अग्रणी मीडिया संगठन AI दिग्गजों के साथ लाइसेंसिंग समझौतों पर तेजी से हस्ताक्षर कर रहे हैं। द न्यूयॉर्क टाइम्स जैसे अखबारों के लिए, इस तरह का सौदा उनकी बौद्धिक संपदा की रक्षा करता है और एक अतिरिक्त राजस्व धारा प्रदान करता है।
इस बीच, OpenAI और Amazon जैसी कंपनियां अपने मॉडलों को सटीक जानकारी पर प्रशिक्षित कर सकती हैं और कॉपीराइट उल्लंघन पर मुकदमों से बच सकती हैं। हालांकि, IoTeX नेटवर्क, O.XYZ और AR के विशेषज्ञ। IO ने BeInCrypto को बताया कि मौजूदा विकेन्द्रीकृत विकल्प सामग्री निर्माताओं के लिए अधिक पारदर्शी और समान रूप से समान परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।
न्यूयॉर्क टाइम्स की नई AI रणनीति
एक ऐसे कदम में, जिसने काफी ध्यान आकर्षित किया, द न्यूयॉर्क टाइम्स ने इस महीने की शुरुआत में Amazon के साथ एक समझौते पर हस्ताक्षर किए, जिससे अमेज़ॅन को टेक कंपनी के कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अपनी संपादकीय सामग्री का उपयोग करने की अनुमति मिली।
द न्यूयॉर्क टाइम्स और अमेज़ॅन के बीच लाइसेंसिंग समझौता टेक कंपनी को अखबार और उसके अन्य प्रकाशनों के लेखों का उपयोग करने की अनुमति देता है। हालांकि, सौदे के बारे में अखबार की सार्वजनिक घोषणा ने वित्तीय शर्तों का खुलासा नहीं किया।
यह निर्णय द न्यूयॉर्क टाइम्स के लिए रणनीति में एक सार्वजनिक परिवर्तन को चिह्नित करता है, जिसने पहले बिना अनुमति के अपनी सामग्री का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का विरोध किया था।
जनवरी 2024 में, अखबार ने कॉपीराइट उल्लंघन को लेकर OpenAI और Microsoft पर मुकदमा दायर किया । न्यूयॉर्क टाइम्स ने दावा किया कि इन कंपनियों ने अनुमति या मुआवजे के बिना अपने एलएलएम को प्रशिक्षित करने के लिए कॉपीराइट लेखों का इस्तेमाल किया । वह मुकदमा अभी भी चल रहा है और अभी तक किसी परिणाम पर नहीं पहुंचा है।
न्यूयॉर्क टाइम्स अपनी बौद्धिक संपदा के अनुचित उपयोग पर एक तकनीकी कंपनी पर मुकदमा करने वाला पहला मीडिया संगठन नहीं है।
“In recent years, many big tech projects have encountered numerous legal challenges and fines. For example, Google has faced over €8 billion in fines from the EU in the past decade due to poor data practices,” Ahmad Shadid, CEO of O.XYZ., told BeInCrypto.
