Kratak odgovor:
Postoje dokumentovani slučajevi u kojima tehnološke kompanije kupuju velike količine štampanih knjiga, odsecaju im povez, skeniraju stranice i nakon digitalizacije odbacuju ili recikliraju fizičke primerke. Najbolje dokumentovan primer je Anthropic, kompanija koja razvija Claude. Tokom 2024. godine uložila je milione dolara u nabavku fizičkih knjiga kako bi napravila veliku digitalnu biblioteku za razvoj svojih AI sistema.
U avgustu 2026. pojavili su se i jaki novinarski dokazi o sličnoj operaciji u Amazonovom objektu VGT3 u Las Vegasu. Istraga 404 Media pratila je jednu knjigu pomoću Apple AirTag uređaja sve do tog postrojenja, dok su zaposleni opisivali proces odsecanja poveza i skeniranja stranica. Amazon je potvrdio da kupuje knjige preko komercijalnih kanala radi razvoja i poboljšanja svojih proizvoda i usluga, ali javno saopštenje kompanije nije detaljno objasnilo za šta se koriste svi nastali digitalni materijali.
Upravo je ta razlika važna za razumevanje cele priče. Trenutno nema dokaza da se knjige uništavaju sa ciljem brisanja istorije ili sprečavanja ljudi da pristupe njihovom sadržaju. Naprotiv, tekst je upravo ono što kompanije žele da sačuvaju.
Nestaje fizička knjiga. A pitanje koje ostaje jeste ko kontroliše njeno znanje kada papir završi u reciklaži, a digitalna verzija u privatnoj korporativnoj bazi podataka.
Od police do servera: kako knjiga postaje AI podatak
Na prvi pogled postupak deluje nelogično. Ako je kompanija već kupila knjigu, zašto bi je nakon toga fizički uništila? Odgovor nema mnogo veze sa ideologijom, a mnogo više sa brzinom i troškovima.
Biblioteke i arhivi uglavnom koriste nedestruktivne metode digitalizacije. Knjiga se postavlja na odgovarajući nosač, dok takozvani planetarni ili V-skener fotografiše stranice odozgo. Povez ostaje čitav, pa se original nakon digitalizacije vraća u fond.
Takav postupak ima smisla kada se skenira rukopis, retko izdanje ili knjiga čiji fizički oblik takođe ima istorijsku vrednost. Problem je što je relativno spor kada treba obraditi stotine hiljada ili milione naslova.
Destruktivno skeniranje je mnogo jednostavnije. Knjiga se najpre identifikuje pomoću ISBN-a i drugih metapodataka. Industrijski sekač zatim uklanja povez, a slobodne stranice mogu brzo da prolaze kroz automatski skener koji istovremeno snima obe strane lista.
OCR softver potom prepoznaje slova sa skeniranih stranica i pretvara ih u tekst koji računar može da obrađuje. Nakon čišćenja, uklanjanja duplikata i katalogizacije, sadržaj završava u digitalnom korpusu, dok papir više nije potreban. Upravo takav postupak dokumentovan je u slučaju kompanije Anthropic.
Fizičko uništavanje knjige zato ne mora biti krajnji cilj operacije. Ono je posledica izbora metode koja omogućava da se ogromne količine štampanog materijala obrade što brže. Za AI laboratoriju najvažniji je tekst. Povez, vrsta papira, tragovi korišćenja ili beleške prethodnih vlasnika uglavnom ne predstavljaju podatak koji je potreban za treniranje jezičkog modela.
Za bibliotekara knjiga nije samo tekst
Kod običnog, masovno štampanog romana uništavanje jednog primerka verovatno neće imati nikakav kulturni značaj. Hiljade ili milioni drugih primeraka mogu ostati u bibliotekama, knjižarama i privatnim kolekcijama. Kod stare ili retke knjige situacija može biti potpuno drugačija.
Zamislimo primerak nekog lokalnog ili stručnog izdanja objavljenog u veoma malom tiražu pre gotovo jednog veka. Sam tekst možda postoji i u drugim primercima, ali baš ta knjiga može sadržati potpis autora, posvetu, pečat nekadašnje biblioteke, rukom napisane beleške ili druge tragove koji imaju istorijsku vrednost.
