Data Dignity: Das Ende der Umsonst-Mentalität beim KI-Training

Der große digitale Raubzug

Nennen wir die erste Phase der generativen KI (2020-2024) beim Namen: ein Raubzug. Ein großartiger, technologisch brillanter Billionen-Dollar-Raubzug.

Eine Handvoll Unternehmen im Silicon Valley bauten Webcrawler, die den kollektiven kreativen Output der Menschheit gierig verschlangen. Sie scrapten jedes Buch, jeden Blogbeitrag, jeden Nachrichtenartikel, jedes Foto auf Flickr, jede Zeile Code auf GitHub und jede Forendiskussion auf Reddit. Sie taten dies, ohne um Erlaubnis zu fragen. Sie taten dies ohne Quellenangabe. Und vor allem taten sie dies, ohne den Menschen, die diesen Wert geschaffen haben, auch nur einen Cent zu zahlen.

Sie behandelten das Internet wie eine „Allmende“ (eine kostenlose Weide). Aber anders als bei einer traditionellen Allmende, wo man Schafe weidet, um seine Familie zu ernähren, weideten sie Algorithmen, um proprietäre Produkte zu entwickeln, die sie dann an genau die Menschen zurückverkauften, die sie beraubt hatten.

Es war der größte Akt von Urheberrechts-Arbitrage in der Geschichte. Aber die Party ist vorbei.

Der Zusammenbruch von „Fair Use“

Jahrelang versteckten sich KI-Unternehmen hinter der Rechtsdoktrin des „Fair Use“ (in den USA) oder den Ausnahmen für „Text and Data Mining“ (in der EU). Sie argumentierten, dass das Training einer KI so sei wie ein Mensch, der ein Buch in einer Bibliothek liest. „Unser Modell lernt aus den Daten, es kopiert sie nicht“, sagten sie.

Dieses Argument zerbricht unter der Last der Realität. Wenn eine KI den spezifischen Stil eines lebenden Künstlers so perfekt replizieren kann, dass sie dessen Markt zerstört, ist das kein Fair Use; das ist Marktverdrängung. Wenn eine KI einen kostenpflichtigen Artikel der New York Times so umfassend zusammenfassen kann, dass der Nutzer keinen Grund mehr hat, auf den Link zu klicken oder ein Abonnement zu kaufen, ist das Diebstahl.

Der Gesellschaftsvertrag des offenen Webs („Ich lasse dich meine Seite crawlen, damit du mir Traffic schickst“) wurde gebrochen. Suchmaschinen schickten früher Traffic. KI-Maschinen saugen den Wert auf und halten den Nutzer im Chat-Fenster. Der Traffic ist versiegt.

Das Imperium schlägt zurück

Die Ersteller wehren sich. Und sie gewinnen.

• Die Klagen: Die Klage New York Times vs. OpenAI war nur der Startschuss. Sammelklagen von Autoren, Künstlern und Programmierern arbeiten sich durch die Gerichte. Das rechtliche Haftungsrisiko für die Nutzung „unsauberer“ Modelle schießt in die Höhe.
• Die Mauern: Plattformen schließen ihre Türen. Reddit, Twitter (X) und Stack Overflow haben ihre APIs hinter massiven Bezahlschranken verriegelt. Große Verlage blockieren den GPTBot-Crawler in ihren robots.txt-Dateien. Das „Offene Web“ wird zu einer Reihe von ummauerten Gärten.
• Das Gift: Künstler nutzen Tools wie „Nightshade“ und „Glaze“, um ihre Bilder mathematisch zu vergiften. Diese Tools verändern die Pixel auf eine Weise, die für das menschliche Auge unsichtbar, für ein KI-Modell jedoch chaotisch ist. Wer ihre Kunst ohne Erlaubnis scrapt, beschädigt sein Modell. Es ist eine digitale Form der Brunnenvergiftung, um die Eindringlinge abzuschrecken.

Data Dignity: Eine neue Philosophie

Bei Dweve begrüßen wir diesen Wandel. Wir glauben an das Konzept der Data Dignity (Datenwürde), ein Begriff, der vom Informatiker Jaron Lanier geprägt wurde. Das Kernprinzip ist einfach: Wenn Ihre Daten zum Wert eines KI-Systems beitragen, verdienen Sie einen Anteil an diesem Wert.

Wir bewegen uns von der „Extraktionsökonomie“ (Datenabbau wie Öl) zur „Kollaborationsökonomie“ (Datenersteller als Partner behandeln).

Das Dweve Marktplatz-Modell

Wir bauen die Infrastruktur für diese neue Wirtschaft. Wir nennen es die „Fair-Trade“-Zertifizierung für KI. Unser Ansatz stützt sich auf drei Säulen:

1. Zustimmung und Lizenzierung

Wir scrapen keine Daten von Quellen, die dem widersprochen haben. Wir respektieren robots.txt. Aber wir gehen weiter. Wir verhandeln aktiv Lizenzen mit Rechteinhabern. Wir bauen einen Marktplatz auf, auf dem Verlage, Universitäten und Fachexperten ihre Datensätze hochladen und ihre Bedingungen festlegen können.

