Kaip kūrėjams mokama už dirbtinio intelekto mokymą

Įvadas

Daugelį metų didžioji dalis šio turinio buvo tyliai kopijuojama iš interneto be jokios nuorodos į autorių ir be jokio atlygio. Dabar situacija keičiasi. AI įmonės pradeda licencijuoti kūrybinį darbą, sudaryti realius sandorius ir mokėti žmonėms, kurie sukūrė duomenų rinkinius.

Štai kaip tie pinigai iš tikrųjų pasiekia kūrėjus ir kaip jūs galite tuo pasinaudoti.

Nuo „nemokamo“ kopijavimo iki mokamų, leidimu pagrįstų duomenų

Generatyvinė AI veikia naudodama duomenis, o daugelį metų didžioji dalis tų duomenų buvo tyliai kopijuojama iš atviro interneto. Kūrėjų vaizdo įrašai, nuotraukos, straipsniai ir dizainai buvo įtraukiami į mokymo rinkinius be jų sutikimo.

Šis požiūris dabar yra spaudžiamas. Autoriai ir žiniasklaidos įmonės iškėlė bylas prieš didžiausias technologijų įmones dėl neteisėto jų darbų naudojimo AI mokymui, priversdami pramonę tiesiogiai susidurti su autorių teisių ir kompensacijų klausimais.

Reaguodamos į tai, AI įmonės sudaro aiškias licencijavimo sutartis ir kuria struktūrizuotus procesus, kad galėtų sumokėti už kokybiškus kūrybinius duomenis, kurių joms reikia. Šis pokytis atveria realias uždarbio galimybes žmonėms, kurie iš tiesų kuria turinį.

Kaip kūrėjai gauna atlygį šiandien

1. Tiesioginės licencijavimo sutartys su AI laboratorijomis ir leidėjais

Didieji AI kūrėjai ir dideli teisių turėtojai pradeda susitarti. Pavyzdžiui, leidėjai, tokie kaip „Harper Collins“, pasirašė daugiametes sutartis su „Microsoft“, pagal kurias mokama už kiekvieną nefikcinę knygą, naudojamą AI modeliams mokyti.

Nors šios derybos paprastai vyksta įmonių lygmeniu, jos sukelia domino efektą. Kai paskelbiama vieša kaina už galimybę naudotis katalogu mokymui, individualūs autoriai, žurnalistai ir nišinių leidinių leidėjai turi tvirtesnį pagrindą reikalauti apmokėjimo, o ne tenkintis tuščiais pažadais apie viešumą.

2. Tarpininkaujančios platformos, kurios pakuoja kūrėjų turinį

Dauguma kūrėjų neturi laiko (arba įtakos) tiesiogiai derėtis su AI laboratorijos teisininkų komanda. Čia į pagalbą ateina kūrėjams palankios platformos.

Vietoj to, kad siųstumėte šaltus laiškus, vieną kartą įkeliate savo darbą, nustatote jums priimtinas teises ir leidžiate platformai atlikti sunkų darbą:

• Teisingi patikrinimai
• Metaduomenys
• Sutartys
• Išmokos

Fotografas, kuris jau fotografuoja prekių ženklams, archyvams ar socialinėms kampanijoms, gali turėti metų metus nenaudotų b-roll ir papildomų produktų nuotraukų, saugomų kietajame diske. Tokioje platformoje kaip „Wirestock“ tas pats archyvas gali būti paverstas mokymo duomenų rinkiniais AI įmonėms. Tai būdas pakartotinai panaudoti senesnius laisvai samdomų fotografų darbus ir prisidėti prie naujausių technologijų plėtros.

3. Nuotraukų bibliotekos ir prisidedančiųjų fondai

Jei jau įkeliate nuotraukas į nuotraukų platformas, galbūt esate AI ekosistemos dalis, net to nesuvokdami. Pavyzdžiui, „Adobe“ naudoja tinkamą „Adobe Stock“ turinį savo „Firefly AI“ modeliuose ir įvedė prisidedančiųjų fondus, kurie moka kūrėjams, kurių turinys yra įtrauktas į mokymą.

Dirbantiems fotografams, dizaineriams ir videografams tai reiškia papildomą kompensaciją be tradicinių licencijų pardavimo, ypač dideliems portfeliams, kurie nuolat generuoja duomenų vertę.

