صناعة الموسيقى تنتج التكنولوجيا لصيد أغاني الذكاء الاصطناعي

في عام 2023 ، أصبح بؤس صناعة الموسيقى حقيقة ، ويبدو وكأنه دريك.

“قلب على جعبتي ،” زوجان مزيفان قويان بين دريك وعطلة نهاية الأسبوعقبل ملايين الأقسام ، يمكن تفسير أي شخص لمن قام به أو من أين جاء. المسار لم يذهب فقط فيروسي – لقد كسر الارتباك الذي كان أي شخص تحت السيطرة.

في شجار للرد ، تتشكل فئة جديدة من البنية التحتية بهدوء والتي لا تم تصميمها لإغلاق الموسيقى الليبرالية بشكل مباشر ، بل اكتشافها. يتم تضمين نظام الكشف في جميع أنحاء خط أنابيب الموسيقى: في الأجهزة المستخدمة لتدريب النموذج ، يتم تحميل الأغاني حيث يتم تحميل الأغاني ، وقواعد البيانات التي تشكل حقوق الترخيص والخوارزميات. الهدف ليس فقط التقاط المواد الاصطناعية بعد الحقيقة. هذا هو التعرف عليه بسرعة ، ووضع علامة عليه بالبيانات الوصفية ، والتحكم في كيفية تحركه عبر النظام.

يقول Matte Edel ، مؤسس Music AI: “إذا لم تقم ببناء هذه الأشياء في البنية التحتية ، فأنت ببساطة ستطارد ذيلك”. “لا يمكنك الاستمرار في الرد على كل مسار أو طراز جديد – وهو ليس على نطاق واسع. أنت بحاجة إلى بنية تحتية تعمل من خلال التدريب من خلال التوزيع.”

الشركات الناشئة الآن منبثقة لمعرفة ذلك في سير العمل الترخيصية. منصات مثل يوتيوب و ديزر تطورت الأنظمة الداخلية لعلامة الصوت الاصطناعي حيث يتم تحميلها وتشكيل كيف يشكل الحجم الأسطح في البحث والتوصيات. تعمل شركات الموسيقى الأخرى – بما في ذلك Magic Audible Magic و PEX و RightsFi و SoundCloud – على توسيع نطاق الكشف والاعتدال والميزات في كل شيء من مجموعة بيانات التدريب إلى التوزيع.

والنتيجة ليست كأداة إنفاذ لاكتشاف المواد القائمة على الذكاء الاصطناعي ، ولكنها نظام بيئي مجزأ ولكنه متزايد من الشركات مثل البنية التحتية لتوصيف الجدول لتتبع الوسائط الاصطناعية.

بدلاً من اكتشاف موسيقى الذكاء الاصطناعي بعد هذا الانتشار ، تقوم بعض الشركات بصنع معدات لوضع علامة عليها من اللحظة التي تم فيها صنعها. تقوم Vermilio و Musical AI بتطوير أنظمة لمسح الشقوق المعدة للعناصر الاصطناعية ووضع علامة عليها تلقائيًا في بيانات التعريف.

تنقسم أغاني Vermilio التي تتبعت في السيقان وتتحرك بعمق مثل النغمات الصوتية ، والعبارات اللحن ، والأنماط الغنائية وربط الأجزاء المحددة التي تُحدد من الذكاء الاصطناعي لأصحاب الحقوق للكشف عن النسخ على مستوى الجذع ، على الرغم من أن المسار الجديد هو فقط في أجزاء من أصل واحد.

تقول الشركة إن تركيزها غير مركّز ، ولكنه ترخيص نشط وإصدار معتمد. يتم نشر Tresid كبديل لأنظمة مثل معرف محتوى YouTube ، وغالبًا ما تفتقد التقليد الجزئي أو الجزئي. تقدر Vermilio أن ترخيصًا معتمدًا تديره أجهزة مثل القصبات الهوائية قد يزيد من 75 مليون دولار في 2023 إلى 10 مليارات دولار في عام 2025. في الممارسة العملية ، هذا يعني أنه يمكن للحق أن يدير مسارًا معدلًا من خلال حامل أو تتبع منصة لمعرفة ما إذا كان يحتوي على عناصر محمية – وإذا كان العلم للترخيص قبل أن ينقل النظام.

