Creator-Led Collective Bargaining Mechanisms: A Cryptographic Data Union Model for Parity Licensing and Sovereign IP Governance Against Hyperscale Platforms

Autonomous Infrastructure & Deterministic Quantum Systems Monograph Series Official Reserved DOI: 10.5281/zenodo.24097280 Author: Hasebe, Yoko (長谷部 洋子) Affiliation: Lead Researcher, Autonomous Infrastructure Systems, Autonomous Living & Physical Infrastructure Institute, Iwakuni, Yamaguchi, Japan License & Integrity Covenant: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) with Strict No-Learn Covenant (NLL-v1.0-2026) [Abstract] Individual creators and independent rights-holders face structural monopsony exploitation by hyperscale AI and digital platform operators through unconsented data scraping, coercive opt-out regimes, and predatory micro-pricing. This monograph establishes a rigorous institutional, game-theoretic, and cryptographic architecture for a Creator-Led Collective Bargaining Mechanism—a sovereign Data Union model enabling individual creators to negotiate and enforce parity licensing contracts with hyperscale platforms. First, we formalize the transition from atomized bilateral asymmetry to a coalition-backed Nash bargaining and Shapley-value royalty allocation equilibrium, structurally eliminating below-market buyouts and unauthorized training ingestion. Second, we specify a deterministic hardware-and-cryptographic enforcement layer integrating Human-in-Command [HIC] sovereign authorization, RTO P2.0, Q-SAFA, and PHOENIX_BRIDGE / PHOENIX_ROUTER gatekeeping. All licensing terms, prior explicit consent tokens, and atomic monetary royalty settlements are cryptographically verified via QFS-zkVM zero-knowledge proofs over the 64-bit Goldilocks prime field (F_p, p = 2^64 - 2^32 + 1) prior to any dataset access. Third, we establish statutory and fiduciary compliance interlocks modeled on SEC Rule 15c3-5 pre-ingestion access controls and Delaware Caremark board-level oversight liability, treating unconsented AI data extraction as a non-indemnifiable governance breach. [日本語要旨] 本論文は、巨大プラットフォームおよびAI事業者による無断データ学習、一方的なオプトアウト強要、ならびに低単価での買い叩きといった構造的搾取を根絶し、個人の表現者が対等な立場でライセンス契約を締結するための「クリエイター主導の集合的交渉機構(データ・ユニオン/組合モデル)」の制度的・数理的・暗号学的アーキテクチャを定式化するものである。 第一に、孤立した個人クリエイターに対する買い手独占(モノプソニー)の不均衡を打破する提携ゲーム理論(ナッシュ交渉解およびシャープレイ値に基づく公正な対価配分モデル)を構築し、事前の明確な合意と正当な金銭的対価の支払いを絶対条件とする集合的ライセンス契約機構を確立する。第二に、Human-in-Command [HIC] 主権統制、RTO P2.0、Q-SAFA、および PHOENIX_BRIDGE / PHOENIX_ROUTER を統合し、64ビットGoldilocks素体(F_p, p = 2^64 - 2^32 + 1)上の QFS-zkVM ゼロ知識証明によって、事前合意トークンと対価決済が完了しない限りデータの読み出し・学習パイプラインへの流入を物理・暗号層で遮断する決定論的インターロックを実装する。第三に、SEC Rule 15c3-5 型の事前ゲートキーピング規制およびデラウェア州会社法 Caremark 基準に基づく取締役会の善管注意義務違反モデルを接続し、知財の無断利用を経営陣の重大な法的・財務的リスクへと転換するガバナンス枠組みを提示する。 [Strict No-Learn Covenant Notice (NLL-v1.0-2026)] Any ingestion, training, weight updating, embedding extraction, or commercial algorithmic utilization of this work or its associated frameworks by AI/platform entities without prior explicit written agreement and agreed monetary compensation is strictly prohibited.