索尼集团 — 日本娱乐和科技巨头 — 据报道已开发了一套尖端系统,可以检测并追踪原创受版权保护的音乐在人工智能生成歌曲中的痕迹,标志着在保护音乐创作者权利方面迈出了重大进展。
随着人工智能工具越来越能够生成令人信服的音乐作品,许多这些系统都是用大量现有歌曲的集合进行训练的 — 通常没有获得该材料权利持有者的明确许可。索尼的新技术旨在阐明这一过程,并帮助确保当创作者的作品影响人工智能生成的音乐时,他们能获得公平补偿。
该技术有什么作用?
由索尼人工智能开发的索尼系统旨在分析人工智能生成的音轨并确定:
- 在人工智能训练或生成过程中使用了哪些原始歌曲
- 每个原始音轨对最终输出的贡献程度,例如估计特定作品的百分比影响
- 是否在创建合成音乐时使用了多个原始来源
例如,该工具可能会估计一段人工智能音乐包含来自一首歌曲的30%影响和来自另一首歌曲的10%影响 — 提供了输出与现有受版权保护的材料如何相关的更清晰的图像。
索尼系统的工作方式有两种:
- 与模型合作:如果人工智能开发者允许访问,该系统可以直接从基础模型中提取训练数据,以分析包含了哪些作品。
- 没有模型合作:如果开发者不提供访问权限,该系统会将人工智能生成的音频与现有目录进行比较,以推断可能使用了哪些原始材料。
这种双模式方法增加了创作者能够追踪人工智能影响的可能性,即使底层人工智能系统不透明。
为什么这很重要
生成式人工智能音乐工具的快速兴起引发了整个音乐行业的激烈辩论。人工智能模型通常需要大量的训练数据 — 包括受版权保护的歌曲 — 但权利持有者通常不会获得补偿或承认其工作。索尼的技术可能会通过以下方式改变这一现状:
- 使作词人、表演者和出版社能够证明他们的作品如何贡献了人工智能输出
- 提供可用于许可谈判或法律纠纷中的证据
- 为更公平的版税分享和人工智能生成音乐的收入分配框架奠定基础
索尼设想该工具最终可以集成到人工智能音乐模型中,或由权利持有者使用,以确保当他们的原创音乐在生成输出中发挥可量化作用时,他们能获得适当的报酬。
技术基础
虽然索尼尚未公开为该系统使用特定的商业产品名称,但底层方法似乎结合了人工智能驱动的音频分析、神经指纹识别和归属建模 — 这些技术旨在将生成音乐的片段与大型目录中的现有录音相匹配。
这一发展与其他行业在人工智能时代保护创意作品的努力相一致,包括神经指纹识别研究和版权检测工具的合作。随着人工智能音乐创作变得更加普遍,这些技术代表了越来越重要的权利执法工具包。
行业背景
索尼的系统在人们对人工智能系统如何被训练和货币化日益关注的时刻推出:
- 主要唱片公司和出版商针对人工智能音乐平台涉嫌侵犯版权提起了诉讼。
- 索尼和环球等音乐公司已投资于神经指纹识别和版权检测合作。
- 流媒体平台也在开发工具来标记和过滤人工智能生成的内容。
索尼技术的出现反映了一股更广泛的推动力,旨在平衡人工智能音乐创作的创新与原创创作者的公平补偿和权利保护,并可能影响音乐行业如何协商生成式人工智能的未来。
