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导读：

划重点：1. 当大型科技公司利用公共数据训练生成式人工智能时，需支付少量授权费。这些费用将进入人工智能红利基金，商务部定期将基金平均分配给每位居民。2. 各国可创建类似机制，对在其境内使用的人工智能收取类似费用。

划重点：

1. 大型科技公司利用公共数据训练生成式人工智能时，应支付少量授权费。这些费用将进入人工智能红利基金，商务部会每隔几个月将基金平均分配给每位居民。

2. 其他国家可以创建类似机制，对在其境内使用的人工智能收取类似费用。各国可独立管理人工智能政策。

如果没有网民提供的文字和照片供人工智能公司训练模型，他们将无法推出产品。

最近，“推特崩了”成为全球热议话题。事件起因是特斯拉CEO埃隆·马斯克采取紧急措施，限制用户阅读推文的数量。马斯克表示，推特正面临“极端程度的数据抓取”和“系统操纵”，但未透露具体细节。

人工智能的迅猛发展使得数据抓取成为一个日益严重的问题。例如，马斯克指责微软非法使用推特数据，暗示微软与人工智能公司OpenAI合作，在“来自互联网的大量不同文本数据集”上训练模型。

6月29日，南加州大学计算机科学教授巴拉特拉格万和哈佛大学研究员布鲁斯·施奈尔在美国政治新闻网站POLITICO杂志版块撰文指出，大型科技公司在利用网民数据训练大语言模型时，应向他们支付相应费用。他们建议参考阿拉斯加石油基金设立人工智能基金，向科技大公司收取数据使用费，再分发给全国居民。

阿拉斯加石油基金已为当地居民提供了40年的经济支持。现在，我们正迎来一场新的资源热潮——生成式人工智能。每个人都在讨论这些新技术的强大功能，但很少提及这些力量源自公众的贡献。如果没有网民的数据，人工智能公司根本无法推出产品。大型科技公司正在利用美国人民的劳动，在未经知情、同意和授权的情况下获取收益。

您的数据为当前的人工智能提供动力，因此您应该获得利润。我们称之为“人工智能红利”。

我们的建议很简单：当大型科技公司利用公共数据训练生成式人工智能时，应支付少量授权费。这些费用将进入人工智能红利基金，商务部每隔几个月将基金平均分配给每位居民。

我们建议简化流程，让生成式人工智能能够使用各种各样的数据。这样，不仅专业人员，普通人也能做出贡献。如果按照个人贡献的文字或图像比例支付红利，可能会导致低质量的内容泛滥。大型科技公司若使用公共数据创建人工智能模型，则必须向基金缴费。如果您是美国人，就能从基金中获得报酬。

根据这项计划，爱好者和小型企业将免收费用。只有那些收入可观的大公司才需缴纳费用。例如，当它们使用ChatGPT、Bing、Bard或第三方服务中的生成式人工智能时，需支付相关费用。

此外，我们还建议设立强制许可计划。通过支付费用，人工智能公司可以获得使用公共数据的许可，但这不会取代现有的版权法规。如果模型超出合理使用范围，将面临法律问题。

授权费用虽小，但累积起来却很可观。人工智能生成的每个单词可能从0.001美元起价，图像等其他类型的输出也将收取类似费用。由于大多数大型科技公司已将生成式人工智能整合到产品中，这些费用将使每个人每年获得数百美元的红利。

为数据付费并非新概念，一些公司已尝试过。但生成式人工智能不同，无论是否愿意，它都会使用所有人的数据，而且可能非常有价值。如果大型科技公司自行创建合成数据，成本高昂且效果不佳。没有公众数据，他们无法制造出高质量的人工智能。

我们的计划适用于在美国使用的生成式人工智能，只向美国人发放红利。其他国家可以创建类似机制，对在其境内使用的人工智能收取类似费用。就像美国公司在欧洲销售服务时收取增值税一样，每个国家都可独立管理人工智能政策。

请注意，这并不是为了遏制这项新兴技术的发展。生成式人工智能有许多有趣、有价值甚至具有变革性的用途。即使有费用，生成式人工智能依然便宜，并且随着技术进步，只会越来越便宜。人工智能也带来一定风险，政府可能需要制定相关政策来应对潜在损害。

我们的计划不能完全消除人工智能的负面影响，但将确保所有美国人都能分享技术带来的好处，尤其是因为他们对新技术的成功至关重要。