La tokenizzazione dei contenuti potrebbe essere la prossima grande tendenza dell’intelligenza artificiale: ecco perché

Le principali organizzazioni mediatiche stanno stipulando sempre più accordi di licenza con i giganti dell'intelligenza artificiale. Per giornali come il New York Times, un accordo del genere tutela la proprietà intellettuale e fornisce un ulteriore flusso di entrate.

Nel frattempo, aziende come OpenAI e Amazon possono addestrare i propri modelli su informazioni accurate ed evitare cause legali per violazione del copyright. Tuttavia, gli esperti di IoTeX Network, O.XYZ e AR.IO hanno dichiarato a BeInCrypto che le alternative decentralizzate esistenti potrebbero ottenere gli stessi risultati in modo più trasparente ed equo per i creatori di contenuti.

La nuova strategia di intelligenza artificiale del New York Times

In una mossa che ha attirato notevole attenzione, all'inizio di questo mese il New York Times ha firmato un accordo con Amazon, che consente ad Amazon di utilizzare i suoi contenuti editoriali per addestrare i modelli di intelligenza artificiale (IA) dell'azienda tecnologica.

L'accordo di licenza tra il New York Times e Amazon consente all'azienda tecnologica di utilizzare articoli del quotidiano e delle sue altre pubblicazioni. Tuttavia, l'annuncio pubblico del giornale sull'accordo non ha rivelato i termini finanziari.

Questa decisione segna un cambiamento pubblico nella strategia del New York Times, che in precedenza si era opposto all'utilizzo non autorizzato dei suoi contenuti da parte dei grandi modelli linguistici (LLM).

Nel gennaio 2024, il quotidiano ha intentato una causa contro OpenAI e Microsoft per violazione del copyright. Il New York Times ha affermato che queste aziende hanno utilizzato articoli protetti da copyright per la formazione dei loro LLM senza autorizzazione o compenso. La causa è ancora in corso e non ha ancora raggiunto un accordo.

Il New York Times non è la prima testata giornalistica a fare causa a un'azienda tecnologica per l'uso ingiusto della sua proprietà intellettuale.

"Negli ultimi anni, molti grandi progetti tecnologici hanno dovuto affrontare numerose azioni legali e sanzioni. Ad esempio, Google ha dovuto affrontare multe per oltre 8 miliardi di euro da parte dell'UE nell'ultimo decennio a causa di pratiche inadeguate in materia di dati", ha dichiarato a BeInCrypto Ahmad Shadid, CEO di O.XYZ.

Poiché i creatori dei principali LLM necessitano di un accesso più ampio a informazioni accurate, accordi di questo tipo stanno diventando sempre più comuni.

L'ascesa degli accordi di licenza

Gli accordi di licenza stanno diventando sempre più popolari. L'anno scorso,OpenAI, guidata da Sam Altman , ha firmato un accordo con la multinazionale europea dei media Axel Springer SE. L'accordo rispecchiava da vicino quello recentemente stipulato tra il New York Times e Amazon.

L'accordo consente a OpenAI di utilizzare articoli provenienti da organizzazioni mediatiche di proprietà di Axel Springer, tra cui Politico, Business Insider e Morning Brew, tra le principali pubblicazioni internazionali.

In seguito, Altman firmò accordi simili con il Financial Times, Vogue e le società madri di testate come The New Yorker, Cosmopolitan e Le Monde, solo per citarne alcune. OpenAI accettò di collegare tutte le informazioni rilevanti agli articoli originali nell'ambito di questi accordi.

Poiché le principali aziende tecnologiche si trovano ad affrontare una pressione sempre maggiore a causa delle violazioni della proprietà intellettuale e del copyright, queste situazioni rappresentano un vantaggio per tutte le parti coinvolte.

"Dopo cause legali come quella intentata dal New York Times, le aziende di intelligenza artificiale stanno diventando più caute riguardo ai materiali su cui si formano. Gli accordi di licenza offrono tranquillità e, per gli editori, rappresentano un'opportunità per trasformare decenni di contenuti archiviati in un reddito costante. Allo stesso tempo, le aziende di intelligenza artificiale beneficiano dell'accesso esclusivo a fonti affidabili, il che contribuisce a migliorare la qualità dei loro modelli", ha spiegato Aaron Basi, responsabile di prodotto di IoTeX Network.

