Mimpi buruk industri musik menjadi kenyataan pada tahun 2023, dan itu sangat mirip dengan Drake.
“Hati di manga saya” Duet palsu yang meyakinkan antara Drake dan The WeekndDia mengumpulkan jutaan arus sebelum seseorang dapat menjelaskan siapa yang melakukannya atau dari mana asalnya. Lintasan tidak hanya menjadi viral: Dia memecahkan ilusi bahwa ada orang yang memiliki kendali.
Dalam perjuangan untuk merespons, kategori infrastruktur baru mulai terbentuk dalam keheningan yang dibangun agar tidak menghentikan musik generatif secara langsung, tetapi untuk membuatnya dapat dilacak. Sistem deteksi sedang diintegrasikan di seluruh pipa musik: dalam alat yang digunakan untuk melatih model, platform tempat lagu dimuat, database yang melisensikan hak dan algoritma yang membentuk penemuan. Tujuannya tidak hanya untuk mendeteksi konten sintetis setelah fakta. Ini untuk mengidentifikasinya lebih awal, memberi label dengan metadata dan mengatur bagaimana ia bergerak melalui sistem.
“Jika Anda tidak memasukkan hal -hal ini dalam infrastruktur, Anda hanya akan mengejar ekor Anda,” kata Matt Adell, salah satu pendiri musikal. “Anda tidak dapat terus bereaksi terhadap setiap trek atau model baru, yang tidak naik. Perlu infrastruktur yang bekerja dari pelatihan melalui distribusi.”
Tujuannya bukanlah demollo, tetapi dengan lisensi dan kontrol
Startup sekarang muncul untuk membangun deteksi dalam aliran lisensi. Platform seperti YouTube Dan DEEZER Mereka telah mengembangkan sistem internal untuk menandai audio sintetis saat dimuat dan membentuk bagaimana tampilannya dalam pencarian dan rekomendasi. Perusahaan musik lain, termasuk Magic, PEX, Righty dan Soundcloud, memperluas karakteristik deteksi, moderasi dan atribusi dalam segala hal, dari set data pelatihan hingga distribusi.
Hasilnya adalah ekosistem perusahaan yang terfragmentasi tetapi cepat dari perusahaan yang memperlakukan deteksi konten yang dihasilkan oleh AI, bukan sebagai alat aplikasi, tetapi sebagai infrastruktur tabel untuk melacak media sintetis.
Alih -alih mendeteksi musik dari AI setelah meluas, beberapa perusahaan membangun alat untuk memberi label sejak saat itu dilakukan. Vermillio dan musikal AI sedang mengembangkan sistem untuk memindai petunjuk selesai untuk elemen sintetis dan secara otomatis memberi label pada metadata.
Bingkai Vermillio Traceid lebih dalam dengan membagi lagu menjadi batang, seperti nada vokal, ungkapan melodi dan pola liris, dan menandai segmen spesifik yang dihasilkan oleh AI, memungkinkan pemegang hak untuk mendeteksi mimetri pada tingkat batang, bahkan jika trek baru hanya meminjamkan bagian dari aslinya.
Perusahaan mengatakan bahwa pendekatannya bukan pembongkaran, tetapi lisensi proaktif dan peluncuran yang diautentikasi. TraceID diposisikan sebagai pengganti sistem seperti ID konten YouTube, yang sering kehilangan imitasi yang halus atau parsial. Vermillio memperkirakan bahwa lisensi yang diautentikasi yang dipromosikan oleh alat -alat seperti TraceID dapat tumbuh dari $ 75 juta pada tahun 2023 menjadi $ 10 miliar pada tahun 2025. Dalam praktiknya, itu berarti bahwa pemegang hak atau platform dapat melaksanakan landasan pacu yang diakhiri melalui TraceID untuk melihat apakah ia berisi elemen yang dilindungi, dan jika Anda melakukannya, memiliki sistem lisensi untuk lisensi sebelum pembebasan.
“Kami mencoba mengukur pengaruh kreatif, tidak hanya untuk menangkap salinan.”
Beberapa perusahaan bahkan di atas data pelatihan itu sendiri. Saat menganalisis apa yang memasuki model, tujuannya adalah untuk memperkirakan seberapa besar trek artis atau lagu tertentu. Jenis atribusi ini dapat memungkinkan lisensi yang lebih tepat, dengan royalti berdasarkan pengaruh kreatif alih -alih perselisihan setelah pembebasan. Gagasan itu menggemakan perdebatan lama tentang pengaruh musik, seperti permintaan untuk “garis kabur”, tetapi menerapkannya pada generasi algoritmik. Perbedaannya sekarang adalah bahwa lisensi dapat terjadi sebelum diluncurkan, bukan melalui litigasi setelah fakta.
AI musik juga bekerja pada sistem deteksi. Perusahaan menggambarkan sistemnya sebagai lapisan melalui konsumsi, generasi dan distribusi. Alih -alih memfilter output, ia melacak asal dari ujung ke ujung.
“Atribusi tidak boleh dimulai ketika lagu selesai, itu harus dimulai ketika model mulai belajar,” kata Sean Power, co -founder perusahaan. “Kami mencoba mengukur pengaruh kreatif, tidak hanya untuk menangkap salinan.”
Deezer telah mengembangkan alat internal untuk menandai petunjuk yang benar -benar dihasilkan oleh beban dan mengurangi visibilitasnya dalam rekomendasi algoritmik dan editorial, terutama ketika konten tampaknya spam. Direktur inovasi Aurélien Hérault mengatakan bahwa, pada bulan April, alat -alat ini mendeteksi sekitar 20 persen dari beban baru setiap hari sebagaimana dihasilkan sepenuhnya oleh AI, lebih dari dua kali lipat apa yang mereka lihat pada bulan Januari. Lagu yang diidentifikasi oleh sistem masih dapat diakses di platform tetapi tidak dipromosikan. Hérault mengatakan Deezer berencana untuk mulai memberi label trek ini untuk pengguna secara langsung “dalam beberapa minggu atau beberapa bulan.”
“Kami sama sekali tidak menentang AI,” kata Hérault. “Tetapi banyak dari konten ini digunakan dengan itikad buruk, bukan untuk penciptaan, tetapi untuk mengeksploitasi platform. Itulah sebabnya kami sangat memperhatikan.”
Pemijahan DNTP AI (tidak melatih protokol) sedang menekan deteksi bahkan sebelumnya, pada set data. Protokol eksklusi memungkinkan seniman dan pemegang hak untuk memberi label pekerjaan mereka sebagai di luar batas untuk pelatihan model. Sementara seniman visual sudah memiliki akses ke alat yang sama, dunia audio masih diputar. Sampai sekarang, ada sedikit konsensus tentang cara membakukan persetujuan, transparansi atau lisensi pada skala. Regulasi pada akhirnya dapat memaksa masalah, tetapi untuk saat ini, pendekatan tersebut tetap terfragmentasi. Dukungan perusahaan pelatihan utama IA juga tidak konsisten, dan para kritikus mengatakan bahwa protokol tidak akan mendapatkan daya tarik kecuali diatur secara mandiri dan luas diadopsi.
“Protokol eksklusi harus nirlaba, diawasi oleh beberapa aktor yang berbeda, untuk dapat diandalkan,” kata Dryhurst. “Tidak seorang pun harus mempercayai masa depan persetujuan untuk perusahaan terpusat yang buram yang mungkin tidak melakukan bisnis, atau jauh lebih buruk.”
