وفي أواخر أكتوبر/تشرين الأول، قدمت شركة نيوز كورب دعوى قضائية”https://www.theverge.com/2024/10/21/24275924/news-corp-wall-street-journal-perplexity-lawsuit-copyright-infringement”> دعوى قضائية ضد Perplexity AI، وهو محرك بحث شهير يعمل بالذكاء الاصطناعي. للوهلة الأولى، قد يبدو هذا غير ملحوظ. ففي نهاية المطاف، تنضم هذه الدعوى إلى أكثر من عشرين قضية مماثلة تسعى للحصول على الائتمان أو الموافقة أو التعويض عن استخدام البيانات من قبل مطوري الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن هذا النزاع على وجه الخصوص مختلف، وقد يكون الأكثر أهمية بين كل هذه الخلافات.
إن مستقبل بحث الذكاء الاصطناعي على المحك، أي روبوتات الدردشة التي تلخص المعلومات من جميع أنحاء الويب. إذا بهم”https://www.ft.com/content/87af3340-2611-4650-9ae3-036927e9f65c”> شعبية متزايدة إن أي مؤشر على ذلك هو أن “محركات الإجابات” التي تعمل بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تحل محل محركات البحث التقليدية باعتبارها بوابتنا الافتراضية إلى الإنترنت. في حين أن روبوتات الدردشة العادية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي يمكنها إعادة إنتاج المعلومات التي تم تعلمها من خلال التدريب، بشكل غير موثوق في كثير من الأحيان، فإن أدوات بحث الذكاء الاصطناعي مثل Perplexity، أو Gemini من Google، أو”https://www.technologyreview.com/2024/10/31/1106472/chatgpt-now-lets-you-search-the-internet/”> SearchGPT العامة الآن لـ OpenAI تهدف إلى استرداد المعلومات وإعادة تجميعها من مواقع الطرف الثالث. إنهم يعيدون ملخصًا قصيرًا للمستخدمين بالإضافة إلى روابط لعدد قليل من المصادر، بدءًا من الأوراق البحثية إلى مقالات ويكيبيديا ونصوص YouTube. يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بالقراءة والكتابة، لكن المعلومات تأتي من الخارج.
في أفضل حالاته، يمكن لبحث الذكاء الاصطناعي أن يستنتج بشكل أفضل نية المستخدم، ويضخم المحتوى عالي الجودة، ويجمع المعلومات من مصادر متنوعة. ولكن إذا أصبح بحث الذكاء الاصطناعي بوابتنا الرئيسية إلى شبكة الإنترنت، فإنه يهدد بتعطيل الاقتصاد الرقمي غير المستقر بالفعل. واليوم، يعتمد إنتاج المحتوى عبر الإنترنت على مجموعة هشة من الحوافز المرتبطة بحركة المرور الافتراضية: الإعلانات، أو الاشتراكات، أو التبرعات، أو المبيعات، أو التعرض للعلامة التجارية. من خلال حماية الويب خلف برنامج دردشة آلي يعرف كل شيء، يمكن لبحث الذكاء الاصطناعي أن يحرم المبدعين من الزيارات و”مقل العيون” الذي يحتاجون إليه للبقاء على قيد الحياة.
إذا أدى بحث الذكاء الاصطناعي إلى تفكيك هذا النظام البيئي، فمن غير المرجح أن يساعد القانون الحالي. تعتقد الحكومات بالفعل أن المحتوى يمر عبر ثغرات في النظام القانوني، وهي تتعلم كيفية تنظيم تدفق القيمة عبر الويب بطرق أخرى. يجب أن تستخدم صناعة الذكاء الاصطناعي هذا الضيق فرصة سانحة لبناء سوق محتوى أكثر ذكاءً قبل أن تلجأ الحكومات إلى التدخلات غير الفعالة، أو التي لا تفيد سوى قلة مختارة، أو تعرقل التدفق الحر للأفكار عبر الويب.
حقوق الطبع والنشر ليست الحل لتعطيل بحث الذكاء الاصطناعي
تجادل شركة News Corp بأن استخدام محتواها لاستخراج معلومات للبحث باستخدام الذكاء الاصطناعي يرقى إلى مستوى انتهاك حقوق الطبع والنشر.”https://s3.documentcloud.org/documents/25244804/news-corp-vs-perplexity.pdf”> ادعاء أن شركة Perplexity AI “تتنافس[s] للقراء بينما يستفيدون مجانًا في نفس الوقت من الناشرين. ومن المحتمل أن يشاركهم هذا الشعور نيويورك تايمز، الذي أرسل التوقف والكف”https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/nyt-sends-ai-startup-perplexity-cease-desist-notice-over-content-use-wsj-reports-2024-10-15/”> حرف إلى Perplexity AI في منتصف أكتوبر.
