安德魯·楊提議AI訓練資料實施「資料紅利」

人工智慧（AI）企業若將個人資料與創作內容用於模型訓練，就應向資料提供者與創作者支付報酬的主張再次受到關注。這項提議源於對AI普及可能減少工作、並使資本與資料集中於少數科技企業的擔憂。

安德魯·楊（Andrew Yang）於27日參加Jubilee Media辯論節目《Surrounded》，並與AI樂觀派展開辯論。他主張，AI消除既有工作的速度可能快於創造新工作的速度，進而擴大不平等。安德魯·楊此前也曾提出高效能AI模型需要「停止開關」的主張。

安德魯·楊提出的核心構想是「資料紅利（Data Dividend）」。如果企業使用個人資料與內容訓練AI模型並獲利，就應將部分收益返還給提供資料的使用者與創作者。

安德魯·楊主張，個人資料的商業價值每年超過3000億美元（約406.8兆韓元），但幾乎沒有回到大眾手中。他表示，大型科技企業利用使用者資料開發AI模型並獲利之際，資料提供者卻被排除在報酬之外。

他也分享自己曾因著作被用於AI訓練，透過出版社收到2500美元（約339萬韓元）的案例。他認為，任何內容創作者的作品若被用於AI模型訓練，都應以類似方式獲得報酬，這才符合公平原則。

安德魯·楊也提出AI對勞動市場影響的疑慮。他表示，律師、會計師、資料分析師等中等技能職業可能受到自動化影響，企業可能減少招聘，轉而增加伺服器與資料中心投資。

他指出，資本、資料與運算能力可能因此集中於少數企業，進一步強化「贏家通吃」的結構。即使AI技術提升生產力，相關收益也不會自動分配給勞工或資料提供者。

作為應對方案，安德魯·楊也提出全民基本收入。他構想以資料紅利及對科技企業徵收的稅款作為財源，向民眾提供基本收入；受益者若將收入用於地方消費，則可支撐經濟循環。

在稅制改革方面，他提到引入加值稅的可能性。他認為，僅靠現行公司稅難以阻止跨國科技企業避稅與利潤轉移，因此應在數位服務、廣告點擊與資料交易等產生附加價值的環節課稅。

若要將資料紅利落實為制度，仍須釐清資料價值評估、權利人確認、企業支付方式，以及創作內容可被用於AI訓練的範圍。全民基本收入與加值稅如何連結，也需要就課稅對象與負擔主體展開討論。

這場討論的焦點並非是否停止AI開發，而是技術進步創造的收益應由誰取得。資料所有權、報酬標準與科技企業課稅方式，仍是制度設計過程中有待討論的議題。