Reddit, Yahoo e O’Reilly Media apoiaram o Padrão RSL e o Coletivo RSL para fornecer licenciamento automatizado e padronizado e compensação justa para o conteúdo online utilizado por sistemas de IA.
Vários editores de internet e empresas de tecnologia líderes, incluindo Reddit, Yahoo, People Inc., Internet Brands, Ziff Davis, Fastly, Quora, O’Reilly Media e Medium, anunciaram seu apoio à introdução do protocolo de licenciamento RSL Standard e da organização de direitos sem fins lucrativos RSL Collective. A iniciativa visa fornecer uma compensação justa e padronizada para editores e criadores, ao mesmo tempo que oferece um licenciamento simplificado e automatizado para empresas de IA e tecnologia.
O padrão Really Simple Licensing (RSL) é uma estrutura aberta e colaborativa projetada para estabelecer componentes padronizados e legíveis por máquina para expressar regras de licenciamento e compensação de conteúdo, particularmente em relação a como o conteúdo é acessado e utilizado no desenvolvimento, implantação e aplicação de modelos de IA. Modelado no amplamente utilizado padrão RSS (Really Simple Syndication), o protocolo RSL é descentralizado e escalável, capaz de suportar milhões de sites, e pode ser aplicado a uma ampla gama de conteúdo digital, incluindo páginas da web, livros, vídeos e conjuntos de dados.
Tim O’Reilly, CEO da O’Reilly Media, explicou que o RSS foi crucial para o desenvolvimento da Internet como um ecossistema de informação, fornecendo aos primeiros editores online um padrão simples e aberto para sindicar seu conteúdo e alcançar audiências em grande escala, e que esse espírito de abertura ajudou a web a prosperar. Ele acrescentou que hoje, à medida que os sistemas de IA consomem e reutilizam esse conteúdo sem permissão ou compensação, as regras precisam evoluir, e que o RSL se baseia no legado do RSS ao fornecer a camada de licenciamento necessária para uma Internet voltada para a IA, garantindo que os criadores e editores que impulsionam a inovação em IA sejam justamente compensados pelo valor que geram.
O Framework RSL Introduz Licenciamento de Conteúdo Modernizado e Escalável e Compensação para Ecossistemas Web e de IA
A estrutura RSL oferece um conjunto de capacidades essenciais projetadas para modernizar a concessão de licenças de conteúdo para a web. Ela fornece um vocabulário compartilhado e extensível que permite aos editores online definir uma gama de termos de licenciamento e compensação, incluindo acesso gratuito, atribuição, pagamento por rastreamento e modelos de pagamento por inferência.
O protocolo é aberto, permitindo a licenciamento automatizado de conteúdos e a criação de ecossistemas de licenciamento em escala da internet entre proprietários de conteúdos e empresas de IA.
Isso também facilita o desenvolvimento de catálogos padronizados e publicamente acessíveis de conteúdos e conjuntos de dados licenciáveis usando RSS e metadados Schema.org.
Além disso, o RSL suporta a licenciamento seguro de ativos digitais não públicos ou proprietários, incluindo artigos com pagamento, livros, vídeos e conjuntos de dados de treinamento, através da criptografia. A estrutura acomoda o licenciamento coletivo através da organização de direitos sem fins lucrativos RSL Collective ou qualquer outro servidor de licenciamento compatível com o RSL.
O Padrão RSL Estabelece uma Infraestrutura de Licenciamento Web Para Garantir a Compensação dos Editores em Meio ao Crescente Impacto da IA
Com o crescente impacto dos crawlers e agentes de IA na estrutura econômica da web, o Padrão RSL vai além dos controles básicos de sim/não do protocolo robots.txt, ao introduzir uma nova infraestrutura de licenciamento para a web. Este sistema permite que os editores incorporem termos de licenciamento e royalties legíveis por máquina em seus arquivos robots.txt, especificando como as aplicações e agentes de IA devem compensá-los pelo uso de seu conteúdo.
A estrutura RSL acomoda vários arranjos de licenciamento, uso e royalties, incluindo acesso gratuito, atribuição, modelos de subscrição, pagamento por rastreamento — onde os editores são compensados cada vez que uma aplicação de IA rastreia o seu conteúdo — e pagamento por inferência, que fornece pagamento sempre que o conteúdo é utilizado para gerar respostas de IA. Qualquer editor online pode implementar imediatamente o Padrão RSL para definir as condições de licenciamento e compensação para o seu conteúdo.
O desenvolvimento e a supervisão do Padrão RSL são geridos pelo Comitê Técnico de Direção RSL (TSC), que inclui representantes de organizações líderes em publicação e tecnologia, como Eckart Walther da RSL Collective, RV Guha, Tim O’Reilly da O’Reilly Media, Stephane Koenig do Yahoo e Simon Winslow da Fastly.
Os editores estão adotando estratégias semelhantes às usadas na indústria da música, estabelecendo um mercado escalável destinado a beneficiar todos os participantes. Em teoria, as empresas de IA obtêm clareza legal e processos de licenciamento simplificados, enquanto os sites podem monetizar conteúdo que anteriormente foi usado para treinar modelos sem compensação. No entanto, alcançar a adoção generalizada e garantir a aplicação eficaz continuam sendo desafios.