وفي بعض النواحي، تكون الحجة المرفوعة ضد بحث الذكاء الاصطناعي أقوى من تلك”https://www.theatlantic.com/technology/archive/2024/02/generative-ai-lawsuits-copyright-fair-use/677595/”> حالات أخرى التي تنطوي على تدريب الذكاء الاصطناعي. في التدريب، يكون للمحتوى التأثير الأكبر عندما يكون غير استثنائي ومتكرر؛ يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي سلوكيات قابلة للتعميم من خلال ملاحظة الأنماط المتكررة في مجموعات بيانات ضخمة، وتكون مساهمة أي جزء واحد من المحتوى محدودة. في البحث، يكون للمحتوى التأثير الأكبر عندما يكون جديدًا أو مميزًا، أو عندما يكون منشئه موثوقًا بشكل فريد. حسب التصميم، يهدف بحث الذكاء الاصطناعي إلى إعادة إنتاج ميزات محددة من تلك البيانات الأساسية، واستدعاء بيانات اعتماد المنشئ الأصلي، و”https://www.perplexity.ai/hub/technical-faq/what-is-an-answer-engine-and-how-does-perplexity-function-as-one”> الوقوف في مكانه من المحتوى الأصلي.
ومع ذلك، تواجه شركة News Corp معركة شاقة لإثبات أن شركة Perplexity AI تنتهك حقوق الطبع والنشر عندما تقوم بمعالجة المعلومات وتلخيصها. حقوق الطبع والنشر لا تحمي الحقائق فقط، أو العمل الإبداعي والصحفي والأكاديمي اللازم لإنتاجها. لقد فضلت المحاكم الأمريكية تاريخيا المدعى عليهم في مجال التكنولوجيا الذين يستخدمون المحتوى لأغراض تحويلية بما فيه الكفاية، ويبدو أن هذا النمط من المرجح أن يفعل ذلك”https://casetext.com/case/kadrey-v-meta-platforms-inc”> تابع. وإذا نجحت شركة نيوز كورب، فإن التداعيات سوف تمتد إلى ما هو أبعد من الذكاء الاصطناعي المحير. إن تقييد استخدام المحتوى الغني بالمعلومات لأغراض غير إبداعية أو غير معبرة يمكن أن يحد من الوصول إلى بيانات وفيرة ومتنوعة وعالية الجودة، مما يعيق الجهود الأوسع لتحسين سلامة وموثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي.
تتعلم الحكومات كيفية تنظيم توزيع القيمة عبر الإنترنت
إذا كان القانون الحالي غير قادر على حل هذه التحديات، فقد تتطلع الحكومات إلى قوانين جديدة. وبتشجيع من النزاعات الأخيرة مع منصات البحث التقليدية ووسائل التواصل الاجتماعي، يمكن للحكومات أن تتابع إصلاحات جريئة على غرار قواعد المساومة الإعلامية التي تم سنها في عام 2016.”https://www.accc.gov.au/by-industry/digital-platforms-and-services/news-media-bargaining-code/news-media-bargaining-code”>أستراليا و”https://crtc.gc.ca/eng/industr/info.htm”>كندا أو المقترحة في”https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240AB886″>كاليفورنيا والولايات المتحدة”https://www.congress.gov/bill/118th-congress/senate-bill/1094/text”> الكونجرس. تُلزم هذه الإصلاحات منصات معينة بدفع أموال لبعض المؤسسات الإعلامية مقابل عرض محتواها، كما هو الحال في مقتطفات الأخبار أو لوحات المعرفة. وفرض الاتحاد الأوروبي التزامات مماثلة من خلال”https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/HTML/?uri=CELEX%3A32019L0790″> حقوق النشر الإصلاح، في حين أدخلت المملكة المتحدة على نطاق واسع”https://www.legislation.gov.uk/ukpga/2024/13/contents”> المنافسة الصلاحيات التي يمكن استخدامها لفرض المفاوضات.
باختصار، أظهرت الحكومات استعدادها لتنظيم تدفق القيمة بين منتجي المحتوى ومجمعي المحتوى، والتخلي عن إحجامها التقليدي عن التدخل في الإنترنت.
