win voor alle betrokken partijen.
“Na rechtszaken zoals die van The New York Times, zijn AI-bedrijven voorzichtiger met waar ze op trainen. Licentieovereenkomsten bieden gemoedsrust, en voor uitgevers is het een kans om decennia aan gearchiveerde inhoud om te zetten in een stabiel inkomen. Tegelijkertijd profiteren AI-bedrijven van exclusieve toegang tot betrouwbare bronnen, wat helpt de kwaliteit van hun modellen te verbeteren,” legde Aaron Basi, hoofd product bij IoTeX Network, uit.
Maar is er een betere manier om dezelfde resultaten te bereiken met meer transparantie?
Kan decentralisatie transparantie brengen in AI-deals?
Het wordt steeds urgenter om een oplossing te vinden die de toegang tot betrouwbare informatie bij interactie met AI verbreedt en de makers ervan eerlijk compenseert. Licentieovereenkomsten bieden een pad naar dit doel.
“Er is enorme strategische waarde. Deze deals kunnen betere zichtbaarheid bieden, zoals het uitgelicht worden in AI-gegenereerde antwoorden of samenvattingen. Er is ook toegang tot analyses die laten zien hoe inhoud wordt gebruikt of ermee wordt omgegaan,” zei Basi.
Het helpt ook om desinformatie te voorkomen bij het gebruik van LLM’s.
“AI trainen zonder geverifieerde, transparante data is als blind vliegen. Als we niet kunnen traceren wat erin ging, kunnen we niet vertrouwen op wat eruit komt. Dit is hoe we eindigen met stille mislukkingen, gecreëerd door kwetsbare AI-modellen die een langetermijnvisie missen,” vertelde Phil Mataras, oprichter van AR.IO, aan BeInCrypto.
Echter, deze licentieovereenkomsten zijn vaak privé, waardoor het moeilijk is voor kleinere contentmakers om soortgelijke deals te sluiten of zichzelf te beschermen tegen gevallen van oneerlijk gebruik. Decentralisatie heeft het potentieel om hier het speelveld gelijk te maken.
“Gesloten modellen winnen korte-termijnsprints. Gedecentraliseerde modellen winnen de marathon. Vertrouwen heerst samen met transparantie en controleerbaarheid,” voegde Mataras toe.
Er zijn verschillende tools die Web3 te bieden heeft die zoiets kunnen bereiken.
Tokenisatie van content op gedecentraliseerde netwerken
Decentrale technologieën kunnen een meer democratisch en transparant systeem creëren voor alle makers om hun inhoud te licentiëren. Dit is vooral voordelig voor degenen die vaak over het hoofd worden gezien in traditionele privéovereenkomsten.
“In plaats van individuele licentieovereenkomsten achter gesloten deuren te sluiten, kunnen makers inhoud uploaden naar een decentraal netwerk. Smart contracts kunnen voorwaarden afdwingen en betalingen automatisch afhandelen. Dit maakt het gemakkelijker voor onafhankelijke makers of kleinere organisaties om deel te nemen. Het creëert ook meer transparantie over wie de data gebruikt en hoe,” legde Basi uit.
Tokenisatie biedt makers ook een methode om het actieve gebruik van hun inhoud door AI-modellen te volgen.
“Het tokeniseren van inhoud kan uitgevers meer controle en betere tracking geven. Ze kunnen bijvoorbeeld regels instellen over toegang of gebruik en automatisch betaald worden via smart contracts. Het is nog vroeg, maar voor digitale mediabedrijven kan dit soort opzet nieuwe manieren bieden om inkomsten te genereren zonder controle op te geven,” voegde Basi toe.
Andere op blockchain gebaseerde oplossingen kunnen zorgen voor onbreekbare registratie om deze decentrale opties verder te versterken.
Intellectueel eigendom beveiligen via blockchain-gebaseerde systemen
Een ander belangrijk aspect van een echt rechtvaardig digitaal ecosysteem is het waarborgen van authenticiteit, het volgen van gebruik en het beschermen van intellectueel eigendom. Op blockchain gebaseerde herkomstsystemen komen hierbij naar voren als krachtige oplossingen.
Op blockchain gebaseerde herkomstsystemen zijn ontworpen om de geschiedenis en herkomst van digitale inhoud nauwkeurig vast te leggen. Ze maken gebruik van de kernfuncties van blockchain—zijn traceerbaarheid, transparantie en onveranderlijkheid—om betrouwbare en onveranderlijke records te creëren.