Ką šis pokytis reiškia kūrėjų ekonomikai

Naujos pajamos iš esamų archyvų

Didžiausias atradimas yra tai, kad seni darbai staiga tapo naujai vertingi. Darbai jau yra nufilmuoti, sumontuoti ir už juos jau sumokėta; pakartotinai išduodant licencijas mokymo tikslais galima sukurti pusiau pasyvų pajamų šaltinį.

Daugiau kontrolės, o ne mažiau

Naujoji licencijavimo ekosistema taip pat susijusi su kontrole. Sutartyse aiškiai nurodyta, kur ir kaip turinys gali būti naudojamas AI mokymui ir kokios apsaugos priemonės taikomos jautrioms temoms ar prekės ženklo saugumui. Pavyzdžiui, Harper Collins ir Microsoft sutartyje numatytos sąlygos, kokie kūriniai įtraukiami, ir reikalaujama aiškaus autorių sutikimo.

AI kaip pagalbinis pilotas, o ne tik pirkėjas

Be licencijavimo, kūrėjai naudoja AI įrankius, kad pagreitintų savo darbo eigą. Teksto ir vaizdo modeliai jau padeda kurti idėjas, scenarijus, pirminius scenarijus ir pirmuosius redagavimo etapus, o tai leidžia sutaupyti laiko.

Kai kurie kūrėjai netgi imasi naujų vaidmenų kaip vertintojai ir specializuoti AI mokytojai, nuotoliniu būdu mokydami modelius, kas yra gerai jų nišoje.

Kaip kūrėjai gali dalyvauti AI duomenų ekonomikoje

Jei esate kūrėjas ir nežinote, nuo ko pradėti, pagalvokite apie teises, aktualumą ir pasiekiamumą.

1. Aiškiai apibrėžkite savo teises

Galite licencijuoti tik tai, ką iš tiesų kontroliuojate.

• Peržiūrėkite sutartis su buvusiais klientais ir prekių ženklais. Ar jums priklauso kokios nors teisės, ar viskas yra užsakomasis darbas?

• Įsitikinkite, kad turite modelių ir nuosavybės teisių atsisakymus, jei reikia.

• Pažymėkite ir sutvarkykite savo archyvus, kad galėtumėte greitai rasti turinį, kurio nori AI pirkėjai: įvairias temas, įvairias aplinkas, aiškų garso įrašą ir išsamius metaduomenis.

2. Nustatykite, kas yra vertinga mokymui

AI laboratorijoms reikalingi įvairūs, realistiški ir gerai paženklinti duomenys.

Tai gali būti:

• Ilgi, pokalbių tipo vaizdo įrašai su aiškiu garso įrašu ir keliais kameros kampais

• Produktų ir gyvenimo būdo nuotraukos, kuriose vaizduojami kasdienio naudojimo objektai

• Gatvės fotografijos, kuriose užfiksuotos realios apšvietimo sąlygos, oras ir judesiai

3. Pasirinkite tinkamą kelią į rinką

Priklausomai nuo jūsų įmonės dydžio ir nišos, gali būti tinkami skirtingi keliai:

• Tiesioginiai sandoriai, jei turite didelį katalogą, stiprią auditoriją arba kontroliuojate vertingą intelektinę nuosavybę.

• Tarpininkavimo platformos, kurios specializuojasi AI duomenų licencijavime ir pajamų dalijimosi srityje.

• Akcijų ir rinkos, kurios yra skaidrios dėl to, ar ir kaip jos naudoja jūsų darbą modelių mokymui.

• Kūrėjams skirtos duomenų platformos, kuriose galite licencijuoti savo turinį ir dalyvauti ženklinimo, kokybės užtikrinimo ar vertinimo darbe.

Išvada: AI labiau nei bet kada anksčiau reikia kūrėjų

AI istorija dažnai pasakojama kaip apie mašinas, pakeičiančias žmones. Realybė, ypač mokymo etape, yra beveik priešinga. Modeliai negali išmokti realizmo, niuansų ar skonio be didžiulio žmogaus darbo užkulisiuose.

Kuo daugiau kūrėjų reikalaus savo vietos prie stalo, savo sąlygomis, tuo teisingesnė ir tvaresnė bus ši nauja AI banga.