OCR može veoma dobro da sačuva odštampani tekst, ali ne mora da sačuva ono što određeni primerak čini jedinstvenim istorijskim predmetom. Marginalije, ekslibrisi, korekcije, posvete, karakteristike poveza, papira i tragovi prethodnih vlasnika mogu istraživaču biti važni koliko i sam sadržaj.
Zbog toga pravo pitanje nije samo zašto kompanije „uništavaju knjige“. Mnogo važnije je da li sistem koji obrađuje milione primeraka ima pouzdanu proceduru za prepoznavanje knjige koju ne bi trebalo staviti pod industrijski sekač.
Zašto AI kompanijama toliko trebaju stare knjige?
Veliki jezički modeli uče analiziranjem ogromnih količina teksta. Internet je dugo bio idealan izvor takvih podataka. Veb-stranice, Wikipedia, forumi, digitalne publikacije, tehnička dokumentacija, knjige u javnom domenu i programski kod omogućili su stvaranje ogromnih korpusa za treniranje.
Ali količina kvalitetnog teksta koji su napisali ljudi nije beskonačna. Istraživačka organizacija Epoch AI procenjuje da efektivno raspoloživa količina kvalitetnog javnog teksta ljudskog porekla iznosi oko 300 biliona tokena, uz veoma veliki raspon neizvesnosti.
Njihovi modeli ukazuju da bi, ukoliko se dosadašnji rast skupova za treniranje nastavi, potrebe najzahtevnijih modela mogle da postanu uporedive sa ukupnom raspoloživom količinom između 2026. i 2032. godine. To ne znači da će AI jednog dana jednostavno „pročitati ceo internet“ i ostati bez ijednog novog podatka.
Novi sadržaj će nastavljati da nastaje, kompanije mogu više puta koristiti iste podatke, a razvijaju se i drugačije metode treniranja. Ipak, beskonačno povećavanje količine visokokvalitetnog ljudskog teksta nije moguće. U tom kontekstu, ogromne količine literature koje nikada nisu kvalitetno digitalizovane postaju veoma vredan resurs.
Šta znači „nekontaminiran materijal pre AI ere“?
Izraz „nekontaminiran“ može pogrešno da sugeriše da su stare knjige nužno tačnije, objektivnije ili nepristrasnije. To nije slučaj. Knjiga napisana pre nekoliko decenija može sadržati propagandu, zastarele naučne tvrdnje, diskriminatorne stavove ili informacije koje su kasnije opovrgnute.
„Čist“ ili „nekontaminiran“ materijal u ovom kontekstu znači nešto drugo: može se sa velikom sigurnošću utvrditi da tekst nije proizveo savremeni generativni AI. Knjiga štampana 1985. godine očigledno nije mogla sadržati tekst koji je nekoliko decenija kasnije napisao ChatGPT, Claude ili neki drugi savremeni jezički model.
Osim toga, poreklo teksta je često mnogo jasnije nego kod anonimnog sadržaja sa interneta. Poznati su autor, izdavač i godina objavljivanja, a tekst je u velikom broju slučajeva prošao kroz uredničku obradu, lekturu i pripremu za štampu. To knjigama daje vrednu osobinu koju je na današnjem internetu sve teže garantovati — relativno pouzdano poreklo podataka, odnosno provenance.
To ipak ne znači da su stare knjige „bolji izvor istine“. One su pre svega veoma veliki fond tekstova za koje se pouzdano zna da su ljudskog porekla.
Internet sve više sadrži tekst koji proizvode AI modeli
Od kraja 2022. godine generativna veštačka inteligencija počela je da proizvodi ogromne količine javno dostupnog sadržaja. AI se koristi za pisanje opisa proizvoda, blogova, komentara, marketinških tekstova, programskog koda, prevoda, školskih radova i čitavih veb-sajtova. To stvara nov problem za buduće modele.
