Как музыкальная индустрия разрабатывает технологии для выявления песен, созданных искусственным интеллектом.

Цель не в том, чтобы остановить генерацию музыки, а в том, чтобы сделать ее отслеживаемой, сообщает The Verge, – «идентифицировать ее на ранней стадии, снабдить метаданными и регулировать ее распространение в системе…».

Системы обнаружения внедряются во всю цепочку музыкального производства: в инструменты, используемые для обучения моделей, на платформы, куда загружаются песни, в базы данных, лицензирующие права, и в алгоритмы, формирующие процесс обнаружения нового контента.

Платформы, такие как YouTube и Deezer, разработали внутренние системы для пометки синтезированного аудио при загрузке и изменения его отображения в результатах поиска и рекомендациях. Другие музыкальные компании, включая Audible Magic, Pex, Rightsify и SoundCloud, расширяют функции обнаружения, модерации и атрибуции во всем – от обучающих наборов данных до распространения контента. Vermillio и Musical AI разрабатывают системы для сканирования готовых треков на наличие синтетических элементов и автоматического добавления тегов в метаданные. Фреймворк TraceID от Vermillio идет еще дальше, разбивая песни на стемы – такие как тембр вокала, мелодическое построение и паттерны лирики – и помечая конкретные сегменты, сгенерированные искусственным интеллектом. Это позволяет правообладателям обнаруживать имитацию на уровне стемов, даже если новый трек заимствует лишь части оригинального произведения. Компания заявляет, что ее цель – не удаление контента, а проактивное лицензирование и аутентифицированный релиз.

Правообладатель или платформа может пропустить готовый трек через TraceID от Vermillio, чтобы проверить, содержит ли он защищенные элементы, и, если да, пометить его для лицензирования перед релизом.

Некоторые компании идут еще дальше, анализируя сами обучающие данные. Анализируя то, что входит в модель, они стремятся оценить, в какой степени сгенерированный трек заимствует элементы у конкретных исполнителей или песен. Такая атрибуция может обеспечить более точное лицензирование, с выплатой роялти на основе творческого влияния, а не разрешения споров после релиза.

Deezer разработал внутренние инструменты для пометки полностью сгенерированных искусственным интеллектом треков при загрузке и снижения их видимости как в алгоритмических, так и в редакционных рекомендациях, особенно когда контент выглядит как спам. Главный директор по инновациям Орельен Эро (Aurélien Hérault) сообщает, что по состоянию на апрель эти инструменты обнаруживали примерно 20% новых загрузок в день как полностью сгенерированные искусственным интеллектом – более чем в два раза больше, чем в январе. Треки, идентифицированные системой, остаются доступными на платформе, но не продвигаются.

Протокол DNTP (Do Not Train Protocol) от Spawning AI продвигает обнаружение еще на более раннюю стадию – на уровень набора данных. Этот протокол позволяет исполнителям и правообладателям помечать свои работы как недоступные для обучения моделей.