Ma esiste un modo migliore per ottenere gli stessi risultati con maggiore trasparenza?

La decentralizzazione può portare trasparenza negli accordi sull'intelligenza artificiale?

Trovare una soluzione che ampli l'accesso a informazioni affidabili quando si interagisce con l'intelligenza artificiale e che compensi equamente i suoi creatori sta diventando sempre più urgente. Gli accordi di licenza offrono una strada per raggiungere questo obiettivo.

"Il valore strategico è enorme. Questi accordi possono includere una maggiore visibilità, ad esempio la presenza in risposte o riassunti generati dall'intelligenza artificiale. Si ha anche accesso ad analisi che mostrano come i contenuti vengono utilizzati o con cui si interagisce", ha affermato Basi.

Contribuisce inoltre notevolmente a prevenire la disinformazione quando si utilizzano gli LLM.

"Addestrare l'IA senza dati verificati e trasparenti è come volare alla cieca. Se non riusciamo a tracciare cosa è entrato, non possiamo fidarci di cosa esce. È così che finiamo con fallimenti silenziosi, creati da modelli di IA fragili e privi di una prospettiva a lungo termine", ha dichiarato a BeInCrypto Phil Mataras, fondatore di AR.IO.

Tuttavia, questi accordi di licenza sono spesso privati, il che rende difficile per i creatori di contenuti più piccoli ottenere accordi simili o tutelarsi da casi di uso improprio. La decentralizzazione ha il potenziale per livellare le condizioni di concorrenza in questo caso.

"I modelli chiusi vincono gli sprint a breve termine. I modelli decentralizzati vincono la maratona. La fiducia regna sovrana insieme a trasparenza e verificabilità", ha aggiunto Mataras.

Web3 offre diversi strumenti per raggiungere questo scopo.

Tokenizzazione dei contenuti su reti decentralizzate

Le tecnologie decentralizzate possono creare un sistema più democratico e trasparente per tutti i creatori di contenuti, consentendo loro di concedere in licenza i propri contenuti. Questo è particolarmente vantaggioso per coloro che spesso vengono trascurati nei tradizionali accordi privati.

"Invece di stipulare accordi di licenza individuali a porte chiuse, i creatori possono caricare contenuti su una rete decentralizzata. Gli smart contract possono far rispettare i termini e gestire automaticamente i pagamenti. Questo semplifica la partecipazione dei creatori indipendenti o delle organizzazioni più piccole. Inoltre, crea maggiore trasparenza su chi utilizza i dati e come", ha spiegato Basi.

La tokenizzazione offre inoltre ai creatori un metodo per monitorare l'utilizzo attivo dei loro contenuti da parte dei modelli di intelligenza artificiale.

"La tokenizzazione dei contenuti potrebbe offrire agli editori maggiore controllo e un migliore tracciamento. Ad esempio, potrebbero stabilire regole per l'accesso o l'utilizzo e ricevere pagamenti automatici tramite smart contract. È ancora presto, ma per le aziende mediatiche digital-first, questo tipo di configurazione potrebbe offrire nuovi modi per generare entrate senza rinunciare al controllo", ha aggiunto Basi.

Altre soluzioni basate su blockchain possono garantire una tenuta dei registri indelebile, rafforzando ulteriormente queste opzioni decentralizzate.

Proteggere la proprietà intellettuale attraverso sistemi basati su blockchain

Un altro aspetto fondamentale di un ecosistema digitale veramente equo è garantire l'autenticità, tracciare l'utilizzo e proteggere la proprietà intellettuale. È qui che i sistemi di provenienza basati su blockchain emergono come soluzioni efficaci.

I sistemi di provenienza basati su blockchain sono progettati per registrare meticolosamente la cronologia e la genealogia dei contenuti digitali. Sfruttano le caratteristiche principali della blockchain – tracciabilità, trasparenza e immutabilità – per creare registri affidabili e a prova di manomissione.