بعض الشركات ترتفع إلى أبعد من ذلك لبيانات التدريب. من خلال تحليل ما يدور في نموذج ، فإن هدفهم هو تخمين مقدار المسار الذي تم إنشاؤه من فنانين محددين أو أغاني. يمكن أن يمكّن مثل هذا التوجيه ترخيصًا أكثر دقة ، مع حقوق الملكية على أساس التأثير الإبداعي بدلاً من النزاعات بعد الإصدار. تردد هذه الفكرة النقاش القديم حول تأثيرات الموسيقى – مثل “الخطوط غير الواضحة” – ولكنها تطبقها على جيل الخوارزمية. الآن الفرق هو أن الترخيص قد يحدث قبل الإصدار ، وليس من خلال التقاضي بعد الحقيقة.

تعمل الذكاء الاصطناعي الموسيقي أيضًا على نظام الكشف. تصف الشركة نظامها بأنه طبقة في الابتلاع والتوليد والتوزيع. بدلاً من تصفية الإخراج ، يتتبع الكمال من النهاية إلى النهاية.

“عندما يتم تنفيذ الأغنية ، يجب ألا تبدأ المساهمة – عندما يبدأ النموذج في التعلم عند تنفيذ الأغنية ، يجب أن تبدأ.” “نحن نحاول تحديد التأثير الإبداعي ، وليس فقط لالتقاط النسخ.”

قام Deezer بتطوير معدات داخلية لإبلاغ المسار الذي ينقله الذكاء الاصطناعى في التحميلات ويقلل من وضوحها في كل من الخوارزمية والتوصيات التحريرية ، خاصةً عندما تظهر العازف المادي. يقول كبير موظفي الابتكار Aurlian Herlt ، بحلول أبريل ، كانت هذه المعدات تكتشف حوالي 20 في المائة من التحميلات الجديدة كل يوم ، والتي كانت أكثر من ما شوهد في AI-January-Janwari-More أكثر من ما رآه. يمكن الوصول إلى المسارات التي حددها النظام على النظام الأساسي ولكن لا يتم الترويج لها. يقول هيرولت إن “خطط” المطلوبة للبدء في وصف هذه المسارات مباشرة للمستخدمين في غضون بضعة أسابيع أو بضعة أشهر “.

يقول هيرلت: “لسنا ضد الذكاء الاصطناعي على الإطلاق”. “لكن هذه المادة تستخدم في اعتقاد سيء للغاية – ليس لإنشاء ، ولكن لاستغلال المرحلة. لذلك نحن نولي الكثير من الاهتمام.”

تم اكتشاف الإسفنج DNTP الخاص بـ AI (وليس بروتوكول القطار) على مستوى مجموعة البيانات أيضًا. يتيح بروتوكول إلغاء الاشتراك الفنانين وحاملي الحقوق بتسمية عملهم على أنه غير لاعب في التدريب النموذجي. في حين أن الفنانين البصريين لديهم بالفعل إمكانية الوصول إلى معدات مماثلة ، إلا أن عالم الصوت لا يزال يلعب اللحاق بالركب. حتى الآن ، تعد الموافقة أو الشفافية أو المقياس إجماعًا ضئيلًا جدًا في الطريق لتوحيد الترخيص. قد يفرض اللوائح في النهاية القضية ، ولكن في الوقت الحالي ، لا يزال النهج مجزأًا. كان دعم شركات تدريب الذكاء الاصطناعى الكبرى غير متناسق ، ويقول النقاد إن البروتوكول لن يحصل على الجر حتى يتم اعتماده بشكل مستقل وعلى نطاق واسع.

“يجب أن تكون بروتوكولات إلغاء الاشتراك غير ربحية ، ليتم الحفاظ عليها من قبل بعض الجهات الفاعلة المختلفة ، لتكون موثوقة” ، Dryhurst. “يجب ألا يعتمد أي شخص على مستقبل الموافقة على شركة مركزية غير معتمة يمكنها الخروج عن العمل – أو أسوأ من ذلك”.