AI热潮下，数据重要性与稀缺性日益高涨，坐拥“数据金山”的传媒公司自然不会放过这个“财富密码”。

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OpenAI、谷歌、微软等公司的AIGC工具的训练基于大量互联网数据，其中便包含新闻文章，而媒体公司目前正处于评估这些工具的早期阶段，并计划为自家内容寻求收费。但由于业内并无这类收费先例，因此若想要确定这些新闻产品的公允价值，实际上并不简单。

美联社在本月已与OpenAI签订合作协议，授权OpenAI使用部分美联社的文本档案，同时美联社也将利用OpenAI的技术和产品专业知识。

据外媒报道，美联社是第一家与主要人工智能平台达成（收费）协议的主要媒体，但美联社也存在一定犹豫：如果日后另一家媒体公司出现，并获得了更优惠的条款怎么办？

据知情人士透露，美联社已建立先发保障机制，即“最惠国”条款——若另一家公司从OpenAI处获得更有利的协议，则美联社有权重置条款。

正如前文所说，“如何为内容定价”的答案依旧不甚明晰，美联社的这一“最惠国”条款实际上也反映了业内对于AI机器人（所使用）的新闻内容价值的不确定。

美联社并没有透露具体的交易条款细节，OpenAI则拒绝置评。

▌区块链技术有望帮助内容标记

长久以来，媒体公司的收入很大程度上都依赖于广告与用户订阅，而聊天机器人引发的AIGC浪潮，极有可能改变新闻媒体的商业模式。

之前谷歌与微软的AIGC工具便可以直接为用户提供从多种来源获取的详细答案，媒体也担心此举会降低自家网站点击量，影响流量与广告收入。因此，如果能通过人工智能公司获得报酬，便能在一定程度上抵消这种负面影响。

另有知情人士透露，《华尔街日报》母公司News Corp已开始与内外部顾问合作，评估自家内容对AI训练的价值，评估结果或将影响到未来与谷歌、微软等公司的谈判。News Corp旗下还包括《伦敦时报》与《纽约邮报》。

据悉，News Corp已在尝试利用区块链技术保护自己的知识产权。其将通过区块链技术对单个内容进行标记，以检测AI公司是否在未经允许的情况下，使用News Corp的内容，并可能计划收入许可费用。

与此同时，欧洲最大数字出版公司之一的Axel Springer集团、国际期刊出版集团Condé Nast、《纽约时报》、数字媒体Dotdash Meredith母公司IAC、美国知名媒体集团Penske Media等公司正在计划组建联盟，以解决人工智能相关问题。

▌大模型或成数据要素变现第一场景

AI三大核心要素包括算力、算法和数据，数据是AI算法模型的“饲料”。AI技术的训练需要巨大数据量的大规模数据集投喂，在这种情况下，AI技术及应用不仅会存在不当使用导致的数据泄露，还面临着提示语注入攻击等数据安全风险。

如今，我国生成式AI监管，特别是数据使用规则也逐渐清晰。

国家政策层面上，国家网信办等七部委日前已发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，自2023年8月15日起施行。该文件对生成式人工智能研发、落地、训练语料使用等提出规范。券商认为，前期研发积累的AI应用有望从Q3开始进入上线周期，训练语料价值或迎重估。同时，其将训练数据的来源纳入监管，有望加速数据版权在AI模型领域的变现。

地方政策层面上，长沙发布《长沙市政务数据运营暂行管理办法（征求意见稿）》，强调“通过合理规划政务数据运营管理来增加财政收入”；北京的《北京市公共数据专区授权运营管理办法（征求意见稿）》“鼓励公共数据专区探索市场自主定价模式，探索产业发展及行业发展相关应用场景按需有条件有偿使用”；《广州市数据条例（征求意见稿）》则“推动数据要素纳入国民经济和社会发展的统计核算体系”，“鼓励企业将数据资源纳入企业财务报表”。

兴业证券指出，AI大模型有望成为数据要素变现第一场景。受制于算力成本、商业模式等原因，国内市场针对2B垂直领域、基于大模型精调之后的小模型有望率先商业化落地。只有掌握核心行业数据，才能训练出适用于行业的垂直行业大模型。AI投资除了算力和算法，更要重视数据。

此外，对于国家数据局的组建，分析师认为，这将从数据源头加快重要政务部门、重点关键行业的数据分类、确权、进程，加快统筹数据资源整合共享和开发利用。同时，未来国内重点行业、关键领域的核心政务、企业数据进行AI赋能，将大概率运行于国资云的私有云上。

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