内容代币化可能成为下一个最大的AI趋势——原因如下

主流媒体机构正加速与AI巨头签署内容授权协议。对《纽约时报》这类报纸而言，此类协议既能保护知识产权，又可开辟额外收入来源。

与此同时，OpenAI和亚马逊等公司借此获得精准信息训练模型，规避版权诉讼风险。但IoTeX Network、O.XYZ和AR.IO的专家向BeInCrypto表示，现有去中心化方案能以更透明公平的方式为内容创作者达成相同目标。

《纽约时报》的AI新战略

本月早些时候，《纽约时报》与亚马逊达成协议，允许后者使用其新闻内容训练AI模型，这一举动引发广泛关注。

该授权协议涵盖《纽约时报》及其旗下出版物的文章，但具体财务条款未公开。这标志着该报策略的重大转变——此前他们曾强烈反对大型语言模型(LLM)未经授权使用其内容。

2024年1月，该报就版权问题起诉OpenAI和微软，指控其未经许可使用受版权保护的文章训练LLM。该诉讼至今仍未结案。《纽约时报》并非首个因知识产权问题起诉科技公司的媒体机构。

"近年来大型科技项目面临诸多法律挑战，例如谷歌因数据问题过去十年在欧盟累计罚款超80亿欧元。"O.XYZ首席执行官Ahmad Shadid表示。随着顶级LLM开发者对准确信息的需求激增，此类协议正日趋普遍。

授权协议浪潮兴起

山姆·奥尔特曼领导的OpenAI去年与欧洲媒体巨头Axel Springer SE达成类似协议，获准使用Politico、商业内幕等顶级国际媒体的内容。此后OpenAI又与《金融时报》、Vogue等多家知名媒体签署协议，承诺在AI输出中标注内容来源。

IoTeX Network产品负责人Aaron Basi指出："诉讼促使AI公司更加审慎。授权协议既让出版商将历史内容转化为稳定收入，又使AI公司获得优质数据源提升模型质量。"

去中心化能否带来透明度？

寻找既能拓宽AI可信信息源，又能公平补偿创作者的解决方案迫在眉睫。AR.IO创始人Phil Mataras警告："缺乏可验证数据的AI训练如同盲飞，最终将导致模型崩溃。"现有授权协议多为私下签订，中小创作者难以获得同等保护。

"封闭模型赢在短跑，去中心化模型胜在马拉松。透明度和可审计性才是信任基石。"Mataras补充道。

去中心化网络的内容代币化

去中心化技术可构建更民主的授权体系。Basi解释："创作者无需私下谈判，通过智能合约自动执行条款和支付。这种模式对独立创作者更友好，且能清晰追踪数据使用情况。"

代币化还使创作者能监控AI对其内容的使用。"数字媒体公司可通过智能合约设置使用规则并自动收款，在不放弃控制权的前提下开辟新收入流。"

区块链系统守护知识产权

基于区块链的溯源系统利用不可篡改特性记录内容全生命周期。Shadid表示："这种机制能精准确认数据集的原所有者、交易记录及当前持有人。"数字水印技术则直接嵌入隐蔽标识，进一步防止版权侵害和数据盗窃。

媒体DAO：重塑内容授权格局

去中心化自治组织(DAO)可让创作者集体决策。"记者等创作者可通过DAO管理授权和收益分配，就像数字时代的工会，帮助个体创作者与AI巨头公平谈判。"Basi描述道。

授权协议VS去中心化：谁将胜出？

虽然授权协议改善了LLM滥用内容的乱象，但完全透明度仍未实现。Mataras强调："长期来看，开放模型的社区协作和信任构建更具优势。"Basi赞同道："在医疗教育等敏感领域，透明度带来的信任可能比独占数据集更重要。"

尽管授权协议开了好头，但内容创作者与AI透明化的真正变革，或将来自去中心化和开源生态。