Data Dignity: Het einde van de gratis lunch in AI-training

De Grote Digitale Roof

Laten we de eerste fase van Generatieve AI (2020-2024) noemen wat het werkelijk was: een overval. Een magnifieke, technologisch briljante overval van een biljoen dollar.

Een handvol bedrijven in Silicon Valley bouwde webcrawlers die de collectieve creatieve output van de mensheid vraatzuchtig consumeerden. Ze scrapeten elk boek, elke blogpost, elk nieuwsartikel, elke foto op Flickr, elke regel code op GitHub en elke forumdiscussie op Reddit. Ze deden dit zonder toestemming te vragen. Ze deden dit zonder naamsvermelding. En, het belangrijkste, ze deden dit zonder ook maar een cent te betalen aan de mensen die die waarde creëerden.

Ze behandelden het internet als een "Meent" (een gratis weidegrond). Maar in tegenstelling tot een traditionele meent, waar je schapen laat grazen om je gezin te voeden, lieten zij algoritmen grazen om eigen producten te bouwen die ze vervolgens terugverkochten aan precies die mensen van wie ze gestolen hadden.

Het was de grootste daad van auteursrechtarbitrage in de geschiedenis. Maar het feest is voorbij.

De ineenstorting van "Fair Use"

Jarenlang verschuilden AI-bedrijven zich achter de juridische doctrine van "Fair Use" (in de VS) of uitzonderingen voor "Tekst- en datamining" (in de EU). Ze voerden aan dat het trainen van een AI vergelijkbaar was met een mens die een boek leest in een bibliotheek. "Ons model leert van de data, het kopieert deze niet," zeiden ze.

Dit argument brokkelt af onder het gewicht van de realiteit. Wanneer een AI de specifieke stijl van een levende kunstenaar zo perfect kan repliceren dat het hun markt vernietigt, is dat geen redelijk gebruik (fair use); dat is marktvervanging. Wanneer een AI een betaald artikel van de New York Times zo uitgebreid kan samenvatten dat de gebruiker geen reden heeft om op de link te klikken of een abonnement te nemen, is dat diefstal.

Het sociale contract van het open web ("Ik laat je mijn site crawlen zodat je me verkeer kunt sturen") is verbroken. Zoekmachines stuurden vroeger verkeer. AI-engines zuigen de waarde op en houden de gebruiker in het chatvenster. Het verkeer is gestopt.

De tegenaanval

De makers vechten terug. En ze winnen.

• De rechtszaken: De rechtszaak New York Times vs. OpenAI was slechts het startschot. Class-action rechtszaken van auteurs, kunstenaars en programmeurs vinden hun weg door de rechtbanken. De wettelijke aansprakelijkheid voor het gebruik van "onzuivere" modellen schiet omhoog.
• De muren: Platforms sluiten hun deuren. Reddit, Twitter (X) en Stack Overflow hebben hun API's achter enorme betaalmuren geplaatst. Grote uitgevers blokkeren de GPTBot-crawler in hun robots.txt-bestanden. Het "Open Web" verandert in een reeks ommuurde tuinen.
• Het vergif: Kunstenaars gebruiken tools zoals "Nightshade" en "Glaze" om hun afbeeldingen wiskundig te vergiftigen. Deze tools veranderen de pixels op manieren die onzichtbaar zijn voor het menselijk oog, maar chaotisch voor een AI-model. Als je hun kunst scrapt zonder toestemming, maak je je model stuk. Het is een digitale vorm van het vergiftigen van de watervoorraad om de indringers af te schrikken.

Data Dignity: Een nieuwe filosofie

Bij Dweve omarmen we deze verschuiving. Wij geloven in het concept van Data Dignity, een term die wordt verdedigd door computerwetenschapper Jaron Lanier. Het kernprincipe is simpel: als uw data bijdraagt aan de waarde van een AI-systeem, verdient u een deel van die waarde.

We bewegen van de "Extractie-economie" (data delven als olie) naar de "Samenwerkingseconomie" (datamakers behandelen als partners).

Het Dweve Marktplaatsmodel

Wij bouwen de infrastructuur voor deze nieuwe economie. We noemen het de "Fair Trade"-certificering voor AI. Onze aanpak rust op drie pijlers:

1. Toestemming en Licentiëring

We scrapen geen data van bronnen die zich hebben afgemeld. We respecteren robots.txt. Maar we gaan verder. We onderhandelen actief over licenties met houders van datarechten. We bouwen een marktplaats waar uitgevers, universiteiten en domeinexperts hun datasets kunnen uploaden en hun voorwaarden kunnen bepalen.

