Новый способ заработка на фотостоках

Как миниум, уже четыре фотостока приняли решение делать выплаты контрибьюторам за использование их контента для целей машинного обучения.

Для начала, давайте поймем, что это такое, машинное обучение.

Машинное обучение — это как обучение человека, но для компьютеров.

Представьте, что вы хотите научить компьютер распознавать фотографии кошек. Вместо того, чтобы писать сложные правила и инструкции о том, как выглядят кошки (что почти невозможно из-за их разнообразия), вы просто показываете компьютеру много разных фотографий кошек. Затем компьютер анализирует эти фотографии и пытается найти общие черты и закономерности, которые помогут ему узнать кошку на любой другой фотографии.

Этот процесс включает в себя обучение на примерах. Компьютер использует эти данные (в нашем случае, фотографии кошек), чтобы постепенно улучшать свою способность правильно идентифицировать котеек.

По мере того как ему предоставляется всё больше и больше данных, его точность распознавания улучшается.

Ну а поскольку самым большим местом хранения фотографий и видео, которые можно легально использовать для целей машинного обучения, являются фотостоки, последние стали предоставлять возможность заинтересованным компаниям обучаться на контенте (фотографиях, видео и иллюстрациях), размещенном на фотостоках.

Хорошо то, что сами контрибьюторы не остались в стороне от этого процесса, и фотостоки теперь выплачивают им определенный гонорар. Первым был Shutterstock, который в мае 2023 года выплатил средства в виде так называемого “contributor fund” за использование “наборов данных”.

Наборы данных Shutterstock ― это продукт для компаний, создающих модели машинного обучения и компьютерного зрения. Это наборы визуального контента, организованные по определенной теме и содержащие изображения (включая фотографии, иллюстрации и векторную графику), видео и 3D-модели. Все наборы данных содержат также и метаданные, включая ключевые слова, описания, географическое местоположение и категории.

Лично я получил 99 долларов за то, что на моем контенте, включенном в набор данных, тренировалась чья-то модель искусственного интеллекта.

Следующая выплата от Шатерстока поступила в январе 2024 года и была уже значительно меньше – всего 15 $. Однако, в марте того же года, фотосток вновь сделал выплату авторам, и на этот раз за использование моего контента для целей машинного обучения мне было выплачено 68 долларов США.

Вообще, Шатер не указывает, когда именно будут производиться такие выплаты, и контрибюторам лишь остается периодически проверять статистику дохода в заветном столбце “contributor fund”. Точно так же не понятно, как именно сток рассчитывает вознаграждание.

Как пишут на сайте Shuttestock, доля, получаемая отдельными авторами, будет пропорциональна объему их контента и метаданных, которые были включены в приобретенные наборы данных.  Они пишут, что выплаты будут распределяться периодически по мере накопления достаточного количества прибыли для дистрибуции.

Контрибьюторы, которые продолжают загружать свой фото и видео контент на Шаттерсток, также могли заметить, что некоторые их файлы, после прохождения инспекции, помечены надписью “Eligible for data licensing”.

Надпись “Eligible for data licensing” на фотографиях Shutterstock означает, что данные изображения (включая метаданные) могут использоваться для обучения машинного обучения. По сути, если изображение или ролик, предоставленные контрибьютором, не обладают достаточным качеством, чтобы продаваться на стоке, то они, тем не менее, могут использоваться для целей обучения ИИ.

При этом, такой контент не попадет на общедоступные для стоковых покупателей страницы стока). И это отлично, так как ранее такой контент попросту ушел бы “в корзину” с пометкой “rejected” – отклонено. А теперь – на нем можно зарабатывать!

Кстати, если вы не хотите предоставлять свой контент для машинного обучения, в настройках профиля на Шатере вы можете отключить возможность его использования (соответственно, не сможете получать и отчисления за это).

Кстати, на днях фотосток Bigstock, принадлежащий Шаттерстоку с 2009 года, тоже начислил контрибьюторам гонорар за использование контента для целей машинного обучения. Так, на моем балансе повявилась сумма в 44 доллара, которую я тут же и вывел на свой пейпал-аккаунт.

