觀點作者： Ram Kumar，OpenLedger核心貢獻者
公眾在不知不覺中為人工智慧的崛起做出了貢獻，往往沒有意識到這一點。隨著AI模型預計將產生數萬億美元的價值，現在是時候將數據視為勞動，並建立鏈上歸因系統來向那些使其成為可能的人付費了。
用戶的X帖子幫助訓練了ChatGPT，他們的博客文章和論壇回覆塑造了現在被世界上一些最強大公司貨幣化的模型。
雖然這些公司正在獲得數十億收益，但終端用戶卻一無所獲。沒有支票、沒有信貸，甚至沒有一聲謝謝。
數據是應該獲得報酬的工作
這就是21世紀隱形勞動的樣子。數十億人已經成為AI革命背後的無薪勞動力。他們產生的數據——從文字、代碼、面孔到動作——被抓取、清理並用於教會機器如何聽起來更像人類、銷售更多廣告和完成更多交易。
然而，在驅動AI的經濟循環中，使這一切成為可能的人類卻被完全排除在外。
這個故事並不新鮮。同樣的模式在未署名創意勞動的基礎上建立了帝國。只是現在，規模是全球性的。這不僅僅關乎公平，更關乎權力，以及我們是否希望一個智能被三家公司擁有還是被我們所有人共享的未來。
重新定義智能經濟學的唯一方法是通過付費AI（Payable AI）。
智能的新經濟模式
付費AI提出了一個未來，不再是秘密訓練的黑盒模型，而是公開構建AI，每個貢獻者都可追溯，每次使用都有補償。每個用於訓練模型的帖子、視頻或圖像都應該帶有標籤或數字收據。每次使用該模型時，都應該向數據的原始創建者發送小額付款。這就是嵌入系統的歸因。
這有先例。音樂家現在在他們的歌曲流媒體播放時獲得版稅，開發者在他們的開源代碼被重複使用時獲得認可。AI應該遵循同樣的規則。僅僅因為訓練數據是數位化的，並不意味著它是免費的。如果說有什麼不同的話，它是我們剩下的最有價值的商品。
問題在於我們一直將AI視為傳統軟體——構建一次然後銷售一百萬次的東西。然而，這個比喻很快就站不住腳了。
AI不是靜態的。它通過每次互動學習、衰退和改進，當數據枯竭時就會變弱。從這個意義上說，AI更像一個活的生態系統，以持續的人類輸入為食，從語言和行為到創造力。然而，沒有系統來解釋這個供應鏈，也沒有機制來獎勵那些滋養它的人。
付費AI創造了一個知識的循環經濟——一個參與等於所有權、每次互動都有可追溯價值的經濟結構。
幾年後，自主AI代理將無處不在：預訂服務、談判合同和經營企業。這些代理將進行交易，它們需要錢包。它們還需要訪問微調模型，必須為數據集、API和人類指導付費。
我們正走向機器對機器的商業，而基礎設施還沒有準備好。
世界需要一個系統來追蹤代理使用了什麼，這種智能來自哪裡，以及誰應該得到報酬。沒有它，整個AI生態系統就變成了一個被盜洞察和無法追蹤決策的黑市。
今天誰在控制AI？
與代表人們行動的自主代理相比，今天AI的複雜問題相形見絀，因為無法審計它們的"智能"來自哪裡。
然而，更深層的問題是控制權。
OpenAI、Meta和谷歌等公司正在構建將為從教育到國防再到經濟預測的一切提供動力的模型。它們越來越擁有這個領域。而政府——無論是在華盛頓、布魯塞爾還是北京——都在急於追趕。XAI正在整合到Telegram中，消息傳遞、身份和加密貨幣正在日益融合。
我們有一個選擇。我們可以繼續走這條整合之路，讓智能由少數幾個平台塑造和治理。或者我們可以構建更公平的東西：一個模型透明、歸因自動、價值回流給使其成為可能的人們的開放系統。
為道德AI奠定基礎
這需要的不僅僅是新的服務條款。它將要求新的權利，如歸因權、補償權和審計基於我們數據構建的系統的權利。它將需要新的基礎設施——錢包、身份層和權限系統——將數據視為勞動而非廢料。
它還將要求一個承認正在發生的事情的法律框架：人們正在創造價值，這值得認可。
現在，世界正在免費工作。但不會太久。因為一旦人們理解了他們給出了什麼，他們就會問他們應得什麼。
問題是：我們會有一個準備好向他們付費的系統嗎？
我們正冒著這樣一個未來的風險：地球上最強大的力量——智能本身——被私有化、不負責任且完全超出我們的掌控。
我們可以構建更好的東西。首先，我們必須承認當前系統是破碎的。
觀點作者： Ram Kumar，OpenLedger核心貢獻者。