AIの生成結果に、どの学習データがどれほど影響したかを明らかにしようとする考え方。音楽の場合、旋律だけでなく、録音の質感や曲の時間的な構成など、複数の要素が対象になる。既存曲と似ているかを調べるだけではなく、学習と出力の関係を問う点に特徴がある。
報酬分配に使うには、技術的な測定に加え、何を支払いの対象とするかの合意が必要になる。影響を細かく追う方式と、学習データへの提供量に応じて分ける方式では、貢献の捉え方が異なる。数値が得られても、それだけで公平な分配が決まるわけではない。
日本語で著作権の議論と併せて読む際も、権利侵害の判定そのものとは区別が必要だ。出典が扱うのは技術と商業上の枠組みであり、日本での法的判断や契約への適用が確定したことを示すものではない。