ومع ذلك، فإن المساومة الإلزامية هي حل صريح لمشكلة معقدة. هذه الإصلاحات”https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240AB886″> صالح فئة ضيقة من المؤسسات الإخبارية، تعمل على افتراض أن منصات مثل جوجل وميتا تستغل الناشرين. من الناحية العملية، من غير الواضح مقدار حركة المرور على منصاتهم التي تُعزى حقًا إلى الأخبار، حيث تتراوح التقديرات من”https://blog.google/supportingnews/#overview”> 2% ل”https://s3.documentcloud.org/documents/24129986/paying-for-news.pdf”> 35% من استعلامات البحث وفقط”https://about.fb.com/news/2023/09/an-update-on-facebook-news-in-europe/”>3% من خلاصات وسائل التواصل الاجتماعي. وفي الوقت نفسه، تقدم المنصات فائدة كبيرة للناشرين من خلال تضخيم محتواهم، وهذا أمر طبيعي”https://www.economist.com/leaders/2024/05/16/canadas-law-to-help-news-outlets-is-harming-them-instead”> قليل من الإجماع حول التقسيم العادل لهذه القيمة في الاتجاهين. ومن المثير للجدل أن قوانين المساومة الأربعة تنظم ببساطة فهرسة محتوى الأخبار أو الارتباط به، وليس مجرد إعادة إنتاجه. وهذا يهدد”https://www.aph.gov.au/DocumentStore.ashx?id=a9823801-565b-4833-8515-ea4fd57b3d01&subId=700056″>”القدرة على الارتباط بحرية” الذي يدعم الويب. علاوة على ذلك، ركزت قواعد المساومة على وسائل الإعلام القديمة، حيث لم يتجاوز عدد المنشورات 1400 نسخة”https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/documents/Open_Call_Response_-_catalog.pdf”>كندا، 1500 في”https://blog.google/around-the-globe/google-europe/google-licenses-content-from-news-publishers-under-the-eu-copyright-directive/”>الاتحاد الأوروبيو62 منظمة في”https://www.acma.gov.au/register-eligible-news-businesses”> أستراليا- تجاهل عدد لا يحصى من المبدعين والمستخدمين الذين يساهمون بالمنشورات والمدونات والصور ومقاطع الفيديو والبودكاست والتعليقات التي تزيد من حركة مرور النظام الأساسي.
ومع ذلك، وعلى الرغم من جميع مخاطرها، فإن المساومة الإلزامية قد تصبح استجابة جذابة لبحث الذكاء الاصطناعي. لسبب واحد، أن القضية أقوى. على عكس البحث التقليدي – الذي يقوم بفهرسة وربط وعرض مقتطفات مختصرة من المصادر لمساعدة المستخدم على تحديد ما إذا كان سينقر عليها أم لا – يمكن لبحث الذكاء الاصطناعي أن يحل محل الملخصات التي تم إنشاؤها مباشرة لمواد المصدر الأساسية، مما قد يؤدي إلى استنزاف حركة المرور ومقل العيون والتعرض من مواقع الويب النهائية. أكثر من أ”https://sparktoro.com/blog/2024-zero-click-search-study-for-every-1000-us-google-searches-only-374-clicks-go-to-the-open-web-in-the-eu-its-360/”> الثالث من جلسات Google تنتهي بدون نقرة واحدة، ومن المرجح أن تكون النسبة أعلى بكثير في بحث الذكاء الاصطناعي. يعمل بحث الذكاء الاصطناعي أيضًا على تبسيط الحسابات الاقتصادية: نظرًا لأن عددًا قليلًا فقط من المصادر يساهم في كل استجابة، يمكن للمنصات – والمحكمين – أن يتتبعوا بدقة أكبر مدى زيادة منشئي المحتوى المحددين في المشاركة والإيرادات.
وفي نهاية المطاف، الشيطان يكمن في التفاصيل. إن قواعد المساومة الإلزامية حسنة النية ولكن سيئة التصميم قد لا تفعل الكثير لإصلاح المشكلة، ولا تحمي سوى قلة مختارة، وربما تشل التبادل الحر للمعلومات عبر الويب.
الصناعة لديها نافذة ضيقة لبناء نظام مكافأة أكثر عدالة
ومع ذلك، فإن مجرد التهديد بالتدخل يمكن أن يكون له تأثير أكبر من الإصلاح الفعلي. تدرك شركات الذكاء الاصطناعي بهدوء خطر تصاعد التقاضي إلى التنظيم. على سبيل المثال، Perplexity AI وOpenAI وGoogle موجودة بالفعل”https://www.perplexity.ai/hub/blog/introducing-the-perplexity-publishers-program”> صفقات مذهلة مع الناشرين ومنصات المحتوى، حيث يغطي بعضها التدريب على الذكاء الاصطناعي والبعض الآخر يركز على البحث في الذكاء الاصطناعي. ولكن مثل قوانين المساومة المبكرة، فإن هذه الاتفاقيات لا تفيد سوى عدد قليل من الشركات، وبعضها (مثل”https://openai.com/index/openai-and-reddit-partnership/”> رديت) لم يلتزموا بعد بمشاركة هذه الأرباح مع منشئي المحتوى التابعين لهم.