Elk belangrijk evenement in de levenscyclus van een inhoud, van de creatie tot eventuele wijzigingen of overdrachten, kan worden gelogd op een gedistribueerd grootboek, waardoor een onbreekbaar record van zijn geschiedenis ontstaat.
“Herkomstsystemen zijn zeer nuttig gebleken in de tech-industrie. Ze geven de geschiedenis van een dataset die wordt gebruikt of overgedragen nauwkeurig weer. Het helpt om de oorspronkelijke eigenaar te bepalen, aan wie het is verkocht, hoe het is verkocht, wanneer, en de huidige houder van die dataset. Blockchain-systemen hebben al permanente opslagmechanismen—ze bieden stevigheid als het gaat om data-eigendom,” vertelde Shadid aan BeInCrypto.
Op basis van deze basis van verifieerbare geschiedenis, vullen watermerktools herkomstsystemen aan door verborgen, identificeerbare informatie direct in digitale inhoud in te bedden.
“Watermerktools spelen een sleutelrol bij het voorkomen van inbreuk op het auteursrecht, datadiefstal en onrechtmatige aanspraak op eigendom. Deze technieken maken het moeilijker voor datadieven en hackers om dataintegriteit, eerlijkheid en ethiek te waarborgen,” voegde Shadid toe.
De principes van decentralisatie kunnen ook worden uitgebreid naar het collectieve bestuur en beheer van inhoud.
Media DAO’s: creators versterken in contentlicenties
In plaats van dat individuele makers of de leiding van grote mediabedrijven alleen beslissingen nemen over contentlicenties, zouden decentrale autonome organisaties (DAO’s) collectieven van makers, zoals journalisten, in staat kunnen stellen om gezamenlijk de controle over besluitvorming te nemen.
“Een groep makers zou hun werk kunnen bundelen en een DAO kunnen gebruiken om licenties, betalingen en bestuur te beheren. Deze aanpak geeft onafhankelijke stemmen een plek aan tafel bij het omgaan met grote AI-bedrijven. Het maakt het ook gemakkelijker om eerlijke voorwaarden te onderhandelen en zorgt ervoor dat beslissingen gezamenlijk worden genomen. Het is als een vakbond, maar dan ontworpen voor het digitale tijdperk,” legde Basi uit.
Ondanks de focus op transparantie bevinden licentieovereenkomsten tussen AI-modellen en informatiebronnen zich nog in een vroeg stadium. Dit roept een kritische vraag op: zullen open-source modellen achterblijven terwijl AI-bedrijven exclusieve datadeals sluiten?
Licentieovereenkomsten vs. decentralisatie: wat zal slagen?
Het ongeautoriseerde en ondoorzichtige gebruik van inhoud door LLM’s veroorzaakte aanvankelijk veel onvrede onder de oorspronkelijke makers. Licentieovereenkomsten hebben de situatie nu verbeterd.
Echter, volledige transparantie moet nog worden bereikt. Deals zoals die tussen The New York Times en Amazon zullen niet genoeg zijn voor mensen die willen weten waar ze hun data vandaan halen en voor makers die willen begrijpen hoe hun inhoud wordt gebruikt.
“Gesloten modellen winnen korte-termijnsprints. Decentrale modellen winnen de marathon. Vertrouwen heerst samen met transparantie en controleerbaarheid,” zei Mataras.
Basi was het hiermee eens en voegde toe:
“Transparantie is een krachtig voordeel. Mensen willen begrijpen wat er in de tools zit die ze gebruiken, vooral in gevoelige gebieden zoals gezondheid of onderwijs. Open-source projecten kunnen zich snel aanpassen, hulp krijgen van de community en vertrouwen opbouwen door openheid. Op de lange termijn kan dat vertrouwen belangrijker zijn dan toegang tot een paar exclusieve datasets.”
Hoewel licentieovereenkomsten een goed beginpunt zijn, zal de echte transformatie voor contentmakers en AI-transparantie waarschijnlijk voortkomen uit gedecentraliseerde en open-source benaderingen.
Disclaimer
Alle informatie op onze website wordt te goeder trouw en uitsluitend voor algemene informatiedoeleinden gepubliceerd. Elke actie die de lezer onderneemt op basis van de informatie op onze website is strikt op eigen risico.