चूंकि अग्रणी एलएलएम के रचनाकारों को सटीक जानकारी के लिए अधिक व्यापक पहुंच की आवश्यकता होती है, इसलिए ऐसे सौदे तेजी से आम होते जा रहे हैं।
लाइसेंसिंग सौदों का उदय
लाइसेंसिंग सौदे लोकप्रियता में बढ़ रहे हैं। पिछले साल, सैम ऑल्टमैन के नेतृत्व में OpenAI ने यूरोपीय बहुराष्ट्रीय मीडिया कंपनी एक्सल स्प्रिंगर SE के साथ एक समझौते पर हस्ताक्षर किए। इस सौदे ने हाल ही में द न्यूयॉर्क टाइम्स और अमेज़ॅन के बीच किए गए सौदे को बारीकी से प्रतिबिंबित किया।
यह समझौता OpenAI को एक्सल स्प्रिंगर के स्वामित्व वाले मीडिया संगठनों के लेखों का उपयोग करने की अनुमति देता है, जिसमें अन्य शीर्ष अंतरराष्ट्रीय प्रकाशनों के बीच पोलिटिको, बिजनेस इनसाइडर और मॉर्निंग ब्रू शामिल हैं।
ऑल्टमैन ने बाद में फाइनेंशियल टाइम्स, वोग और द न्यू यॉर्कर, कॉस्मोपॉलिटन और ले मोंडे जैसे आउटलेट्स की मूल कंपनियों के साथ कुछ नाम रखने के लिए इसी तरह के समझौतों पर हस्ताक्षर किए। OpenAI इन सौदों के हिस्से के रूप में सभी प्रासंगिक जानकारी को मूल लेखों में बैकलिंक करने पर सहमत हुआ।
चूंकि प्रमुख तकनीकी कंपनियों को बौद्धिक संपदा उल्लंघन और कॉपीराइट उल्लंघन पर बढ़ते दबाव का सामना करना पड़ता है, इसलिए ये स्थितियां सभी पक्षों के लिए एक जीत हैं।
“द न्यूयॉर्क टाइम्स द्वारा दायर मुकदमों के बाद, AI कंपनियां इस बारे में अधिक सतर्क हो रही हैं कि वे क्या प्रशिक्षित करते हैं। लाइसेंसिंग सौदे मन की शांति प्रदान करते हैं, और प्रकाशकों के लिए, यह दशकों की संग्रहीत सामग्री को स्थिर आय में बदलने का मौका है। साथ ही, AI कंपनियों को विश्वसनीय स्रोतों तक विशेष पहुंच से लाभ होता है, जो उनके मॉडल की गुणवत्ता में सुधार करने में मदद करता है, “आईओटीएक्स नेटवर्क के उत्पाद प्रमुख हारून बासी ने समझाया।
लेकिन, क्या अधिक पारदर्शिता के साथ समान परिणाम प्राप्त करने का एक बेहतर तरीका है?
क्या विकेंद्रीकरण AI सौदों में पारदर्शिता ला सकता है?
एक ऐसा समाधान खोजना तेजी से जरूरी होता जा रहा है जो AI के साथ बातचीत करते समय भरोसेमंद जानकारी तक पहुंच को व्यापक बनाता है और इसके रचनाकारों को काफी मुआवजा देता है। लाइसेंसिंग समझौते इस लक्ष्य के लिए एक रास्ता प्रदान करते हैं।
उन्होंने कहा, ‘इसका बड़ा रणनीतिक मूल्य है। इन सौदों में बेहतर दृश्यता शामिल हो सकती है, जैसे AI-जनित उत्तरों या सारांशों में प्रदर्शित किया जाना। एनालिटिक्स तक भी पहुंच है जो दिखाती है कि सामग्री का उपयोग कैसे किया जा रहा है या उसके साथ बातचीत की जा रही है, “बसी ने कहा।
यह एलएलएम का उपयोग करते समय गलत सूचना को रोकने में भी एक लंबा रास्ता तय करता है।
“सत्यापित, पारदर्शी डेटा के बिना AI को प्रशिक्षित करना अंधा उड़ने जैसा है। अगर हम यह पता नहीं लगा सकते कि क्या अंदर गया, तो हम भरोसा नहीं कर सकते कि क्या निकलता है। इस तरह हम भंगुर AI मॉडल द्वारा तैयार की गई मूक विफलताओं के साथ समाप्त होते हैं जिनमें दीर्घकालिक विचार की कमी होती है, “एआर के संस्थापक फिल माटारस ने कहा। IO, BeInCrypto को बताया।
हालांकि, ये लाइसेंसिंग समझौते अक्सर निजी होते हैं, जिससे छोटे सामग्री निर्माताओं के लिए समान सौदों को सुरक्षित करना या अनुचित उपयोग के मामलों से खुद को बचाना मुश्किल हो जाता है। विकेंद्रीकरण में यहां खेल के मैदान को समतल करने की क्षमता है।
“बंद मॉडल अल्पकालिक स्प्रिंट जीतते हैं। विकेंद्रीकृत मॉडल मैराथन जीतते हैं। पारदर्शिता और ऑडिटेबिलिटी के साथ ट्रस्ट सर्वोच्च है, “मटारस ने कहा।
ऐसे कई अलग-अलग उपकरण हैं जो Web3 को पेश करने हैं जो ऐसी चीज हासिल कर सकते हैं।