Ako AI kompanija automatski prikupi veliki deo savremenog interneta, među tim podacima sve češće će se nalaziti tekst koji su prethodno napravili drugi AI sistemi. Tu dolazimo do pojma model collapse, odnosno kolapsa modela.
Ilia Shumailov i njegovi saradnici pokazali su da nekritičko, ponavljano treniranje modela na podacima koje su proizvele prethodne generacije modela može dovesti do postepenog gubitka informacija o izvornoj distribuciji podataka. Najpre mogu da nestanu retki obrasci i neuobičajeni primeri, dok se rezultati vremenom približavaju sve užem i homogenijem proseku.
Rad je objavljen u časopisu Nature 24. jula 2024. godine. To ne znači da su sintetički podaci sami po sebi loši. Pažljivo proizvedeni i provereni sintetički podaci mogu biti veoma korisni, naročito u oblastima poput matematike i programiranja, gde je rezultat relativno lako proveriti.
Problem nastaje kada model nekontrolisano uči iz sadržaja koji su proizveli prethodni modeli, uključujući njihove greške i pojednostavljenja. Zbog toga knjiga objavljena mnogo pre pojave generativnog AI-ja ima jednu neobičnu prednost: datum štampanja praktično potvrđuje da njen tekst nije generisao savremeni LLM.
Anthropic i Project Panama
Najbolje dokumentovan primer masovne kupovine i destruktivnog skeniranja knjiga odnosi se na Anthropic. Tokom sudskog postupka Bartz v. Anthropic u javnost su dospeli dokumenti o projektu nazvanom Project Panama. Interni materijali opisivali su ga vrlo ambiciozno — kao pokušaj da se „destruktivno skeniraju sve knjige na svetu“.
Prema dokumentima koji su kasnije objavljeni, Anthropic je od 2024. kupovao veliki broj polovnih knjiga, uklanjao njihove poveze, skenirao stranice i koristio nastale digitalne materijale u radu na svojim AI sistemima. Važan deo ove priče nije samo tehnologija već i ono što se kasnije dogodilo na sudu.
Sudija William Alsup je 23. juna 2025. napravio jasnu razliku između korišćenja legalno nabavljenih knjiga za razvoj AI modela i nabavljanja knjiga iz piratskih digitalnih biblioteka. U konkretnom slučaju korišćenje tekstova za treniranje AI sistema ocenjeno je kao transformativna upotreba u okviru američke doktrine fair use.
Sud je takođe prihvatio digitalizaciju legalno kupljenih štampanih primeraka za internu biblioteku. To, međutim, nije značilo da je isti pravni tretman automatski primenjen i na piratske kopije.
Kupovina knjige nije isto što i kupovina autorskog prava
Ovo je važna razlika koju je lako prevideti. Kada neko kupi knjigu u knjižari ili antikvarnici, postaje vlasnik tog konkretnog fizičkog primerka. Može da ga pročita, pokloni ili preproda. U mnogim sistemima može i da ga uništi.
Ali time ne postaje vlasnik autorskog prava nad sadržajem knjige. Kupac ne dobija pravo da proizvoljno štampa nove primerke i prodaje ih kao svoje. Zato pravo vlasništva nad papirom i pravo reprodukcije sadržaja nisu ista pravna kategorija.
U slučaju Anthropic-a sud je digitalizaciju legalno kupljenih primeraka posmatrao kao konverziju interne biblioteke u drugi format. Pitanje piratskih digitalnih kopija ocenjeno je drugačije. Ta razlika pokazala se veoma skupom.
Anthropicova nagodba od 1,5 milijardi dolara
Američki federalni sud je 20. jula 2026. godine konačno odobrio nagodbu vrednu 1,5 milijardi dolara u predmetu Bartz v. Anthropic. Spor se odnosio na zaštićene knjige koje su, prema navodima tužbe, pribavljene iz piratskih digitalnih izvora i čuvane u velikom internom repozitorijumu.
To nije isto pitanje kao korišćenje legalno kupljene štampane knjige. Ova razlika pomaže da se razume zašto su fizičke knjige ponovo postale zanimljive AI industriji. Piratski EPUB ili PDF može doneti veoma ozbiljan pravni rizik. Legalno kupljena polovna knjiga ima potpuno drugačiji lanac porekla.
