生成メディア企業がトレーニングデータを調達する方法に変化が起きている。公然とスクレイピングして後で訴訟に対処するのではなく、オプトインした作品に対してクリエイターにロイヤリティを支払う企業が出てきている。戦略的な問いは、補償が敵対者を供給者に変えるのか、それとも信頼問題を解決することなく単にビジネスコストを引き上げるだけなのかということだ。

経営陣にとって、経済性は倫理性よりも重要である。ライセンスされたデータは慈善項目ではなく、競争上の堀になりつつある。Adobeは既に管理していたストック素材でFireflyを構築し、GettyとShutterstockはライブラリーを継続的なライセンス収益に転換した。ByteDanceのSeedanceや、RunwayやGoogleのVeoといったライバルは性能競争を繰り広げている。クリーンな出所を確実に証明できる企業が、広告、映画、ブランドマーケティング分野のエンタープライズバイヤーを獲得するだろう。こうした分野では法的補償は好意ではなく購入要件である。ライセンスされていないモデルは、規制を強化する管轄区域が増えるたびに膨らむ偶発債務を抱えている。

リスクは双方向に存在する。ロイヤリティプールを公平に拡大するのは困難だ。ピクセルレベルでの帰属は未解決であり、使用ごとのマイクロペイメントはターゲットとするクリエイターを満足させるには少額すぎる可能性があり、賛同ではなく不満を生む。一方、自由にスクレイピングされたデータで訓練されたモデルはコスト優位性を享受し、コンプライアンス遵守プレイヤーと非遵守プレイヤー間の格差を広げ、国境を越えた規制裁定取引を招く。

経営幹部にとって、3つの行動が求められる。第一に、生成AI ベンダー契約においてデータ出所をデューデリジェンス項目として扱い、補償条項と監査権を含めること。第二に、クリエイティブIPを所有している場合、作品が無断で使用される前にライセンス供与を収益源として評価すること。第三に、コンプライアンスコスト曲線をモデル化すること。EU AI法の透明性義務と米国での訴訟増加により、ライセンスされていないデータの価格は時間とともに上昇する。

予測: 18〜24カ月以内に、階層化された市場が出現すると予想される。プレミアムな出所検証済みモデルは、規制対象や ブランドに敏感な購入者から高価格を得る一方、低コストのスクレイピングモデルは消費者向けや重要度の低い用途で存続する。アーティストへの支払いだけでは十分ではないが、生成メディア経済のエンタープライズ層への入場券に急速になりつつある。