Сайт использует файлы cookie.

Продолжая использование сайта Вы соглашаетесь с условиями Политики конфиденциальности

Согласен
Назад
Сгенерированная музыка от нейросетей. Опасения и вызовы.
09.11.2023
Сгенерированная музыка от нейросетей. Опасения и вызовы.

Музыка от нейросетей

 

Наша жизнь теперь неотделима от влияния технологий искусственного интеллекта, ставших надежными компаньонами в нашем повседневном быту. Эти технологии охватывают сферу музыкального творчества, открывая перед нами множество возможностей для генерации звуковых произведений и создания музыкальных потоков, соответствующих нашим настроениям и эмоциональным оттенкам.

 

В мире юридических аспектов использования искусственного интеллекта активно ведется дискуссия, и внимание экспертов приковано к вопросам, которые стали более заметными в последние десятилетия. Развитие технологий ИИ порождает новые вызовы, требующие формирования этических и правовых принципов для его использования. Превратившись из простых алгоритмов в сложные нейронные сети, искусственный интеллект стал ключевым игроком в мире культуры и искусства. Процесс создания музыки, осуществляемый благодаря ИИ, превращается в захватывающее поле творчества.

 

Сегодня результаты использования алгоритмов ИИ в генерации музыки поражают воображение. Новые музыкальные композиции объединяют в себе элементы различных произведений, и этот творческий процесс, инициированный алгоритмами искусственного интеллекта, приносит уникальные и порой поразительно схожие с существующими результаты. Нейронные сети, обученные на тысячах разнообразных музыкальных треках, начинают чувствовать особенности звучания и структуры музыки. Это позволяет им анализировать мелодии, ритмы и гармонии, а затем использовать полученные знания для создания новых композиций.

 

Заметным направлением в этом процессе становится создание непрерывных потоков музыки. ИИ не только генерирует отдельные треки, но и формирует целые аудиопотоки, наполненные стилем и эмоциональной окраской, схожей с той, которую мы встречаем в творениях живых музыкантов. Однако, несмотря на восторг от технологических достижений, возникают сложные вопросы. Как определить роль авторского права в контексте генерации музыки с использованием ИИ? Как выделить вдохновение от подражания и копирования, когда алгоритмы создают треки, напоминающие произведения известных музыкантов? Такие  вопросы затрагивают сущность искусства и вызывают важные обсуждения о необходимости адаптации существующих норм и стандартов к новой эпохе, принесенной революцией в области искусственного интеллекта.

 

Недавно в сфере музыки в США произошли напряженные обсуждения относительно использования технологий синтеза музыки. Некоторые американские артисты высказали опасения о возможности «похищения» идей в музыкальной области этими технологиями. Эти заявления вызвали тревогу относительно возможного влияния на профессиональные карьеры и доходы музыкантов. В ответ на это группа американских композиторов приняла решение подать коллективный иск против правообладателей некоторых известных нейросетей, которые отвечают за создание музыкального контента. Суть конфликта кроется в использовании результатов творческой деятельности этих композиторов в качестве обучающих данных для нейросетей без их согласия. В свою очередь, эти нейросети стали средством для создания музыкального контента в стиле указанных композиторов. Эта правовая борьба сфокусирована на проблемах использования данных в технологическом контексте, поднимая вопросы об исключительных правах на интеллектуальную собственность и нормах виртуального творчества. Мы находимся в захватывающей эпохе, где искусственный интеллект становится неотъемлемым союзником в творческом процессе, расширяя границы возможностей в области музыки. Это вызывает восторг, но также побуждает нас размышлять о необходимости более глубокого понимания и регулирования этого уникального звукового мира, где виртуальная и реальная музыка взаимодействуют. Пока судебное решение в США не принято, актуальным становится вопрос о том, как правовой аспект этой ситуации мог бы быть рассмотрен с точки зрения российского законодательства. Как оценить нарушения авторских прав, когда произведения используются в качестве обучающих данных без согласия их создателей? Эта тема открывает перед нами ряд правовых вопросов, включая особенности защиты интеллектуальной собственности в цифровой эпохе в контексте российской системы.

 

 

В рамках анализа российского законодательства рассмотрим вопрос об возможном нарушении авторских прав в контексте использования музыкальных произведений в качестве обучающих данных без соответствующего согласия правообладателей.

 

Этот вопрос предоставляет возможность провести тщательное изучение и оценку юридических аспектов нарушения авторских и прочих прав в цифровой среде. Анализ будет предпринят с целью выработки рекомендаций по решению актуальных правовых вопросов, представляющих интерес в данном контексте. Структурированный и последовательный подход к анализу предполагает начало с детального описания контекста. Следует отметить, что основные аспекты спора уже определены, где правообладатели нейросетей использовали творческие результаты музыкантов в качестве обучающих данных. Этот факт был подтвержден экспертами, ссылки на которых представлены на сайте, и исключает необходимость устанавливать связь между авторами и алгоритмами в процессе разбирательства. Учитывая, что правообладатели нейросетей признаны соответствующими ответчиками, перейдем к подробному анализу поставленных вопросов:

 

Какова юридическая оценка использования нейросетью данных для генерации аудиоконтента на основе произведений музыкантов с точки зрения прав интеллектуальной собственности?

 

В предъявленном иске против владельцев нейросетей был представлен комплексный обзор функционирования алгоритмов, ответственных за формирование музыкальных композиций и потоков. Юридические представители пошли дальше, продемонстрировав детали процесса генерации контента, включая обязательное использование базы данных с оригинальными музыкальными файлами для анализа, внедрение рекуррентных нейронных сетей и использование элементов акустических распознавателей, включая выделение особенностей вокальных партий оригинальных композиций. В рамках справедливости необходимо отметить, что существуют и альтернативные методы и алгоритмы генерации, использующие нотное кодирование и оперирующие вероятностными моделями.