विकेंद्रीकृत नेटवर्क पर सामग्री को टोकनाइज़ करना
विकेंद्रीकृत प्रौद्योगिकियां सभी रचनाकारों के लिए अपनी सामग्री को लाइसेंस देने के लिए एक अधिक लोकतांत्रिक और पारदर्शी प्रणाली बना सकती हैं। यह उन लोगों के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है जिन्हें अक्सर पारंपरिक निजी समझौतों में अनदेखा किया जाता है।
“बंद दरवाजों के पीछे व्यक्तिगत लाइसेंसिंग सौदों में कटौती करने के बजाय, निर्माता विकेन्द्रीकृत नेटवर्क पर सामग्री अपलोड कर सकते हैं। स्मार्ट अनुबंध शर्तों को लागू कर सकते हैं और स्वचालित रूप से भुगतान संभाल सकते हैं। इससे स्वतंत्र रचनाकारों या छोटे संगठनों के लिए भाग लेना आसान हो जाता है। यह डेटा का उपयोग कौन और कैसे कर रहा है, इसके बारे में अधिक पारदर्शिता भी बनाता है, “बसी ने समझाया।
टोकनाइजेशन रचनाकारों को AI मॉडल द्वारा अपनी सामग्री के सक्रिय उपयोग को ट्रैक करने का एक तरीका भी प्रदान करता है।
“टोकनाइजिंग सामग्री प्रकाशकों को अधिक नियंत्रण और बेहतर ट्रैकिंग दे सकती है। उदाहरण के लिए, वे पहुंच या उपयोग के आसपास नियम निर्धारित कर सकते हैं और स्मार्ट अनुबंधों के माध्यम से स्वचालित रूप से भुगतान प्राप्त कर सकते हैं। यह अभी भी जल्दी है, लेकिन डिजिटल-फर्स्ट मीडिया कंपनियों के लिए, इस तरह का सेटअप नियंत्रण छोड़ने के बिना राजस्व अर्जित करने के नए तरीके पेश कर सकता है, “बासी ने कहा।
अन्य ब्लॉकचेन-आधारित समाधान इन विकेन्द्रीकृत विकल्पों को और मजबूत करने के लिए अटूट रिकॉर्ड-कीपिंग सुनिश्चित कर सकते हैं।
ब्लॉकचेन-आधारित प्रणालियों के माध्यम से बौद्धिक संपदा को सुरक्षित करना
वास्तव में न्यायसंगत डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र के एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू में प्रामाणिकता सुनिश्चित करना, उपयोग पर नज़र रखना और बौद्धिक संपदा की रक्षा करना शामिल है। यह वह जगह है जहां ब्लॉकचेन-आधारित सिद्धता प्रणाली शक्तिशाली समाधान के रूप में उभरती है।
ब्लॉकचेन-आधारित उद्गम प्रणालियों को डिजिटल सामग्री के इतिहास और वंश को सावधानीपूर्वक रिकॉर्ड करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे ब्लॉकचेन की मुख्य विशेषताओं का लाभ उठाते हैं – इसकी पता लगाने की क्षमता, पारदर्शिता और अपरिवर्तनीयता – भरोसेमंद और छेड़छाड़-सबूत रिकॉर्ड बनाने के लिए।
किसी सामग्री के जीवनचक्र में प्रत्येक महत्वपूर्ण घटना, इसके निर्माण से लेकर किसी भी परिवर्तन या स्थानान्तरण तक, एक वितरित खाता बही पर लॉग इन की जा सकती है, जिससे इसके इतिहास का एक अटूट रिकॉर्ड बन सकता है।
“Provenance systems have been very helpful in the tech industry. Having to depict, precisely, the history of a dataset being utilized or transferred. It helps to dictate the initial owner, who it was sold to, how it was sold, when, and the current holder of that dataset. Blockchain systems already have permanent storage mechanisms— they provide rigidity when it comes to data स्वामित्व, “शदीद ने BeInCrypto को बताया।
सत्यापन योग्य इतिहास की इस नींव पर निर्माण, वॉटरमार्किंग उपकरण छिपी हुई, पहचान योग्य जानकारी को सीधे डिजिटल सामग्री में एम्बेड करके उद्गम प्रणालियों को पूरक करते हैं।
“Watermarking tools play a key role in preventing copyright infringement, data theft, and wrongful claim of ownership... These techniques bring a tougher game for the data thieves and hackers in order to provide data integrity, fairness, and ethics,” Shadid added.
