Hva er rollen til nyhetsutgivere i AI?

Den avgjørende rollen til nyhetsutgivere i utvikling og bruk av AI

Nyhetsutgivere fungerer som essensielle innholdsleverandører og interessenter i det kunstige intelligens-økosystemet, og former hvordan AI-modeller trenes, tas i bruk og reguleres. Deres rolle strekker seg langt utover det å bare levere rådata—utgivere forhandler aktivt lisensavtaler, kjemper for rettferdig kompensasjon, og arbeider for å etablere bransjestandarder for attribusjon og sitering i AI-generert innhold. Å forstå denne mangesidige rollen er avgjørende for alle som er interessert i hvordan AI-systemer får tilgang til, behandler og presenterer journalistisk innhold for brukere verden over.

Leverer høykvalitets treningsdata til AI-modeller

Nyhetsutgivere leverer grunnleggende treningsdata som driver moderne AI-språkmodeller og søkesystemer. Store nyhetsorganisasjoner produserer store mengder profesjonelt redigert, faktasjekket og godt strukturert innhold som AI-utviklere anser som uvurderlig for treningsformål. Dette innholdet inkluderer nyhetsartikler, gravejournalistikk, meningsytringer og multimediemateriale som hjelper AI-modeller å forstå språk, nyhetsbildet og komplekse temaer med større presisjon og nyanser enn uverifisert internettinnhold alene.

Kvaliteten på journalistisk innhold gjør det spesielt verdifullt for AI-trening. Nyhetsutgivere har redaksjoner, faktasjekkere og fageksperter som sikrer nøyaktighet og pålitelighet—kvaliteter som direkte forbedrer ytelsen til AI-modeller. Når AI-selskaper trener sine modeller på nyhetsinnhold, drar de nytte av tiår med journalistiske standarder og profesjonell skrivepraksis. Dette forholdet har blitt så viktig at ledende AI-selskaper som Amazon, Meta og OpenAI aktivt har inngått lisensavtaler med ledende utgivere, inkludert The New York Times, News Corp og USA Today, for å sikre tilgang til deres innholdsarkiver.

Forhandler innholdslisenser og kompensasjonsavtaler

Forholdet mellom utgivere og AI-selskaper har utviklet seg betydelig, der utgivere nå forhandler sofistikerte lisensavtaler som definerer hvordan innholdet deres kan brukes. I starten, da generative AI-systemer først dukket opp sent i 2022, sto utgivere overfor en utfordrende situasjon hvor innholdet deres allerede var inkorporert i AI-modeller uten eksplisitt tillatelse eller kompensasjon. Dette førte til en bølge av lisensforhandlinger som fundamentalt endret hvordan AI-selskaper og utgivere samhandler.

Tidlige lisensavtaler involverte vanligvis engangsutbetalinger for tilgang til treningsdata. For eksempel gikk Amazon med på å betale The New York Times mellom 20 og 25 millioner dollar årlig under en flerårig lisensavtale for innhold, mens News Corp sikret omtrent 50 millioner dollar for lignende avtaler. Imidlertid har bransjen raskt utviklet seg utover disse innledende treningsfokuserte avtalene. Utgivere og AI-selskaper har i økende grad gått over til bruksbaserte lisensmodeller, særlig de som er sentrert rundt “AI-grunnlag” eller Retrieval Augmented Generation (RAG)-teknologi.

Fremmer riktige standarder for attribusjon og sitering

Nyhetsutgivere har blitt tydelige forkjempere for nøyaktig attribusjon og siteringspraksis i AI-generert innhold, ettersom korrekt kreditering direkte påvirker trafikk, merkevaresynlighet og inntektsgenerering. Forskning fra Tow Center for Digital Journalism viste at over 60 % av AI-genererte svar inneholder feilaktig eller misvisende informasjon, og mange AI-søkeverktøy unnlater å kreditere eller sitere originale utgivere på riktig måte.