Kada kompanija posluje sa modelima čija se vrednost meri milijardama dolara, relativno jeftina fizička knjiga može postati vrlo privlačan izvor podataka.
Amazon i objekat VGT3 u Las Vegasu
Tokom avgusta 2026. priča je dobila još jedan važan nastavak. Novinari 404 Media sarađivali su sa prodavcem koji je dobio neuobičajeno veliku porudžbinu knjiga. U jedan primerak ubačen je Apple AirTag, nakon čega je pošiljka praćena do Amazonovog objekta VGT3 u Las Vegasu.
Prema izjavama zaposlenih koje su preneli mediji, u objektu se knjigama uklanjaju povezi, stranice se skeniraju, a prilikom prijema evidentiraju se ISBN oznake i bar-kodovi. Amazon je novinarima potvrdio da kupuje knjige preko komercijalnih kanala kako bi pomogao razvoj i poboljšanje proizvoda i usluga.
Medijski izveštaji operaciju povezuju sa razvojem AI sistema, ali ovde treba napraviti jasnu razliku između onoga što su utvrdili novinari i onoga što je Amazon zvanično potvrdio. Možemo prilično pouzdano govoriti o velikoj operaciji kupovine i destruktivnog skeniranja knjiga.
Sa tvrdnjama o tačnoj upotrebi svakog tako dobijenog teksta treba biti oprezniji dok kompanija ili dodatna dokumentacija ne pruže precizniji odgovor.
Neobične porudžbine antikvarijatima
Još jedan deo priče dolazi od prodavaca polovnih i retkih knjiga. Tokom 2026. pojedini knjižari u Velikoj Britaniji, Irskoj, Australiji i drugim zemljama prijavljivali su velike i tematski neobične porudžbine.
Nije bila neobična samo količina, već i izbor naslova. U istim narudžbinama pojavljivale su se knjige iz potpuno različitih oblasti — od istorijskih studija i stručnih priručnika do romana i zastarelih izdanja za koja više ne postoji veliko tržište. Takav izbor može podsećati na automatizovanu nabavku u kojoj nije presudna tema, već pitanje da li određeni ISBN već postoji u bazi.
Drugim rečima, čovek obično traži knjige o određenoj temi. Automatizovani sistem bi mogao da postavi mnogo jednostavnije pitanje: koji naslov još nemamo? To ipak nije dovoljan dokaz da iza svake velike i neobične narudžbine stoji AI kompanija.
Kanadska kompanija Zoom Books, koja se pojavljivala u izveštajima prodavaca, negirala je da destruktivno skenira knjige. Anthropic je takođe naveo da preko te kompanije ne nabavlja knjige. Sumnjiva kupovina može biti dobar trag za novinarsko istraživanje, ali nije dokaz sama po sebi.
Šta je sa Metom, Microsoftom, OpenAI-jem i drugim kompanijama?
Jedna od najvećih grešaka bila bi sve velike AI kompanije staviti u istu kategoriju. Za Anthropic postoji vrlo detaljno dokumentovan trag kupovine fizičkih knjiga i njihove destruktivne digitalizacije. Za Amazon postoje jaki novinarski dokazi o sličnoj infrastrukturi.
Kod Meta-e i Microsofta najveći deo javnih kontroverzi vezan je za digitalne skupove podataka i navode o korišćenju piratskih knjiga, a ne za jednako dobro dokumentovano industrijsko sečenje fizičkih primeraka. Isto važi i za OpenAI: sporovi i pitanja o izvorima trening podataka postoje, ali iz materijala koji je ovde analiziran ne proizilazi dokumentovan slučaj fizičkog uništavanja knjiga koji bi bio uporediv sa Anthropic-ovim projektom.
Zbog toga tvrdnja da „sve AI kompanije uništavaju stare knjige“ ne bi bila opravdana.
Books3: digitalna biblioteka koja je postala veliki problem
Pre nego što je masovna kupovina fizičkih knjiga privukla pažnju, postojao je jednostavniji način da AI laboratorija dođe do velike količine književnog teksta — digitalne biblioteke. Jedan od najpoznatijih primera bio je Books3, skup od približno 197.000 knjiga koji je postao deo mnogo većeg skupa podataka The Pile.