विकेंद्रीकरण के सिद्धांतों को सामूहिक शासन और सामग्री के प्रबंधन तक भी बढ़ाया जा सकता है।
मीडिया डीएओ: सामग्री लाइसेंसिंग में रचनाकारों को सशक्त बनाना
व्यक्तिगत रचनाकारों या बड़े मीडिया संगठनों के नेतृत्व के बजाय पूरी तरह से सामग्री लाइसेंसिंग निर्णय लेने के बजाय, विकेन्द्रीकृत स्वायत्त संगठन (डीएओ) पत्रकारों जैसे रचनाकारों के सामूहिक को सशक्त बना सकते हैं, ताकि वे सहयोगात्मक रूप से निर्णय लेने का नियंत्रण ले सकें।
“रचनाकारों का एक समूह अपने काम को पूल कर सकता है और लाइसेंसिंग, भुगतान और शासन का प्रबंधन करने के लिए डीएओ का उपयोग कर सकता है। यह दृष्टिकोण बड़ी AI फर्मों के साथ काम करते समय स्वतंत्र आवाज़ों को मेज पर एक सीट देता है। यह उचित शर्तों पर बातचीत करना भी आसान बनाता है और यह सुनिश्चित करता है कि निर्णय सामूहिक रूप से किए जाएं। यह एक संघ की तरह है, लेकिन डिजिटल युग के लिए डिज़ाइन किया गया है, “बसी ने समझाया।
पारदर्शिता पर ध्यान देने के बावजूद, AI मॉडल और सूचना स्रोतों के बीच लाइसेंसिंग समझौते अभी भी अपने शुरुआती चरण में हैं। यह एक महत्वपूर्ण सवाल उठाता है: क्या ओपन-सोर्स मॉडल पिछड़ जाएंगे क्योंकि AI कंपनियां अनन्य डेटा सौदों को सुरक्षित करती हैं?
लाइसेंसिंग सौदे बनाम विकेंद्रीकरण: कौन सा मार्ग सफल होगा?
एलएलएम की सामग्री के अनधिकृत और अपारदर्शी उपयोग ने शुरू में मूल रचनाकारों के बीच महत्वपूर्ण असंतोष पैदा किया। लाइसेंसिंग समझौतों ने अब स्थिति में सुधार किया है।
हालांकि, अभी पूरी पारदर्शिता देखी जानी बाकी है। द न्यूयॉर्क टाइम्स और अमेज़ॅन के बीच हुए सौदे उन लोगों के लिए पर्याप्त नहीं होंगे जो जानना चाहते हैं कि उन्हें अपना डेटा कहां से मिलता है और उन रचनाकारों के लिए जो यह समझना चाहते हैं कि उनकी सामग्री का उपयोग कैसे किया जा रहा है।
“बंद मॉडल अल्पकालिक स्प्रिंट जीतते हैं। विकेंद्रीकृत मॉडल मैराथन जीतते हैं। पारदर्शिता और ऑडिटेबिलिटी के साथ ट्रस्ट सर्वोच्च है, “मटारस ने कहा।
बसी ने सहमति व्यक्त करते हुए कहा:
“पारदर्शिता एक शक्तिशाली लाभ है। लोग यह समझना चाहते हैं कि उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले उपकरणों में क्या जाता है, खासकर स्वास्थ्य या शिक्षा जैसे संवेदनशील क्षेत्रों में। ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट जल्दी से अनुकूलित हो सकते हैं, समुदाय से सहायता प्राप्त कर सकते हैं और खुलेपन के माध्यम से विश्वास का निर्माण कर सकते हैं। लंबे समय में, यह विश्वास कुछ अनन्य डेटासेट तक पहुंच से अधिक मायने रख सकता है।
हालांकि लाइसेंसिंग सौदे एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु हैं, सामग्री निर्माताओं और AI पारदर्शिता के लिए वास्तविक परिवर्तन संभवतः विकेंद्रीकृत और ओपन-सोर्स दृष्टिकोण से उपजा होगा।
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