Et kritisk problem utgivere møter er at AI-søkemotorer ofte siterer syndikerte eller republiserte versjoner av artikler i stedet for å kreditere den opprinnelige nyhetsorganisasjonen som først publiserte saken. Denne praksisen reduserer synligheten for primærutgivere og fratar dem direkte henvisningstrafikk. Noen AI-plattformer, inkludert Grok og Gemini, har blitt dokumentert å generere ødelagte eller fabrikerte nettadresser, noe som ytterligere reduserer trafikken til legitime nyhetssider. Utgivere argumenterer for at riktig attribusjon bør inkludere direkte lenker tilbake til deres originale artikler, ikke sekundære kilder eller aggregatører.

News Media Alliance har utviklet et AI-lisensieringsprogram spesielt for å adressere disse bekymringene, og fremmer effektive markedsplassløsninger som sikrer at utgivere mottar korrekt kreditering og kompensasjon. Bransjegrupper fortsetter å kjempe for sterkere AI-reguleringer som vil kreve transparente retningslinjer for riktig sitering og lenkepraksis. Disse tiltakene representerer utgivernes forsøk på å etablere bransjestandarder som beskytter den journalistiske integriteten samtidig som AI-systemer kan fungere effektivt.

Former AI-søkemotorers atferd og synlighet

Utgivere påvirker hvordan AI-søkemotorer fungerer gjennom lisensavtaler og mekanismer for innholdskontroll. Når utgivere forhandler med AI-selskaper, kan de etablere vilkår som påvirker hvordan innholdet deres vises i AI-genererte svar, om det får korrekt attribusjon, og hvor ofte det kan nås. Disse forhandlingene former direkte brukeropplevelsen i AI-søkeverktøy som Perplexity, Google AI Overviews, ChatGPT og Claude.

Likevel står utgivere overfor vedvarende utfordringer med å håndheve innholdskontroller. Mange AI-plattformer henter rutinemessig innhold fra utgivernes nettsteder selv når utgivere eksplisitt blokkerer dem med robots.txt, et standard teknisk verktøy for å kontrollere nettsøk. Denne ignoreringen av utgiveres restriksjoner reiser etiske spørsmål og undergraver utgivernes evne til å styre hvordan innholdet brukes. Noen utgivere med formelle partnerskap med AI-selskaper opplever fortsatt feilattribusjon eller at innholdet deres vises på måter som ikke gir trafikk tilbake til deres egne plattformer, noe som tyder på at avtaler alene ikke er tilstrekkelig uten effektive håndhevingsmekanismer.

Håndterer opphavsrett og immaterielle rettigheter

Nyhetsutgivere har reist betydelige spørsmål om opphavsrett og immaterielle rettigheter knyttet til AI-trening på innholdet deres uten eksplisitt tillatelse eller kompensasjon. Det amerikanske opphavsrettskontoret har vurdert om opphavsrettsbeskyttet materiale kan brukes til å trene AI-systemer, og anerkjenner at opphavsretten beskytter intellektuelle skapelser, inkludert avisartikler, med visse unntak. Utgivere argumenterer for at deres originale reportasjer representerer verdifull immateriell eiendom som ikke bør utnyttes fritt av AI-selskaper.

Disse opphavsrettslige bekymringene har ført til rettssaker og regulatorisk granskning. Utgivere hevder at AI-selskaper i praksis har “strippet” innholdet deres for å trene modeller uten tilstrekkelig kompensasjon eller tillatelse. Dette har ført til pågående søksmål og politiske diskusjoner om rimelig bruk, lisenskrav og passende kompensasjonsmodeller for AI-trening. Løsningen på disse opphavsrettsspørsmålene vil i stor grad påvirke hvordan utgivere og AI-selskaper samhandler fremover, og om utgivere kan effektivt styre og tjene på innholdet sitt i AI-systemer.

