¿Por qué entrenar un modelo con mis escritos no me genera ningún beneficio cuando el modelo se lanza?

Todo modelo de lenguaje grande se construye sobre miles de millones de documentos escritos por personas individuales, pero no existe ningún mecanismo técnico para rastrear cuánto influyó el trabajo de un creador específico en una salida específica del modelo. Los métodos de atribución de datos, como las funciones de influencia, existen en la investigación pero no escalan a modelos con cientos de miles de millones de parámetros entrenados en corpus de billones de tokens. Un artículo de posición de 2025 sostiene que los datos de entrenamiento deberían ser la parte más costosa de un LLM precisamente porque su valor se externaliza actualmente hacia los creadores, quienes no reciben nada. Una propuesta de marzo de 2026 llamada Sovereign Context Protocol y un marco de febrero de 2026 para la atribución de datos centrada en las personas intentan cerrar esta brecha, pero ninguno ha sido implementado a escala de producción por ningún proveedor de modelos importante. Sin un primitivo de atribución funcional, no existe base técnica para la compensación, la negociación de licencias,