विजुअल कॉन्टेंट कॉपीराइट प्लेटफॉर्म विजुअल चाइना ने 19 अक्टूबर के ऑनलाइन सम्मेलन में अपने AI व्यवसाय में हुए प्रगति के बारे में जानकारी दी। कंपनी ने कई AIGC कंपनियों के साथ भागीदारी की है, और "व्यावसायिक उपयोग के लिए उपलब्ध और ट्रेसेबल" विजुअल क्रिएटिव उद्योग के बड़े मॉडल के विकास के लिए सहयोग करने की योजना बनाई है, और अली और माइक्रोसॉफ्ट जैसी अंतरराष्ट्रीय मॉडल कंपनियों से आदेश प्राप्त कर चुकी है।
व्यवसाय मॉडल के आधार पर, विजुअल चाइना AI मॉडल ट्रेनिंग के लिए उच्च गुणवत्ता वाले, कॉपीराइट संगत डेटा संसाधन प्रदान करती है। कंपनी के पास अब 7 बिलियन से अधिक डेटा बिंदु हैं, जो विजुअल जनरेशन मॉडल के ट्रेनिंग के लिए उपयोग किए जा सकते हैं। AI ट्रेनिंग डेटा की मांग बढ़ते हुए अब एक व्यावसायिक फायदा बन गया है कि बड़े छवि डेटाबेस के साथ संगत अनुमति हो।
विजुअल चाइना अपने डेटा की "व्यावसायिक उपयोग के लिए उपलब्ध" और "ट्रेसेबल" विशेषताओं पर जोर देती है। पहला अर्थ है कि इन डेटा के उपयोग से बने मॉडल के निर्मित सामग्री का व्यावसायिक उपयोग किया जा सकता है, जो कॉपीराइट विवाद के जोखिम को दूर करता है; दूसरा अर्थ है कि डेटा के स्रोत स्पष्ट हैं, जो AI ट्रेनिंग डेटा की पारदर्शिता की मांग के अनुरूप है। ये विशेषताएं वर्तमान AI उद्योग के मुख्य समस्या - ट्रेनिंग डेटा के कॉपीराइट के मुद्दे के लिए हैं।
भागीदार कंपनियों के आधार पर, अली और माइक्रोसॉफ्ट जैसी कंपनियों के आदेश बताते हैं कि बड़े AI मॉडल विकसित करने वाले लोग विनियमित ट्रेनिंग डेटा प्रदाता खोज रहे हैं। जैसे-जैसे देशों में AI ट्रेनिंग डेटा के कॉपीराइट पर नियमन अधिक सख्त होता जा रहा है, सार्वजनिक इंटरनेट से डेटा बराबर करने के तरीके कानूनी जोखिम के अधीन हो गए हैं, जिसके कारण AI कंपनियां व्यावसायिक डेटा अनुमति चैनलों की ओर बढ़ रही हैं।
विजुअल चाइना का रणनीतिक लक्ष्य तकनीकी कंपनियों के साथ सहयोग करके विजुअल क्रिएटिव उद्योग के लिए AI उपकरण बनाना है। इस निर्धारण का उद्देश्य सामग्री प्रदाता और तकनीकी प्रदाता के बीच संतुलन खोजना है - न केवल AI मॉडल के लिए ट्रेनिंग सामग्री प्रदान करना, बल्कि रचकर्ताओं की सेवा करने वाले AI उत्पाद विकसित करना।
हालांकि, यह व्यवसाय मॉडल कुछ चुनौतियों का सामना कर रहा है। पहला चुनौती डेटा के मूल्य की लंबे समय तक रहने की समस्या है। AI मॉडल की क्षमता बढ़ते और संश्लेषित डेटा तकनीक के विकास के साथ, वास्तविक छवि डेटा पर निर्भरता कम हो सकती है। दूसरा, व्यवसाय मॉडल की टिकाऊता, ट्रेनिंग डेटा सेवा आमतौर पर एक बार के लेन-देन होते हैं, लंबे समय के आय स्रोत कैसे बनाए रखें, यह महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, जब AI मॉडल उच्च गुणवत्ता वाली छवि बना सकते हैं, तो वे पारंपरिक छवि डेटाबेस व्यवसाय पर प्रभाव डाल सकते हैं, विजुअल चाइना को AI के लिए शक्ति देने और अपने वर्तमान व्यवसाय की रक्षा के बीच संतुलन खोजना होगा।
उद्योग के दृष्टिकोण से, कॉपीराइट के साथ सामग्री प्लेटफॉर्म के AI डेटा प्रदाता के रूप में परिवर्तन एक प्रवृत्ति है। Getty Images, Shutterstock जैसे अंतरराष्ट्रीय प्रतिद्वंद्वी भी इस तरह के मार्ग की खोज में हैं। इन कंपनियों का लाभ बड़े अनुमति प्राप्त सामग्री के डेटाबेस होते हैं, लेकिन कमजोरी यह है कि वे आरंभिक लेखकों के साथ AI ट्रेनिंग के अनुमति शर्तों के बारे में फिर से बात करने की आवश्यकता होती है, जो जटिल लाभ विभाजन के मुद्दे को संबोधित करता है।
विजुअल चाइना द्वारा दिए गए "ट्रेसेबल" विशेषता वर्तमान AI नियमन के प्रवृत्ति के अनुरूप है। यूरोपीय संघ के AI कानून जैसे नियमों में AI प्रणाली के ट्रेनिंग डेटा स्रोत के बारे में जानकारी देने की आवश्यकता होती है, और चीन के जनरेटिव AI प्रबंधन नियमों में भी ऐसी आवश्यकता होती है। डेटा ट्रेसेबिलिटी तंत्र बनाना AI कंपनियों के लिए नियमन के अनुरूप होने में सहायता करता है, जो व्यावसायिक डेटा सेवा के प्रतिस्पर्धा में एक फायदा है।
रचकर्ता के दृष्टिकोण से, इस सहयोग मॉडल के प्रभाव द्विधारी है। यदि AI उपकरण रचनात्मक प्रक्रिया के लिए प्रवेश के बाधा कम कर सकते हैं और नए अभिव्यक्ति के तरीके प्रदान कर सकते हैं, तो यह उद्योग के लिए सकारात्मक है। लेकिन यदि यह मूल सामग्री की मांग कम हो जाती है, तो यह रचकर्ता के हित को नुकसान पहुंचा सकता है। विजुअल चाइना द्वारा उल्लिखित "ग्राहकों की अलग पहचान करने में सहायता" और "कॉपीराइट समस्या के बारे में चिंता न करें", उपयोगकर्ता के बजाय रचकर्ता के दृष्टिकोण से मूल्य प्रस्ताव के बारे में वर्णन करते हैं।
समग्र रूप से, विजुअल चाइना की AI रणनीति पारंपरिक सामग्री प्लेटफॉर्म के लिए AI युग में नए स्थान की खोज करने के प्रयास को दर्शाती है। सफलता का मुख्य बिंदु यह है कि क्या वे AI के लिए डेटा प्रदान करने, AI उपकरण विकसित करने और रचकर्ता के हित की रक्षा करने के बीच एक टिकाऊ व्यवसाय मॉडल स्थापित कर सकते हैं। अब उपलब्ध जानकारी डेटा प्रदान और साझेदारी के स्तर पर केंद्रित है, विशिष्ट उत्पाद आकृति, आय मॉडल और मूल लेखकों के लाभ विभाजन तंत्र अब अस्पष्ट हैं, ये विवरण इस रणनीति के वास्तविक प्रभाव को निर्धारित करेंगे।