Por que treinar um modelo com os meus textos não me rende nada quando ele é lançado?

Todo grande modelo de linguagem é construído sobre bilhões de documentos escritos por pessoas, mas não existe nenhum mecanismo técnico para rastrear o quanto a obra de um criador específico influenciou uma saída específica do modelo. Métodos de atribuição de dados, como funções de influência, existem na pesquisa, mas não escalam para modelos com centenas de bilhões de parâmetros treinados em corpora de trilhões de tokens. Um artigo de posição de 2025 argumenta que os dados de treinamento deveriam ser a parte mais cara de um LLM precisamente porque seu valor é atualmente externalizado sobre criadores que não recebem nada. Uma proposta de março de 2026 chamada Sovereign Context Protocol e um framework de fevereiro de 2026 para atribuição de dados centrada no ser humano tentam preencher essa lacuna, mas nenhum foi implantado em escala de produção por nenhum grande provedor de modelos. Sem um primitivo de atribuição funcional, não há base técnica para compensação, negociação de licenciamento,