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这种紧张关系促使Basecamp重新思考如何为提供数据的国家与社区提供补偿。该公司表示，自2023年起，已根据数字序列信息（即支撑其AI模型的基因数据）的使用情况，向21个国家的60个组织支付了版权费用。为此，它建立了系统来标记和追踪每个数据样本的来源，并衡量其对下游产出的贡献度，以便据此分配款项。实质上，Basecamp正尝试追溯训练数据的来源，并在其创造价值时予以付费。这是更广泛的人工智能行业迄今仍难以做到的事情，部分原因在于大型语言模型通常使用从互联网各处抓取的庞大而杂乱的数据集进行训练，其中数百万来源的所有权、授权许可和个人贡献几乎无法追踪。
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进一步分析发现，研究人员指出，这背后存在心理因素。AI接管了那些带来日常成就感的小型清单式任务——回复邮件、总结文档、生成初稿。失去了这些"速成"成果，即使实际完成更多，人们也会感觉做得更少。理查森向记者解释道："AI处理了那些曾让我们感到高效的事务。它替我们撰写邮件、进行回复、总结文件。因此，我们需要以不同的方式重新衡量生产力：它正从基于工作量的衡量转向基于工作价值的衡量。"
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