AI經濟模式的新時代：媒體產業的革新挑戰
隨著人工智能（AI）在媒體領域的運用日趨廣泛，有關AI產生的數據獲取與補償模式也逐漸成為業界關注的焦點。過去，以固定費用為主的授權模式正受到挑戰，創新型的「按查詢付費」與「按抓取付費」正在成為出版商從AI流量中獲利的新途徑。
AI技術推動下的新經濟模式
AI的補償方式正在演變，在不僅僅是出版商需求的推動下，許多新模式正在逐漸形成。市場上已出現一系列新的資助方式或即將推出，這些方式將根據多種功能來補償出版商。然而，其中的一個問題在於AI抓取數據的不一致性。
部分企業如Cloudflare已經推出AI抓取器一鍵拒絕功能，而IAB Tech Lab正考慮採用按抓取及按查詢付費模式，並正在開發其大型語言模型（LLM）內容抓取框架。在英國，數字導航者項目作為一個非營利組織，專注於利用區塊鏈技術來追踪AI抓取數據，並自動向內容創作者支付版稅。
按查詢 vs. 按抓取
IAB Tech Lab的CEO Anthony Katsur特別看好按查詢付費模式，並放眼其擴展性。他指出：「一次抓取可以假設性地支持數萬次查詢，而出版商只為這次抓取收取一次費用。而按查詢付費，意味著每次查詢結果中使用到出版商的內容時，他們都能獲得報酬。」
然而，對於按抓取付費的模式，許多人持消極態度。Raptive的首席策略師Paul Bannister表示，這種模式可能會促使AI公司減少抓取次數，這雖是個好結果，但並不能真正解決實際問題。按查詢或按推論付費可能更具吸引力，但需要更好的歸屬關係。
區塊鏈技術的應用：
在其他試驗性項目中，例如英國的數字導航者正在使用區塊鏈技術以使AI內容的授權更安全透明。這個概念是利用區塊鏈追踪AI系統如何及何時使用授權內容，然後透過智慧合約自動根據使用情況支付版稅。
精選AI補償模式要素
要建立一個實際運行的AI內容授權市場，三個關鍵要素需要到位：
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摩擦：像Cloudflare的AI機器人封鎖工具等舉措，讓AI公司無法不經意地利用出版商內容，迫使他們制定協議。
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定價模型：無論是按抓取、按查詢，還是其他方式，都需要一個清晰的補償架構。
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歸屬：出版商與平台需要能夠精確測量內容被AI系統獲取和使用的工具，這是任何支付系統可擴展的基礎。
這些新的支付模型並不一定會在一夜之間大幅改變出版商的收入，但隨著像Cloudflare這樣的基礎設施提供者提供更強的防禦，出版商的賠償模式有望從固定費用的授權演變為更具動態性和潛在希望的新形式。
我們預期未來幾個月將出現大量的創新點子，進一步推動這個領域的發展。