إن سياسة الاسترضاء الانتقائية هذه لا يمكن الدفاع عنها. إنه يهمل الغالبية العظمى من المبدعين عبر الإنترنت، الذين لا يستطيعون الانسحاب بسهولة من بحث الذكاء الاصطناعي والذين لا يتمتعون بالقدرة على المساومة التي يتمتع بها الناشر القديم. فهو يزيل إلحاح الإصلاح من خلال تهدئة أعلى المنتقدين. فهو يضفي الشرعية على عدد قليل من شركات الذكاء الاصطناعي من خلال صفقات تجارية سرية ومعقدة، مما يجعل من الصعب على الداخلين الجدد الحصول على شروط متساوية أو تعويضات متساوية وربما ترسيخ موجة جديدة من الشركات.”https://casetext.com/case/united-states-v-google-llc-2″> البحث عن المحتكرين. على المدى الطويل، يمكن أن يخلق حوافز ضارة لشركات الذكاء الاصطناعي لتفضيل المصادر منخفضة التكلفة ومنخفضة الجودة على الجودة العالية ولكن الأكثر تكلفة.”https://www.kqed.org/news/11983333/why-is-google-removing-news-links-for-some-californians”> الأخبار أو المحتوى، تعزيز ثقافة غير نقدية”https://www.theverge.com/2024/5/30/24168344/google-defends-ai-overviews-search-results”> استهلاك المعلومات في هذه العملية.
وبدلا من ذلك، ينبغي لصناعة الذكاء الاصطناعي أن تستثمر في الأطر التي تكافئ المبدعين من جميع الأنواع على مشاركة المحتوى القيم. من”https://www.youtube.com/howyoutubeworks/product-features/monetization/#advertising”> يوتيوب ل”https://newsroom.tiktok.com/en-gb/tiktok-creator-fund-your-questions-answered”> تيك توك ل”https://help.x.com/en/using-x/creator-revenue-sharing”>X، أثبتت منصات التكنولوجيا قدرتها على تقديم مكافآت جديدة للمبدعين الموزعين في أسواق المحتوى المعقدة. في الواقع، يعد تحقيق الدخل بشكل أكثر عدالة من المحتوى اليومي أ”https://a16zcrypto.com/posts/article/read-write-own-intro/”> الهدف الأساسي حركة “web3” التي يحتفل بها أصحاب رؤوس الأموال. ينطبق نفس المنطق على بحث الذكاء الاصطناعي. إذا أسفرت الاستفسارات”https://www.cnbc.com/2024/08/22/perplexity-ai-plans-to-start-running-search-ads-in-fourth-quarter.html”> المشاركة المربحة لكن المستخدمين لا ينقرون للوصول إلى المصادر، ويجب على منصات البحث التجارية للذكاء الاصطناعي إيجاد طرق لإحالة هذه القيمة إلى المبدعين ومشاركتها على نطاق واسع.
بالطبع، من الممكن أن يكون اقتصادنا الرقمي معطلاً منذ البداية. وقد يكون الاعتماد على عائدات الإعلانات المتناقصة غير مستدام، وقد تسبب اقتصاد الاهتمام في إلحاق ضرر حقيقي بالخصوصية والنزاهة والديمقراطية على الإنترنت. قد يتطلب دعم الأخبار عالية الجودة والمحتوى الجديد أشكالًا أخرى من الاستثمار أو الحوافز.
ولكن لا ينبغي لنا أن نتخلى عن احتمال وجود اقتصاد رقمي أكثر عدالة. على الرغم من أن بحث الذكاء الاصطناعي يجعل المساومة على المحتوى أكثر إلحاحًا، إلا أنه يجعلها أيضًا أكثر جدوى من أي وقت مضى. ويجب على رواد الذكاء الاصطناعي اغتنام هذه الفرصة لوضع الأسس لنظام مكافآت ذكي ومنصف وقابل للتطوير. وإذا لم تفعل ذلك، فإن الحكومات لديها الآن الأطر ــ والثقة ــ اللازمة لفرض رؤيتها الخاصة للقيمة المشتركة.
بنيامين بروكس هو زميل في مركز بيركمان كلاين في جامعة هارفارد التدقيق في الاستجابة التنظيمية والتشريعية للذكاء الاصطناعي. وقد قاد سابقًا السياسة العامة لشركة Stability AI، وهي شركة مطورة للنماذج المفتوحة لتوليد الصور واللغة والصوت والفيديو. ولا تمثل وجهات نظره بالضرورة آراء أي منظمة تابعة له، في الماضي أو الحاضر.