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RSL Collective e Standard Ganham Apoio de Grandes Empresas de Internet para Modernizar a Licença de Conteúdo Digital
Em Resumo
Reddit, Yahoo e O’Reilly Media apoiaram o Padrão RSL e o Coletivo RSL para fornecer licenciamento automatizado e padronizado e compensação justa para o conteúdo online utilizado por sistemas de IA.
Vários editores de internet e empresas de tecnologia líderes, incluindo Reddit, Yahoo, People Inc., Internet Brands, Ziff Davis, Fastly, Quora, O’Reilly Media e Medium, anunciaram seu apoio à introdução do protocolo de licenciamento RSL Standard e da organização de direitos sem fins lucrativos RSL Collective. A iniciativa visa fornecer uma compensação justa e padronizada para editores e criadores, ao mesmo tempo que oferece um licenciamento simplificado e automatizado para empresas de IA e tecnologia.
O padrão Really Simple Licensing (RSL) é uma estrutura aberta e colaborativa projetada para estabelecer componentes padronizados e legíveis por máquina para expressar regras de licenciamento e compensação de conteúdo, particularmente em relação a como o conteúdo é acessado e utilizado no desenvolvimento, implantação e aplicação de modelos de IA. Modelado no amplamente utilizado padrão RSS (Really Simple Syndication), o protocolo RSL é descentralizado e escalável, capaz de suportar milhões de sites, e pode ser aplicado a uma ampla gama de conteúdo digital, incluindo páginas da web, livros, vídeos e conjuntos de dados.
Tim O’Reilly, CEO da O’Reilly Media, explicou que o RSS foi crucial para o desenvolvimento da Internet como um ecossistema de informação, fornecendo aos primeiros editores online um padrão simples e aberto para sindicar seu conteúdo e alcançar audiências em grande escala, e que esse espírito de abertura ajudou a web a prosperar. Ele acrescentou que hoje, à medida que os sistemas de IA consomem e reutilizam esse conteúdo sem permissão ou compensação, as regras precisam evoluir, e que o RSL se baseia no legado do RSS ao fornecer a camada de licenciamento necessária para uma Internet voltada para a IA, garantindo que os criadores e editores que impulsionam a inovação em IA sejam justamente compensados pelo valor que geram.
O Framework RSL Introduz Licenciamento de Conteúdo Modernizado e Escalável e Compensação para Ecossistemas Web e de IA
A estrutura RSL oferece um conjunto de capacidades essenciais projetadas para modernizar a concessão de licenças de conteúdo para a web. Ela fornece um vocabulário compartilhado e extensível que permite aos editores online definir uma gama de termos de licenciamento e compensação, incluindo acesso gratuito, atribuição, pagamento por rastreamento e modelos de pagamento por inferência.
O protocolo é aberto, permitindo a licenciamento automatizado de conteúdos e a criação de ecossistemas de licenciamento em escala da internet entre proprietários de conteúdos e empresas de IA.
Isso também facilita o desenvolvimento de catálogos padronizados e publicamente acessíveis de conteúdos e conjuntos de dados licenciáveis usando RSS e metadados Schema.org.
Além disso, o RSL suporta a licenciamento seguro de ativos digitais não públicos ou proprietários, incluindo artigos com pagamento, livros, vídeos e conjuntos de dados de treinamento, através da criptografia. A estrutura acomoda o licenciamento coletivo através da organização de direitos sem fins lucrativos RSL Collective ou qualquer outro servidor de licenciamento compatível com o RSL.
O Padrão RSL Estabelece uma Infraestrutura de Licenciamento Web Para Garantir a Compensação dos Editores em Meio ao Crescente Impacto da IA
Com o crescente impacto dos crawlers e agentes de IA na estrutura econômica da web, o Padrão RSL vai além dos controles básicos de sim/não do protocolo robots.txt, ao introduzir uma nova infraestrutura de licenciamento para a web. Este sistema permite que os editores incorporem termos de licenciamento e royalties legíveis por máquina em seus arquivos robots.txt, especificando como as aplicações e agentes de IA devem compensá-los pelo uso de seu conteúdo.
A estrutura RSL acomoda vários arranjos de licenciamento, uso e royalties, incluindo acesso gratuito, atribuição, modelos de subscrição, pagamento por rastreamento — onde os editores são compensados cada vez que uma aplicação de IA rastreia o seu conteúdo — e pagamento por inferência, que fornece pagamento sempre que o conteúdo é utilizado para gerar respostas de IA. Qualquer editor online pode implementar imediatamente o Padrão RSL para definir as condições de licenciamento e compensação para o seu conteúdo.
O desenvolvimento e a supervisão do Padrão RSL são geridos pelo Comitê Técnico de Direção RSL (TSC), que inclui representantes de organizações líderes em publicação e tecnologia, como Eckart Walther da RSL Collective, RV Guha, Tim O’Reilly da O’Reilly Media, Stephane Koenig do Yahoo e Simon Winslow da Fastly.
Os editores estão adotando estratégias semelhantes às usadas na indústria da música, estabelecendo um mercado escalável destinado a beneficiar todos os participantes. Em teoria, as empresas de IA obtêm clareza legal e processos de licenciamento simplificados, enquanto os sites podem monetizar conteúdo que anteriormente foi usado para treinar modelos sem compensação. No entanto, alcançar a adoção generalizada e garantir a aplicação eficaz continuam sendo desafios.