Ideja iza Books3 bila je da se i manjim istraživačkim timovima omogući pristup količini književnog materijala kakvu su velike kompanije mogle da prikupljaju same. Problem je bio u tome što autori i izdavači nisu dali dozvolu da se veliki broj tih knjiga koristi na taj način. Takvi skupovi kasnije su postali deo niza sporova o autorskim pravima i treniranju AI sistema.
Tu se pojavljuje zanimljiv paradoks. U prvim fazama razvoja AI-ja digitalne knjige bile su atraktivne zato što su bile jednostavne za preuzimanje i obradu. Nakon višegodišnjih sporova oko autorskih prava, fizička knjiga sa jasno dokumentovanom kupovinom može postati pravno privlačniji početni izvor.
Da li se iza svega krije zavera?
Tema je gotovo napravljena za društvene mreže. Postoje tajni projekti, neobične masovne kupovine, skladišta puna knjiga, industrijski sekači i velike tehnološke kompanije koje ne otkrivaju sve detalje o svojim skupovima podataka.
Zbog toga nije teško napraviti mnogo dramatičniju priču: AI kompanije navodno skupljaju stare knjige kako bi izbrisale istoriju, sakrile informacije ili ljudima onemogućile pristup znanju koje ne odgovara savremenim interesima. Za takav zaključak trenutno nema ozbiljnih dokaza.
Dokumentovani slučaj Anthropic-a pokazuje praktično suprotnu nameru. Kompaniji je sadržaj knjiga bio toliko vredan da je želela da ga digitalizuje, sačuva i iskoristi u razvoju svojih sistema. To, međutim, ne znači da je čitava praksa bez problema. Samo znači da je stvarni problem drugačiji od teorije o organizovanom brisanju istorije.
Ne brisanje znanja, već koncentracija digitalnih kopija
Zamislimo da postoji relativno malo fizičkih primeraka određene knjige. Kompanija kupi deo njih i uništi ih tokom skeniranja. Broj primeraka dostupnih bibliotekama, kolekcionarima i budućim kupcima time se smanjuje.
Istovremeno, kompanija dobija savršeno upotrebljivu digitalnu kopiju teksta. Ta kopija, međutim, ne mora završiti u javnoj digitalnoj biblioteci. Može ostati u internom korpusu koji je dostupan samo kompaniji.
Informacije iz njega mogu jednog dana uticati na odgovore komercijalnog AI sistema, ali korisnik nema direktan pristup originalnom tekstu niti nužno može da vidi iz koje je knjige određena informacija potekla. Tu nastaje ozbiljnije pitanje koncentracije znanja.
Nije potrebno pretpostaviti tajnu zaveru. Dovoljan je ekonomski interes. Fizički fond dostupan javnosti može da se smanjuje dok privatni digitalni fond kompanije raste. Kod masovno štampanog bestselera to gotovo sigurno nije ozbiljan problem. Kod veoma retkog lokalnog, naučnog ili istorijskog izdanja posledice mogu biti potpuno drugačije.
Američki i evropski zakon ne gledaju isto na problem
Američki sistem ima relativno široku doktrinu fair use, zbog čega je presuda u slučaju Anthropic toliko značajna. Ali odluka jednog američkog suda nije univerzalna dozvola tehnološkim kompanijama da isti postupak primene svuda u svetu.
Evropska unija ima drugačiji pravni okvir. Član 53 EU AI Act-a zahteva da provajderi modela opšte namene imaju politiku usklađivanja sa evropskim autorskim pravom i javno objave dovoljno detaljan sažetak sadržaja korišćenog za treniranje modela. Regulativa takođe upućuje na poštovanje rezervacije prava prema evropskim pravilima o rudarenju teksta i podataka.
Ove obaveze počele su da se primenjuju 2. avgusta 2025. godine za nove modele opšte namene, dok za određene modele koji su već bili na tržištu postoji prelazni period do 2. avgusta 2027. Evropska komisija je objavila i obrazac prema kojem kompanije treba da sastavljaju javne sažetke trening sadržaja.
