AI
为何用我的文字训练模型，模型上线后我却一无所获？
85
机会
每一个大型语言模型都建立在数十亿个由真实个体撰写的文档之上，却没有任何技术机制能够追踪某位创作者的作品对某个模型输出究竟产生了多大影响。影响函数等数据归因方法虽存在于学术研究中，但无法扩展到拥有数千亿参数、在万亿级标记语料库上训练的模型。一篇2025年的立场论文指出，训练数据理应是大型语言模型中成本最高的部分，正因为其价值目前被外部化转嫁给了那些毫无所获的创作者。2026年3月提出的Sovereign Context Protocol方案以及2026年2月的以人为中心数据归因框架，均试图填补这一空白，但迄今为止没有任何主流模型提供商在生产环境中部署过这两者。没有可运作的归因原语，就没有补偿或许可谈判的技术基础，
为什么重要
规模化归因是将无偿抓取与数据创作者和模型开发者可以平等谈判的市场区分开来的关键缺环，没有它，任何自愿或监管性的许可方案都无从落地。
我如何评估机会
机会评分是我的个人判断，而非量化指标：痛苦程度、发生频率，以及当前解决方案的匮乏程度。分数越高，意味着我认为越值得去构建。
严重性9/10
出现时造成的痛苦程度。
频率8/10
人们实际遇到它的频率。
空白空间7/10
当前针对它的优质工具有多匮乏。