 

Рекуррентные нейронные сети (RNN) являются типом нейронных сетей, способных обрабатывать последовательности данных с учетом их контекста и зависимостей во времени. В генерации музыки RNN могут быть использованы для обучения модели на музыкальных последовательностях и последующей генерации новых музыкальных фрагментов.

 

 

Вот как работают RNN в генерации музыки:

 

Понимание временных зависимостей:

RNN обрабатывают входные данные последовательно, сохраняя внутреннее состояние (память) между шагами времени. Это позволяет им улавливать временные зависимости в данных, что важно для музыкальных последовательностей, где ноты и аккорды следуют друг за другом во времени.

Обучение на музыкальных данных:

RNN могут быть обучены на музыкальных последовательностях, представленных в виде нот, аккордов, длительностей и других характеристик музыки. Эти данные подаются на вход сети в течение различных временных шагов.

Создание скрытого представления:

В процессе обучения RNN создают внутреннее представление (память) о структуре и зависимостях в музыке. Это представление заключается в весах (параметрах) сети, которые обновляются в процессе обучения.

Генерация новых музыкальных последовательностей:

После завершения обучения RNN могут быть использованы для генерации новых музыкальных фрагментов. На вход сети подаются начальные ноты или аккорды, и затем сеть рекуррентно генерирует следующие элементы в соответствии со своим внутренним представлением.

Творческий процесс:

Генерация музыки с использованием RNN также может включать в себя случайные элементы или вариацию, чтобы создать уникальные и интересные музыкальные композиции. Это может быть достигнуто путем введения случайных выборок или использования вероятностных моделей.

 

Однако, стоит отметить, что RNN имеют свои ограничения, такие как проблема затухающего/взрывающегося градиента, что может затруднить обучение на длинных последовательностях. В последние годы также были разработаны более сложные архитектуры, такие как долгая краткосрочная память (LSTM) и gated recurrent unit (GRU), чтобы справиться с этими проблемами и улучшить способность моделей к обучению временным зависимостям

 

В нашем случае генерация производилась на основе анализа баз данных, содержащих музыкальные произведения, либо путем аналитического проигрывания. Такие музыкальные композиции использовались в качестве обучающих данных и затем подвергались обработке алгоритмами. Согласно статьям Гражданского кодекса Российской Федерации, воспроизведение и переработка произведения относятся к способам использования, право на которые является исключительным и принадлежит автору или иному правообладателю.

 

Таким образом, генерирование контента на основе музыкальных произведений в качестве обучающих данных представляет собой использование произведений через их воспроизведение (запись в память ЭВМ) и переработку, в результате которой создаются производные произведения в смысле закона. Этот вывод подразумевает, что исключительные права авторов музыкальных произведений могли быть нарушены. В связи с этим правообладатели нейросетей могли бы нести ответственность в рамках законодательства РФ.

 

 

Неоспоримо, что в свете уникальных особенностей онлайн среды текущие преграды предотвращения нарушений авторских прав, согласно действующему законодательству России, представляются крайне непростыми. Анализ юридических аспектов применения технологий искусственного интеллекта для создания контента подчеркивает важность удержания равновесия между защитой интересов правообладателей и обеспечением функционирования цифровой экономики. В сфере разногласий между авторами и владельцами прав нейросетей возникают проблемы, выходящие за пределы вопросов интеллектуальной собственности и затрагивающие проблемы недобросовестной конкуренции. Важно нести ответственность не только за нарушение правообладателей, но и за действия пользователей нейросетей, влекущие за собой нарушение прав третьих лиц. Важно гарантировать эффективную защиту авторских прав композиторов и исполнителей, использование чьих произведений применяется при обучении нейронных сетей. Динамичный прогресс технологий искусственного интеллекта и их всеобъемлющее внедрение, требует активное вмешательство со стороны законодателя для регулирования социальных отношений.

 

Отсутствие единого подхода к защите результатов, сгенерированных технологиями искусственного интеллекта, подчеркивает актуальность проведения дополнительных исследований. Российское законодательство должно адаптироваться к вызовам цифровой среды, включая совершенствование антимонопольного законодательства и регулирование использования данных в обучении нейросетей. Гарантирование комплексного и современного подхода к защите прав участников гражданского оборота становится первостепенной задачей.

 

Тема вопросов, связанных с использованием технологий искусственного интеллекта в музыкальной индустрии, представляет собой измерение с множеством разносторонних правовых аспектов. В связи с этим, она охватывает обширный спектр прав, начиная от авторских и исключительных прав музыкантов и композиторов до правообладателей нейросетей, задействованных в генерации музыкального контента. Мы, безусловно, будем продолжать внимательное отслеживание последних событий в данной области, следя за развитием судебных решений, изменениями в законодательстве и обновлениями в практике применения прав в цифровом пространстве. Эта широкая тема требует постоянного мониторинга для точного понимания ее эволюции и возможного влияния на будущие правовые рамки в области музыкальной индустрии.

 


Лицензия на музыку для вашего типа бизнеса от Мубиклауд



С Мубиклауд уже легко справляются администраторы, арт-директора, маркетологи и другие сотрудники наших клиентов. Оформите доступ, фоновая музыка для вашего бизнеса включится легально и сразу.
Готовы обсудить. Выберите способ