Почему обучение модели на моих текстах не приносит мне ничего, когда модель выходит?

Каждая большая языковая модель построена на миллиардах документов, написанных отдельными людьми, однако не существует технического механизма для отслеживания того, насколько работа конкретного автора повлияла на конкретный вывод модели. Методы атрибуции данных, такие как функции влияния, существуют в исследовательской среде, но не масштабируются на модели с сотнями миллиардов параметров, обученные на корпусах из триллионов токенов. В позиционном документе 2025 года утверждается, что обучающие данные должны быть самой дорогостоящей частью LLM именно потому, что их ценность в настоящее время экстернализирована на авторов, не получающих ничего. Предложение марта 2026 года под названием Sovereign Context Protocol и фреймворк для человекоцентричной атрибуции данных февраля 2026 года пытаются закрыть этот пробел, однако ни один из них не был развёрнут в производственном масштабе ни одним крупным поставщиком моделей. Без рабочего примитива атрибуции нет технической основы для компенсации, переговоров о лицензировании,