创作者如何通过训练人工智能获得报酬

引言

多年来，大量内容被悄然从互联网上抓取，既无署名也无报酬。如今局面正在逆转。人工智能公司开始为创意作品购买授权，签订真实协议，并向数据集背后的创作者支付报酬。

以下是资金如何真正流向创作者，以及你如何参与其中。

从"免费"抓取到付费授权数据

生成式人工智能依赖数据驱动，而多年来大量数据源自对开放网络的无声抓取。创作者的视频、照片、文章和设计作品未经许可就被纳入训练集。

这种做法如今面临压力。创作者和媒体公司已就科技巨头未经授权使用其作品训练AI提起诉讼，迫使行业直面版权与补偿问题。

作为回应，AI企业正通过签订明确授权协议并构建结构化数据管道，为所需优质创意内容支付报酬。这种转变为内容创作者开辟了真正的盈利渠道。

创作者当前的获利方式

1. 与AI实验室及出版商直接签订授权协议

大型AI开发商与版权持有者正逐步达成共识。例如哈珀柯林斯等出版商已与微软签订多年协议，按用于训练AI模型的非虚构类书籍数量支付费用。

尽管此类谈判通常发生在企业层面，却产生了连锁效应。当内容库的训练授权出现公开定价后，个体作者、记者及小众出版商便能更有底气要求支付报酬，而非满足于曝光率的空头承诺。

2. 整合创作者内容的中介平台

多数创作者既无时间也无能力直接与AI实验室的法律团队谈判。这正是创作者优先平台的价值所在。

无需冷邮件推销，只需上传作品一次，设定可接受的权利范围，平台便会处理后续繁重工作：

• 正确核查
• 元数据
• 合同
• 收益分配

一位长期为品牌、图库或社交活动拍摄的摄影师，可能拥有存放在硬盘中多年未用的B卷素材和额外产品照片。在Wirestock这类平台上，这些档案可转化为AI公司的训练数据集。这既能让过往的自由摄影作品获得二次利用，又能将个人审美融入前沿技术发展。

3. 图库资源库与创作者基金

若您已向图库平台上传作品，可能已在不知不觉中参与了AI生态建设。例如Adobe将符合条件的Adobe Stock内容用于Firefly AI模型训练，并设立创作者基金向被纳入训练素材的创作者支付报酬。

对职业摄影师、设计师和视频创作者而言，这意味着在传统授权销售之外获得额外收益，尤其对持续产生数据价值的大型作品集而言。

这场变革对创作者经济的影响

现有档案库催生新收益

关键突破在于旧作突然焕发新生价值。作品已完成拍摄、编辑并获得一次性报酬；再次授权用于训练目的可创造半被动收入流。

更多控制权而非更少

新型授权生态同样关乎控制权。合同明确规定内容在AI训练中的使用范围与方式，并针对敏感话题或品牌安全设置保护条款。例如哈珀柯林斯与微软的协议就包含作品收录条件，且要求作者明确同意授权。

AI作为副驾驶而非单纯买家

除授权外，创作者正运用AI工具加速自身工作流程。文本与图像模型已能协助构思创意、编写剧本、绘制粗略分镜及完成初稿编辑，从而释放创作时间。

部分创作者甚至转型担任评估师，远程从事专业AI训练师工作，向模型传授其领域内的优质内容标准。

创作者如何参与AI数据经济

若您作为创作者不知从何入手，请思考三大要素：权利、相关性与覆盖范围。

1. 明确自身权利

仅可授权实际掌控的内容。

• 重新审阅与过往客户及品牌的合约。您是否保留任何权利，还是所有内容均属雇佣创作？

• 确保在必要时获取模特授权书和财产使用授权书。

• 对档案进行标记和整理，以便快速呈现AI买家所需的内容类型：多样化的主题、丰富的场景环境、清晰的音频以及详尽的元数据。

2. 识别训练价值

AI实验室需要多样化、真实且标注完善的训练数据。

具体包括：

• 长篇访谈视频，需具备清晰音频及多机位拍摄视角

• 展现日常使用场景的产品及生活方式拍摄

• 街头摄影作品需真实呈现光线条件、天气状态及动态场景

3. 选择合适的市场路径

根据企业规模与细分领域，不同路径各有优势：

• 若您拥有庞大图库、强大受众群体或掌控高价值知识产权，可选择直接交易模式。

• 专注于AI数据授权与收益分成的中介平台

• 透明披露作品是否及如何用于模型训练的素材库与交易平台

• 以创作者为核心的数据平台，既可授权内容授权，亦可参与标注、质量检测或评估工作。

核心结论：人工智能比以往更需要创造者

人工智能的故事常被描述为机器取代人类。但现实情况，尤其在训练阶段，恰恰相反。若没有幕后海量的人工创作支撑，模型无法习得真实感、细微差别或审美品味。

创作者越能以自主方式争取话语权，下一波人工智能浪潮就越公平可持续。