Mengapa pelatihan pada tulisan saya tidak menghasilkan apa-apa bagi saya ketika model diluncurkan?

Setiap model bahasa besar dibangun dari miliaran dokumen yang ditulis oleh individu-individu, namun tidak ada mekanisme teknis untuk melacak seberapa besar karya pencipta tertentu memengaruhi keluaran model tertentu. Metode atribusi data seperti influence functions memang ada dalam penelitian, tetapi tidak dapat diskalakan ke model dengan ratusan miliar parameter yang dilatih pada korpus triliunan token. Sebuah position paper tahun 2025 berargumen bahwa data pelatihan seharusnya menjadi bagian paling mahal dari sebuah LLM, justru karena nilainya saat ini dieksternalisasi kepada para pencipta yang tidak mendapat apa-apa. Sebuah proposal Maret 2026 bernama Sovereign Context Protocol dan kerangka kerja Februari 2026 untuk atribusi data yang berpusat pada manusia keduanya berupaya menutup kesenjangan ini, tetapi belum ada yang diterapkan dalam skala produksi oleh penyedia model besar mana pun. Tanpa primitif atribusi yang berfungsi, tidak ada dasar teknis untuk kompensasi, negosiasi lisensi,