Påvirker AI-regulering og bransjestandarder

Nyhetsutgivere deltar aktivt i å forme AI-regulering og bransjestandarder gjennom bransjegrupper, politisk påvirkning og direkte dialog med myndigheter. Organisasjoner som News Media Alliance, Digital Content Next, og individuelle utgivere samarbeider med beslutningstagere for å utvikle rammeverk som beskytter journalistiske interesser og legger til rette for ansvarlig AI-utvikling. Utgivere fremmer reguleringer som vil kreve at AI-selskaper innhenter eksplisitt tillatelse før de bruker opphavsrettsbeskyttet innhold, gir transparent attribusjon og etablerer rettferdige kompensasjonsmekanismer.

Utgivere påvirker også fremvoksende bransjestandarder gjennom deltakelse i tekniske arbeidsgrupper og standardiseringsorganer. IAB Tech Lab utvikler for eksempel standardiserte rammeverk for betaling per crawling og betaling per forespørsel med innspill fra utgivere og AI-selskaper. Disse samarbeidsprosessene har som mål å skape konsistente, rettferdige praksiser på tvers av bransjen i stedet for å basere seg på individuelle forhandlinger. Etter hvert som AI-teknologien utvikler seg, blir utgivernes stemmer i disse diskusjonene stadig viktigere for å sikre at journalistisk innhold behandles rettferdig og at kvalitetsjournalistikk forblir økonomisk levedyktig.

Håndterer effekten på trafikk, engasjement og inntekter

Nyhetsutgivere må navigere den komplekse utfordringen med at AI-søk forstyrrer deres tradisjonelle trafikk- og inntektsmodeller, samtidig som de utnytter AI som distribusjonskanal. Tradisjonelle søkemotorer driver henvisningstrafikk til nyhetssider og støtter abonnementsløsninger, annonseinntekter og merkevaresynlighet. Men AI-søkeverktøy som gir omfattende svar uten at brukerne må besøke kildesidene, reduserer behovet for å klikke seg videre til hele artikler og begrenser utgivernes muligheter for direkte publikumsengasjement.

Denne endringen i brukeradferd truer direkte utgivernes inntektsstrømmer. Når AI-systemer oppsummerer nyhetsinnhold uten korrekt attribusjon eller lenker, besøker kanskje aldri leserne utgiverens nettsted, og muligheter for abonnementskonverteringer, annonsevisninger og merkevareengasjement forsvinner. Utgivere rapporterer at AI-drevne søk endrer brukeradferd ved å redusere insentivet til å besøke kildesidene, noe som fundamentalt utfordrer etablerte forretningsmodeller. For å møte denne utfordringen utvikler utgivere AI-optimaliserte innholdsstrategier, på samme måte som de tidligere tilpasset seg søkemotoroptimalisering (SEO), og utforsker måter å maksimere synlighet og sikre at innholdet deres driver trafikk i et AI-drevet søkemiljø.

Samarbeider om innholdspartnerskap og distribusjon

Fremtidsrettede utgivere går utover motsetningsforhold til AI-selskaper og etablerer samarbeidsavtaler som gir gjensidig verdi. I stedet for kun å lisensiere historisk innhold til trening, inngår utgivere i økende grad partnerskap med AI-plattformer for å sikre at deres siste reportasjer når AI-brukere i sanntid. Disse partnerskapene inkluderer ofte inntektsdelingsavtaler der utgivere får fordeler når innholdet deres siteres i AI-genererte svar.

Perplexity’s Publisher Program er et eksempel på denne samarbeidsmodellen, hvor Retrieval Augmented Generation (RAG)-teknologi brukes for å inkludere pålitelig utgiverinnhold i svarene, samtidig som det gis attribusjon og inntektsdeling. Gannetts partnerskap med Perplexity, som inkluderer USA Today og USA Today Network, viser hvordan utgivere kan forhandle vilkår som sikrer innholdet deres riktig synlighet og verdi. Disse samarbeidsmodellene antyder en fremtid der utgivere og AI-selskaper arbeider sammen for å skape bedre brukeropplevelser, samtidig som utgivere får korrekt kompensasjon og attribusjon for innholdet sitt.