Экономика ИИ: Как сделать данные ценными для всех

от

Автор: Денис Аветисян

Новая статья предлагает решение для создания устойчивой и справедливой системы обмена данными, необходимой для развития искусственного интеллекта.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Предлагается фреймворк EDVEX для обеспечения прозрачности, эффективности и справедливого распределения ценности в цепочке создания машинного обучения.

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, экономика машинного обучения сталкивается с фундаментальной несправедливостью в распределении ценности. В статье ‘A Sustainable AI Economy Needs Data Deals That Work for Generators’ авторы анализируют существующую цепочку создания стоимости данных и показывают, что основная выгода концентрируется у агрегаторов, в то время как создатели данных практически не получают вознаграждения. Выявлены структурные недостатки, препятствующие справедливому обмену данными, и предложена концепция EDVEX — минимального рынка, обеспечивающего выгоду всем участникам. Сможет ли предложенная модель стать основой для устойчивой и этичной экономики данных в эпоху искусственного интеллекта?

Каждая цифра имеет цену: скрытые издержки цифровой экономики

Современная экономика все больше зависит от данных, которые выступают ключевым ресурсом производства, однако выгода от их использования распределяется крайне неравномерно, приводя к экономическим дисбалансам. Вместо ожидаемого всеобщего процветания, вызванного цифровизацией, наблюдается концентрация богатства у ограниченного числа компаний, владеющих и контролирующих потоки информации. Этот процесс усиливается тем, что данные часто извлекаются из деятельности пользователей без достаточной компенсации или прозрачности, формируя систему, в которой ценность создается одними, а извлекается — другими. Такое перераспределение благ приводит к усилению социального неравенства и ставит под вопрос устойчивость экономического роста, поскольку лишает значительную часть населения возможности полноценно участвовать в формировании стоимости.

В современных реалиях все чаще встречается практика обмена данных на услуги, при которой пользователи, не осознавая этого, лишаются прав собственности на свою информацию и возможности получить за нее компенсацию. Этот процесс, зачастую скрытый в пользовательских соглашениях и политиках конфиденциальности, создает ситуацию, когда личные данные становятся ресурсом, используемым компаниями для получения прибыли без прямой выгоды для их владельцев. По сути, происходит неявный обмен ценностью: доступ к сервису предоставляется в обмен на право использования личной информации, причем реальная стоимость этих данных для компаний значительно превышает ценность предоставляемой услуги. Это приводит к дисбалансу, где пользователи, по сути, субсидируют деятельность компаний своими данными, не получая справедливой доли в прибыли, генерируемой на основе этих данных.

Современная экономика, основанная на машинном обучении, формирует сложную цепочку создания стоимости, где ключевую роль играют агрегаторы данных. Анализ 73 публично раскрытых сделок с данными выявил существенный дисбаланс: именно эти агрегаторы непропорционально получают выгоду от извлечения и обработки информации. Этот процесс, при котором ценность генерируется за счет данных пользователей, но распределяется неравномерно, создает систему, подверженную неравенству. Фактически, агрегаторы данных, занимающие центральное положение в цепочке, аккумулируют значительную часть прибыли, в то время как создатели данных, как правило, не получают адекватной компенсации за свой вклад. Таким образом, текущая модель стимулирует концентрацию богатства в руках немногих, усиливая экономическое неравенство.

Невидимое происхождение данных: кто платит за цифровую тень?

Непрозрачность происхождения данных, или “невидимое происхождение”, представляет собой существенную проблему в современной экономике данных. Потеря информации о происхождении данных и связанных метаданных затрудняет отслеживание их первоначального источника и, как следствие, препятствует справедливой компенсации создателям данных. Отсутствие четкой родословной данных делает невозможным автоматизированный расчет и выплату роялти или других форм вознаграждения, поскольку сложно установить, кто именно является правообладателем и в каком объеме он должен быть компенсирован за использование своих данных. Это приводит к упущенным возможностям для создателей данных и подрывает принципы справедливого обмена ценностями в цифровой среде.

Отсутствие отслеживаемости происхождения данных напрямую способствует экономическому неравенству в сфере обработки данных, затеняя вклад «генераторов данных». Анализ 73 сделок с данными показал, что в 57 из них информация о доходах не раскрывается публично, что свидетельствует о значительном недостатке прозрачности. Это затрудняет определение справедливой компенсации за использование данных, поскольку неясно, какая доля прибыли возвращается тем, кто эти данные изначально создал или собрал. В результате, создается ситуация, когда вклад отдельных лиц и организаций в создание ценности данных остается незамеченным и неоцененным.