To ne znači da će javnost dobiti kompletan spisak svake pojedinačne knjige korišćene za treniranje. Ipak, kompanije imaju sve manje prostora da se pozovu samo na poslovnu tajnu i odbiju bilo kakvo objašnjenje o poreklu svojih trening podataka.
Šta ako se masovni otkup starih knjiga dogodi u Srbiji?
Za Srbiju je naročito važno razlikovati staru polovnu knjigu od zakonske kategorije stare i retke bibliotečke građe. To nisu iste stvari. Prema Zakonu o staroj i retkoj bibliotečkoj građi, takav materijal predstavlja kulturno nasleđe od posebnog interesa za Republiku Srbiju i uživa zaštitu bez obzira na to u čijoj je svojini.
Zakon, između ostalog, obuhvata određene rukopisne i štampane srpske knjige zaključno sa 1867. godinom, ali i druge retke primerke koji zadovoljavaju propisane kriterijume. Zbog toga formula „kupio sam knjigu, pa sa njom mogu da uradim šta želim“ nije primenljiva na svaki primerak.
Kod obične polovne knjige pitanje privatnog vlasništva može biti relativno jednostavno. Kod zaštićene stare i retke građe postoje dodatne obaveze koje proističu iz njene kulturne vrednosti. Zbog toga bi eventualni veliki i sistematski otkup starijih izdanja u Srbiji i regionu bio tema koju bi biblioteke, kulturne institucije i novinari imali razlog pažljivo da prate.
Za srpski jezik stare knjige mogu imati posebnu vrednost
Još jedan aspekt priče posebno je važan za manje jezike. Za engleski postoji ogromna količina digitalnog sadržaja. Srpski ima znatno manji korpus kvalitetno digitalizovanih tekstova.
Veliki deo domaće književnosti, stručne literature, lokalnih publikacija, monografija, zbornika i stare periodike nikada nije digitalizovan u obliku pogodnom za ozbiljnu računarsku obradu. Sa stanovišta budućih jezičkih modela, takav fond može biti veoma vredan.
To ipak ne znači da je poželjan model u kojem privatna kompanija kupi fizičke knjige, uništi ih i napravi zatvorenu digitalnu kolekciju. Mnogo održiviji pristup bila bi institucionalna digitalizacija kod koje original ostaje očuvan, dok digitalni materijal — kada to autorsko pravo dozvoljava — postaje dostupan bibliotekama, istraživačima i javnosti.
Za male jezike pitanje nije samo kako obezbediti dovoljno podataka za AI. Jednako je važno ko će te podatke kontrolisati.
Moralno pitanje: da li vlasništvo podrazumeva i pravo na uništenje?
Čak i kada je postupak potpuno zakonit, ostaje moralno pitanje. Kod masovno proizvedene knjige uništavanje jednog primerka gotovo sigurno neće imati šire posledice. Ali šta ako je u pitanju jedno od poslednjih sačuvanih izdanja istorije nekog sela, stručna publikacija male lokalne institucije ili primerak sa jedinstvenom posvetom i beleškama?
Vlasnik poseduje fizički predmet. Kulturna i istorijska vrednost tog predmeta, međutim, ne mora biti samo privatna. Tu se jasno vidi razlika između tržišne i kulturne vrednosti.
Knjiga koja danas gotovo da nema komercijalnu vrednost za budućeg istoričara može biti nezamenljiv izvor. AI laboratorija sistem optimizuje prema brzini obrade, kvalitetu teksta i trošku digitalizacije. Biblioteka ga optimizuje prema dugoročnom očuvanju. To su dva veoma različita pogleda na isti predmet.
Najveći problem možda nije AI, već način na koji vrednujemo znanje
Cela priča zato govori o nečemu širem od veštačke inteligencije. Za knjižara je fizički primerak proizvod. Za autora je delo. Za bibliotekara deo fonda.
