Межа між людським творінням та автоматизованим виробництвом стає дедалі розмитішою на музичних платформах. У відповідь на цю тенденцію Deezer оголосив про запуск безкоштовного інструменту, здатного аналізувати списки відтворення з кількох стрімінгових сервісів, щоб оцінити частку музики, повністю згенерованої штучним інтелектом. Ця ініціатива є частиною ширшої дискусії щодо прозорості та ідентифікації музичного контенту.
Сканер, сумісний з кількома платформами
Пропозиція Deezer не обмежується власним каталогом. Користувачі можуть підключати свої бібліотеки з конкуруючих сервісів, таких як Spotify, Apple Music, YouTube Music, Tidal або Qobuz, щоб отримати оцінку частки треків, згенерованих штучним інтелектом, у своїх плейлистах.
Результат не ідентифікує окремі треки, а відображає загальний відсоток аналізованого контенту. За даними Deezer, основна мета — зробити видимим явище, яке часто залишається непомітним для слухача. Платформа також заявляє, що 43% людей, які приєдналися після використання інших сервісів, вже мають музику, згенеровану штучним інтелектом, у своїх плейлистах.
Музична індустрія перебуває під тиском через бурхливе зростання штучного інтелекту.
Це оголошення з'явилося на тлі швидкого зростання обсягу автоматизованих треків. За даними Deezer, щодня на їхню платформу завантажується майже 75 000 треків, повністю згенерованих штучним інтелектом, що становить майже половину всіх нових щоденних завантажень.
Щоб обґрунтувати своє позиціонування, компанія також спирається на опитування, проведене спільно з Ipsos у восьми країнах: згідно з цим дослідженням, 80% респондентів вважають, що треки, створені штучним інтелектом, повинні бути чітко ідентифіковані, а 73% хочуть, щоб попередження з'являлося безпосередньо на стрімінгових платформах.
Стратегії в галузі різняться. Деякі компанії зосереджуються на лейблах перевірки виконавців, тоді як інші розробляють інструменти для створення музики за допомогою штучного інтелекту. Тим часом, правовласники продовжують висловлювати занепокоєння щодо використання музичних каталогів для навчання моделей без чіткої системи винагороди або достатніх гарантій щодо дотримання авторських прав.
співтовариство
коментарі
Коментарі відкриті, але захищені від спаму. Початкові публікації та коментарі, що містять посилання, перевіряються вручну.
Будьте першим, хто прокоментує цю статтю.