Отсутствие прозрачных и динамических механизмов ценообразования является существенной проблемой на рынке данных. В настоящее время оценка стоимости данных часто носит субъективный характер и не отражает реальный вклад генераторов данных, а также спрос на конкретные наборы данных. Статические цены или фиксированные тарифы не учитывают колебания рыночной конъюнктуры, изменения в объеме или качестве данных, а также потенциальную ценность, которую данные могут принести различным потребителям. Это приводит к недооценке данных, снижает стимулы для генераторов данных к созданию и поддержанию качественных наборов данных, и препятствует эффективному распределению ресурсов на рынке.

Анализ 73 сделок с данными выявил значительный дисбаланс переговорной силы в пользу агрегаторов данных, в то время как отдельные генераторы данных практически не участвуют в распределении доходов. Лишь в 6 из этих сделок упоминается какое-либо разделение прибыли с вкладчиками данных. Данная асимметрия свидетельствует о том, что создатели данных имеют ограниченные возможности для ведения переговоров об справедливой компенсации за использование их вклада, что приводит к концентрации экономической выгоды у агрегаторов и снижает стимулы для дальнейшей генерации данных.

Возвращение контроля: новые союзы и синтетические данные

Концепция “Data Union” (Союз данных) предполагает объединение отдельных производителей данных с целью увеличения их переговорной силы и обеспечения более справедливого распределения доходов. Вместо индивидуальных переговоров с крупными корпорациями, Data Union действует как единый переговорщик от имени всех участников, позволяя им совместно определять условия использования данных и получать более выгодные финансовые условия. Данная модель предполагает создание коллективной инфраструктуры для управления данными, обеспечения соответствия нормативным требованиям и распределения доходов между участниками союза, что позволяет нивелировать дисбаланс переговорной силы, существующий в настоящее время между производителями и потребителями данных.

Формирование данных-союзов позволяет нивелировать дисбаланс переговорной силы, существующий между отдельными генераторами данных и крупными организациями, потребляющими эти данные. Объединяя ресурсы и ведя коллективные переговоры, союзы увеличивают свою переговорную позицию, что позволяет им добиваться более справедливых условий монетизации данных и более выгодного распределения доходов. Этот подход позволяет отдельным участникам, чьи данные по отдельности имеют незначительную ценность, совместно получать более существенную компенсацию за их использование, эффективно противодействуя практике эксплуатации данных, когда большая часть прибыли концентрируется у потребителей данных.

Развитие технологий синтетических данных предоставляет возможность снизить зависимость от персонально идентифицируемых данных. Синтетические данные генерируются алгоритмически, имитируя статистические свойства реальных данных, но не содержат информации, позволяющей идентифицировать конкретных лиц. Это позволяет организациям использовать данные для анализа и обучения моделей машинного обучения, соблюдая при этом требования конфиденциальности и уменьшая риски, связанные с владением и обработкой персональных данных. В результате, использование синтетических данных может упростить соблюдение нормативных требований, таких как GDPR, и снизить юридические риски, одновременно обеспечивая доступ к данным, необходимым для инноваций и развития.

Статья справедливо указывает на дисбаланс в формирующейся экономике данных, где создатели контента получают несоразмерно мало прибыли от обучения моделей машинного обучения. Этот тезис перекликается с известным высказыванием Г.Х. Харди: «Математика — это искусство делать вычисления, не совершая ошибок». В контексте машинного обучения, «вычисления» — это обработка данных, а «ошибки» — несправедливое распределение стоимости. Иначе говоря, текущая система, стремящаяся к масштабируемости, часто игнорирует фундаментальную справедливость, полагая, что теоретическая элегантность EDVEX автоматически решит проблему ценности данных. В реальности же, как показывает опыт, «продакшен всегда найдёт способ сломать элегантную теорию», и без четких механизмов оценки и обмена данными, система обречена на повторение старых ошибок.

Что дальше?

Предложенная в данной работе модель EDVEX, безусловно, выглядит элегантно на бумаге. Однако, история учит, что любая «революционная» архитектура неизбежно столкнётся с суровой реальностью продакшена. Вопрос не в том, сможет ли она решить проблему несправедливого распределения ценности в экономике данных, а в том, как быстро возникнут способы обойти её механизмы, найти лазейки и, в конечном итоге, вернуть всё к привычной асимметрии. Прозрачность — это прекрасно, но всегда найдётся тот, кто предпочтёт непрозрачность ради краткосрочной выгоды.

Особое внимание следует уделить проблеме синтетических данных. Если их качество окажется недостаточно высоким, а механизмы проверки — несовершенными, то вся система обмена данными рискует превратиться в фабрику шума. И тогда, вместо справедливой оценки реальной ценности данных, возникнет необходимость оценивать стоимость «правдоподобной» симуляции. Если код выглядит идеально — значит, его никто не деплоил.

Наконец, стоит признать, что сама идея «справедливой» оценки данных — это, возможно, утопия. Каждая транзакция — это компромисс, каждая цена — результат торга. И задача исследователей — не создать идеальную систему, а разработать инструменты, которые позволят участникам рынка более осознанно заключать эти компромиссы. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.09966.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-16 16:26