Za istoričara potencijalni dokument o vremenu u kojem je nastao i ljudima kroz čije je ruke prolazio. Za AI laboratoriju ista knjiga može prvenstveno biti velika količina kvalitetnog teksta koju treba pretvoriti u tok tokena.
Tu nastaje sudar dva pristupa. Računaru je potreban sadržaj. Kulturnoj instituciji potreban je i sadržaj i predmet.
Da li je rešenje da prestanemo sa digitalizacijom?
Ne. Takav zaključak bio bi pogrešan. Digitalizacija je jedan od najvažnijih načina za očuvanje i širenje pristupa ljudskom znanju. Milioni rukopisa, novina, fotografija i knjiga danas su dostupni upravo zahvaljujući radu biblioteka, arhiva i muzeja.
Problem nije skeniranje knjiga samo po sebi. Problem nastaje kada nestanu tri zaštitna mehanizma: procena kulturne vrednosti konkretnog primerka, očuvanje originala kada je on važan i odgovarajući pristup digitalnoj kopiji.
Biblioteka obično digitalizuje retku knjigu kako bi ljudi mogli da koriste digitalnu verziju bez daljeg habanja originala. Industrijsko destruktivno skeniranje ima drugačiji cilj. Original može nestati, dok digitalna kopija završava u zatvorenoj korporativnoj infrastrukturi.
Upravo je to jedna od najvažnijih razlika između očuvanja kulturnog nasleđa i prikupljanja podataka za komercijalni AI sistem.
Zavera ili sasvim racionalna poslovna računica?
Kada se ukloni dramatična slika mašina koje seku knjige, iza svega ostaje prilično jednostavna ekonomska logika. AI kompanijama su potrebne velike količine kvalitetnog teksta. Raspoloživi fond ljudski napisanih digitalnih podataka nije beskonačan.
Internet sve više sadrži materijal koji su proizveli sami AI sistemi. Piratske knjige mogu doneti veliki pravni rizik, dok se polovne fizičke knjige legalno kupuju preko običnih tržišnih kanala. Industrijsko skeniranje zatim ih relativno brzo pretvara u podatke koje računar može da obradi.
Za kompaniju koja razvija sistem vredan milijarde dolara, čak i ogromna fizička biblioteka može biti relativno jeftina sirovina. Zbog toga nije neophodno pretpostaviti zaveru da bismo objasnili zašto AI industrija želi knjige. Dovoljni su potražnja za kvalitetnim podacima, pravni rizik i ekonomski interes.
Zaključak: knjige se ne uništavaju zato što su bezvredne, već zato što je njihov sadržaj postao vredan
Najveći paradoks cele priče je upravo u tome. AI kompanije ne seku knjige zato što su knjige izgubile vrednost. Fizički primerak postaje potrošan upravo zato što je tekst koji se nalazi u njemu veoma vredan.
Stara štampana literatura sadrži velike količine urednički obrađenog, dugog i proverljivo ljudski napisanog teksta nastalog pre masovne pojave generativne veštačke inteligencije. U trenutku kada AI industrija traži nove izvore kvalitetnih podataka, takve knjige postaju digitalna sirovina.
Trenutno nema dokaza da tehnološke kompanije organizovano uništavaju knjige sa ciljem brisanja istorije ili skrivanja znanja. Dokumentovani slučajevi mnogo bolje se objašnjavaju potrebom za kvalitetnim tekstom, pravnim pitanjima oko izvora podataka i industrijskom efikasnošću. Ali odsustvo zavere ne znači da nema problema. Naprotiv.
Mnogo ozbiljnije pitanje nije: „Da li AI kompanije uništavaju knjige da bi sakrile istinu?“
Već: „Ko odlučuje koje fizičke knjige smeju biti uništene, ko kontroliše digitalnu kopiju koja ostane iza njih i kako možemo biti sigurni da u industrijskoj trci za novim podacima nije zauvek nestao neki deo kulturnog pamćenja koji nije imao drugu kopiju?“
To pitanje je manje spektakularno od teorije zavere. Ali je mnogo važnije.
Dodajte TechFokus.rs u Preferred Sources i označite nas kao jedan od izvora koje želite češće da vidite na Google-u.