2. Naamsvermelding en Afkomst

Omdat onze architectuur modulair is (Mixture of Experts) en RAG (Retrieval-Augmented Generation) gebruikt, kunnen we de afkomst van een beslissing traceren.

Als onze "Medische Expert" een vraag over een zeldzame ziekte beantwoordt en die informatie uit een specifiek medisch tijdschriftartikel haalt, citeren we het artikel. We tonen de gebruiker de bron. Dit herstelt de verkeerslink. Het geeft eer waar eer toekomt.

Als onze "Codeerassistent" een complex algoritmefragment suggereert, identificeren we de open-source licentie (MIT, Apache) en de originele repository. We respecteren de naamsvermeldingsvereisten van Open Source.

3. Compensatie (De "Spotify voor Data")

Dit is het moeilijkste deel, maar het belangrijkste. We piloten een model voor inkomstendeling. We volgen welke datasets worden gebruikt om welke "Expert"-modules te trainen.

Als een klant betaalt om de "Dweve Juridisch Expert (Duits Contractenrecht)" te gebruiken, vloeit een deel van die inkomsten terug naar de juridische uitgevers en advocatenkantoren die het trainingscorpus hebben geleverd. Het is een royaltymodel, vergelijkbaar met hoe Spotify muzikanten betaalt (hoewel hopelijk genereuzer).

Dit creëert een duurzaam ecosysteem. Het stimuleert experts om meer hoogwaardige data te creëren, omdat ze weten dat ze ervoor betaald zullen worden. Het verandert de AI van een parasiet in een symbiotische partner.

Kwaliteit boven kwantiteit

Sceptici in Silicon Valley lachen hierom. Ze zeggen: "Je kunt niet voor alles betalen! Het is te duur! Je zult nooit kunnen schalen! Je hebt het hele internet nodig!"

Ze hebben ongelijk. Ze zitten vast in de mentaliteit van 2020, waarin "Big Data" betekende "Alle Data".

We hebben geleerd dat Datakwaliteit oneindig veel belangrijker is dan Datakwantiteit. Een terabyte aan willekeurige internetreacties (gevuld met trollen, bots en slechte grammatica) is minder waard dan een megabyte aan geverifieerde, hoogwaardige leerboekdata.

Door te betalen voor data, krijgen we toegang tot de "Donkere Materie" van het internet: de data die zich achter betaalmuren bevindt, in bedrijfsarchieven, opgesloten in academische tijdschriften of in offline repositories. Deze data is schoner, dichter en betrouwbaarder dan het openbare web.

Trainen op hoogwaardige, gelicentieerde data stelt ons in staat om kleinere, efficiëntere modellen te bouwen die beter presteren dan massale modellen die getraind zijn op rommel. Het is het verschil tussen een verfijnd dieet en eten uit een vuilnisbak.

Het zakelijke voordeel

Voor onze zakelijke klanten gaat dit niet alleen over ethiek. Het gaat over risicobeheer. Grote bedrijven zijn doodsbang om GenAI te gebruiken omdat ze vrezen voor rechtszaken over auteursrecht. Ze willen niet aangeklaagd worden door Getty Images omdat hun marketing-AI per ongeluk een auteursrechtelijk beschermd personage heeft gegenereerd.

Door Dweve's "Fair Trade"-modellen te gebruiken, krijgen ze een schone lei. We vrijwaren hen tegen auteursrechtclaims omdat we het papieren spoor hebben. We kunnen bewijzen dat elk stukje data in ons model legaal is verkregen.

In de gereguleerde bedrijfswereld is "Schone AI" een premium product. Het tijdperk van het Wilde Westen loopt ten einde. Het tijdperk van de Professionele AI begint. En professionals betalen hun leveranciers.

Klaar om AI te bouwen op een ethisch fundament? Dweve's Fair Trade data-marktplaats zorgt ervoor dat u nooit te maken krijgt met rechtszaken over auteursrecht, terwijl u toegang krijgt tot trainingsdata van hogere kwaliteit dan het gescrapete internet kan bieden. Neem contact met ons op om te leren hoe data dignity uw concurrentievoordeel kan worden.