2. Zuschreibung und Herkunft

Da unsere Architektur modular ist (Mixture of Experts) und RAG (Retrieval-Augmented Generation) verwendet, können wir die Herkunft einer Entscheidung nachvollziehen.

Wenn unser „Medizin-Experte“ eine Frage zu einer seltenen Krankheit beantwortet und diese Information aus einem bestimmten medizinischen Fachjournal bezieht, zitieren wir das Journal. Wir zeigen dem Nutzer die Quelle. Dies stellt die Traffic-Verbindung wieder her. Es gibt Credit, wo Credit gebührt.

Wenn unser „Coding-Assistent“ einen komplexen Algorithmus-Schnipsel vorschlägt, identifizieren wir die Open-Source-Lizenz (MIT, Apache) und das ursprüngliche Repository. Wir respektieren die Attributierungsanforderungen von Open Source.

3. Vergütung (Das „Spotify für Daten“)

Das ist der schwierigste Teil, aber der wichtigste. Wir pilotieren ein Umsatzbeteiligungsmodell. Wir verfolgen, welche Datensätze verwendet werden, um welche „Experten“-Module zu trainieren.

Wenn ein Kunde zahlt, um den „Dweve Rechtsexperten (Deutsches Vertragsrecht)“ zu nutzen, fließt ein Teil dieses Umsatzes an die juristischen Verlage und Kanzleien zurück, die den Trainingskorpus bereitgestellt haben. Es ist ein Lizenzmodell, ähnlich wie Spotify Musiker bezahlt (wenn auch hoffentlich großzügiger).

Dies schafft ein nachhaltiges Ökosystem. Es motiviert Experten, mehr qualitativ hochwertige Daten zu erstellen, da sie wissen, dass sie dafür bezahlt werden. Es verwandelt die KI von einem Parasiten in einen symbiotischen Partner.

Qualität über Quantität

Skeptiker im Silicon Valley lachen darüber. Sie sagen: „Man kann nicht für alles bezahlen! Das ist zu teuer! Ihr werdet nie skalieren! Ihr braucht das ganze Internet!“

Sie liegen falsch. Sie stecken in der Denkweise von 2020 fest, wo „Big Data“ „Alle Daten“ bedeutete.

Wir haben gelernt, dass Datenqualität unendlich viel wichtiger ist als Datenquantität. Ein Terabyte zufälliger Internetkommentare (voller Trolle, Bots und schlechter Grammatik) ist weniger wert als ein Megabyte verifizierter, hochwertiger Lehrbuchdaten.

Indem wir für Daten bezahlen, erhalten wir Zugang zur „Dunklen Materie“ des Internets: den Daten, die hinter Bezahlschranken, in Unternehmensarchiven, in akademischen Journalen oder in Offline-Repositories liegen. Diese Daten sind sauberer, dichter und zuverlässiger als das öffentliche Web.

Das Training mit hochwertigen, lizenzierten Daten ermöglicht es uns, kleinere, effizientere Modelle zu bauen, die massive Modelle, die auf Datenmüll trainiert wurden, übertreffen. Es ist der Unterschied zwischen einer raffinierten Diät und dem Essen aus dem Müllcontainer.

Der Vorteil für Unternehmen

Für unsere Unternehmenskunden geht es hier nicht nur um Ethik. Es geht um Risikomanagement. Große Konzerne haben Angst, GenAI einzusetzen, weil sie Urheberrechtsklagen fürchten. Sie wollen nicht von Getty Images verklagt werden, weil ihre Marketing-KI versehentlich eine urheberrechtlich geschützte Figur generiert hat.

Durch die Nutzung von Dweves „Fair Trade“-Modellen erhalten sie eine Unbedenklichkeitsbescheinigung. Wir stellen sie von Urheberrechtsansprüchen frei, weil wir den Papierkram haben. Wir können beweisen, dass jedes Datenstück in unserem Modell legal erworben wurde.

In der regulierten Unternehmenswelt ist „Saubere KI“ ein Premiumprodukt. Die Ära des Wilden Westens endet. Die Ära der professionellen KI beginnt. Und Profis bezahlen ihre Lieferanten.

Bereit, KI auf einem ethischen Fundament zu bauen? Dweves Fair-Trade-Datenmarktplatz stellt sicher, dass Sie nie mit Urheberrechtsklagen konfrontiert werden, während Sie Zugang zu qualitativ hochwertigeren Trainingsdaten erhalten, als das gescrapte Internet bieten kann. Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie Data Dignity zu Ihrem Wettbewerbsvorteil werden kann.