Ogni evento significativo nel ciclo di vita di un contenuto, dalla sua creazione a qualsiasi modifica o trasferimento, può essere registrato su un registro distribuito , creando una registrazione indelebile della sua cronologia.

"I sistemi di provenienza sono stati molto utili nel settore tecnologico. Dovendo descrivere con precisione la storia di un set di dati utilizzato o trasferito, aiutano a stabilire il proprietario iniziale, a chi è stato venduto, come, quando e l'attuale detentore di quel set di dati. I sistemi blockchain dispongono già di meccanismi di archiviazione permanente, che garantiscono rigidità in termini di proprietà dei dati", ha dichiarato Shadid a BeInCrypto.

Partendo da questa base di storia verificabile, gli strumenti di filigrana integrano i sistemi di provenienza incorporando informazioni nascoste e identificabili direttamente nel contenuto digitale.

"Gli strumenti di watermarking svolgono un ruolo fondamentale nella prevenzione delle violazioni del copyright, del furto di dati e delle rivendicazioni illecite di proprietà… Queste tecniche mettono a dura prova i ladri di dati e gli hacker, al fine di garantire l'integrità, l'equità e l'etica dei dati", ha aggiunto Shadid.

I principi di decentralizzazione potrebbero essere estesi anche alla governance e alla gestione collettive dei contenuti.

Media DAO: dare potere ai creatori nella concessione di licenze per i contenuti

Invece di lasciare che siano i singoli creatori o i dirigenti delle grandi organizzazioni mediatiche a prendere decisioni in materia di licenze sui contenuti, le organizzazioni autonome decentralizzate (DAO) potrebbero dare potere a collettivi di creatori, come i giornalisti, di assumere il controllo del processo decisionale in modo collaborativo.

"Un gruppo di creatori potrebbe mettere in comune il proprio lavoro e utilizzare una DAO per gestire licenze, pagamenti e governance. Questo approccio offre alle voci indipendenti un posto al tavolo quando si tratta con le grandi aziende di intelligenza artificiale. Rende inoltre più facile negoziare condizioni eque e garantisce che le decisioni vengano prese collettivamente. È come un sindacato, ma progettato per l'era digitale", ha spiegato Basi.

Nonostante l'attenzione alla trasparenza, gli accordi di licenza tra modelli di intelligenza artificiale e fonti di informazione sono ancora in una fase iniziale. Ciò solleva una domanda cruciale: i modelli open source subiranno un ritardo man mano che le aziende di intelligenza artificiale si assicurano accordi esclusivi sui dati?

Accordi di licenza vs. decentralizzazione: quale strada avrà successo?

L'uso non autorizzato e poco trasparente dei contenuti da parte degli LLM ha inizialmente suscitato un notevole malcontento tra i creatori originali. Gli accordi di licenza hanno ora migliorato la situazione.

Tuttavia, la trasparenza totale è ancora lontana. Accordi come quello stipulato tra il New York Times e Amazon non saranno sufficienti per chi vuole sapere da dove provengono i propri dati e per i creatori che vogliono capire come vengono utilizzati i loro contenuti.

"I modelli chiusi vincono gli sprint a breve termine. I modelli decentralizzati vincono la maratona. La fiducia regna sovrana, insieme a trasparenza e verificabilità", ha affermato Mataras.

Basi è d'accordo e aggiunge:

La trasparenza è un vantaggio fondamentale. Le persone vogliono capire cosa c'è dietro gli strumenti che utilizzano, soprattutto in settori delicati come la sanità o l'istruzione. I progetti open source possono adattarsi rapidamente, ottenere supporto dalla comunità e costruire fiducia attraverso l'apertura. A lungo termine, quella fiducia potrebbe essere più importante dell'accesso a pochi set di dati esclusivi.

Sebbene gli accordi di licenza siano un buon punto di partenza, la vera trasformazione per i creatori di contenuti e la trasparenza dell'intelligenza artificiale deriveranno probabilmente da approcci decentralizzati e open source.

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