AI「基準」授權：為什麼出版商認為這比訓練交易更重要？

人工智慧「基準」授權：出版商為何推崇此模式？

隨著科技的不斷進步，人工智慧（AI）對於內容的使用方式也在持續演進。在過去，許多AI平台與新聞出版商之間的合作主要依賴於訓練數據的授權交易。然而，近年來，所謂的「基準」（grounding）授權正快速成為新常態，出版商也開始更重視此一模式。

簡而言之，基準授權的支付條件是基於AI系統如何在實時從出版商那裡獲取內容。當使用者查詢一個近期的新聞更新如「特朗普與澤倫斯基會面」，AI引擎無法依據已存的訓練數據提供答案，因為這些數據可能已經是六個月前的內容。因此，AI引擎要用基準方式從多個出版商那裡取得最新資訊，以回應使用者的需求。

相較之下，訓練授權通常是一次性支付，出版商在收到一筆固定的費用後，讓AI系統使用其內容作為訓練之用。許多初期的合作形式都屬於訓練授權。例如，《紐約時報》和亞馬遜之間的交易價值達到2,000萬美元。

訓練授權雖然在過去占主導地位，但隨著AI引擎的演進，其價值已經降低。對於許多出版商而言，基準授權所帶來的持續收入機會和可見度更具吸引力。類似DPG Media的出版商指出，訓練交易對於AI平台而言不再具有高價值，在法律角度而言也充滿了版權質疑。關於即時內容的使用，出版商更傾向於選擇基準授權。

現在的交易更傾向於使用量基礎的支付模式，這涉及到了多種形式的支付：按使用量支付、按查詢支付、按抓取次數支付，甚至是分成模式，例如與Perplexity和Prorata.ai的合作。這些模式以基準方式將內容展示於結果中，使得出版商獲取報酬。

此演進對出版商而言更有利。當初ChatGPT在2022年問世時，出版社面臨一個挑戰是擔憂內容會被侵權。然而，隨著基準技術的應用，出版商如今可以透過每次被抓取的內容獲得報酬，對於以按抓取次數支付的出版商而言，這無疑是增加收入的一個好機會。

過去的訓練授權模式也許帶來了短期的經濟利益，但無法在長期內支持出版商的業務模式。基準授權則不同，其帶來的持續性資源，可以促進出版商與AI平台的雙贏合作。隨著技術進一步發展，基準授權很可能成為AI領域的主流支付模式，並改變出版業界的生態結構。

目前尚難以確定哪一種支付模式會成為首選，但隨著出版商與AI平台更為熟悉和精明，雙方所談定的合約條件也將愈加成熟。最重要的是，基準授權不僅提供了更穩定的收益管道，也為出版商保護其內容提供了更多控制力和保障。