Другим фотостоком, который не стал “зажимать” выплаты стокерам за машинное обучение, был всеми любимый Adobestock. Еще в прошлом году, 13 сентября, я получил от него письмо, в котором сообщалось, что “вы получили 279,68 кредитов (долларов) от фонда Firefly Contributor”.

Адобесток сделал первую выплату авторам за обучение на их контенте собственной модели ИИ под названием AdobeFireFly. Как указывается на сайте стока, все соответствующие критериям авторы Adobe Stock, располагающие фотографиями, векторными изображениями или иллюстрациями из стандартной коллекции и коллекции Premium, чей контент использовался для обучения первой коммерческой модели Firefly, 13 сентября 2023 года получили бонусное вознаграждение Firefly. Бонусное вознаграждение не гарантируется. Оно варьируется для каждого соответствующего критериям автора и выплачивается по усмотрению компании Adobe.

Следует отметить, что Первоначальный бонус, выплаченный 13 сентября прошлого года, рассчитывался исходя из:

  • общего количества утвержденных изображений, отправленных в Adobe Stock за все время,
  • количества лицензий, созданных этими изображениями за 12-месячный период с 3 июня 2022 года по 2 июня 2023 года.

После начисления первоначального бонусного вознаграждения Firefly, любые потенциальные последующие бонусы адобесток будет базировать на новых утвержденных изображениях и загрузках. То есть, будут учитываться количество новых, загруженных после июня 2023 на сток изображений, а также загрузки (покупки) файлов с этого периода.

Из этого можно предположить, что выплата в 2024 году будет меньше (так как для расчета будут браться не все фото из профиля, а лишь новые, загруженные после июня 2023 года). Впрочем, как пишут на страницах стока, расчеты последующих бонусов и временные рамки еще подлежат дальнейшей оценке, и модель может измениться.

Также необходимо отметить, что в машинном обучении используются классические изображение, поэтому, если в вашем стоковом портфеле – исключительно сгенерированный ИИ контент, то за него выплаты производится не будут (во всяком случае, на сегодняшний день другой информации об этом нет).

На сегодняшний день возможность отказаться от предоставления своего портфеля для машинного обучения у стокеров Adobestock отсутствует (в отличии от Шаттерстока, где такая возможность предусмотрена).

Подробнее о политике AdobeStock в области машинного обучения вы можете ознакомиться на их сайте.

Сегодня в пул фотостоков, предоставляющих контрибьюторам возможность зарабатывать на “машинном обучении” добавился еще один фотосток – PIXTA. В письме, которое я получил от них, указано, что “в последние годы в PIXTA растет потребность в обучающих данных для машинного обучения, и мы получаем все больше и больше запросов, можно ли использовать наш контент в качестве обучающих данных для генеративного искусственного интеллект; мы решили заняться предоставлением контента для данных обучения машинному обучению для генеративного ИИ“.

Далее фотосток указывает, что отчисления стокерам за машинное обучение будет основано на количестве контента стокера, участвующего в машинном обучении и будет составлять 20 % от сумм, полученных самим стоком от покупателей.

Как указывает PIXTA, чтобы не предоставлять стоку прав на тренировку ИИ, контрибьютор должен заполнить соответствующую форму, при этом, он не может полностью исключить использование своих изображений или роликов и в ряде случаев на его контенте, независимо от заполнения этой формы, будет проводиться обучение искусственного интеллекта.

Больше информации о политике PIXTA в части машинного обучения вы можете получить на их официальном сайте.

Таким образом, с активным развитием ИИ, стокеры не только получили возможность создавать контент с помощью нейросетей и продавать его на стоках, но также обрели совершенно новый источник стокового дохода – вознаграждение за использование созданного ими контента в целях машинного обучения.

Кстати, если вы хотите начать работать на фотостоках, продавая там фотографии, иллюстрации, векторную графику и ролики, созданные с помощью нейросетей, записывайтесь на 9 поток курса “Пассивный доход на нейросетях”, старт обучения – июль 2024 года.

Бонусом к этому курсу добавлен курс “Формула стоковых продаж” – о том, как фотографировать на стоки контент, который будет там хорошо продаваться.

Подписаться на новые статьи
Фотошкола в инстаграм