Этика
Обвинения в нарушении Suno снова ставят под пристальное внимание данные для обучения музыки ИИ
Сообщения о том, что взломанные материалы Suno демонстрируют сбор данных с YouTube Music, Deezer, Genius и других источников, усилили вопросы о нарушении авторских прав и безопасности, связанные с генерацией музыки ИИ.
Майкл С ·
Сообщалось о нарушении на ИИ музыка company Suno восстановил один из самых важных вопросов в области генеративных медиа: что именно использовалось для обучения системы. TechCrunch сообщил, что 404 Media получила материалы от хакера, который заявил, что атака на цепочку поставок раскрыла исходный код, показывающий, как Suno якобы собирала аудио и тексты песен с YouTube Music, Deezer, Genius, библиотек стоковой музыки и подкастов. Suno охарактеризовала этот инцидент как ограниченный случай нарушения безопасности и, по данным TechCrunch, заявила, что его быстро локализовали. Ранее компания также утверждала, что обучение на общедоступных музыкальных файлах является добросовестным использованием.
Эти обвинения имеют значение, потому что музыка — это не абстрактный учебный корпус. Это бизнес с управлением правами, включающий композиторов, исполнителей, лейблы, издателей, платформы, общества по коллективному управлению правами и лицензии, накладывающиеся друг на друга. Модель, которая обучается на миллионах треков, может создавать ценность для пользователей, но она также может использовать работы, создатели которых никогда не соглашались становиться обучающим материалом. Именно поэтому Suno и конкурент Udio стали центральными случаями в борьбе между компаниями, создающими генеративный ИИ, и recorded-music industry.
TechCrunch сообщил, что крупные звукозаписывающие компании обвинили Suno в нарушении Закон об авторском праве в цифровую эпоху обходя защиту YouTube от скрапинга, в дополнение к более широким претензиям по авторским правам. Аргумент Suno о добросовестном использовании, вероятно, будет сосредоточен на трансформации, масштабе и том факте, что сгенерированные песни не являются простыми копиями оригиналов. Владельцы прав будут утверждать, что имеет значение и рынок исходных материалов, и что технические ограничения и условия платформы нельзя игнорировать только потому, что результат новый.
Измерение нарушения добавляет отдельную проблему. Если хакер получил доступ к исходному коду и данным клиентов, как сообщалось, то Suno приходится сталкиваться не только с вопросами авторских прав. Речь идёт о вопросах контроля безопасности, доступа к цепочке поставок, раскрытия инцидентов и доверия клиентов. Компании, занимающиеся ИИ, часто говорят так, будто данные для обучения моделей — единственный ценный актив. На практике исходный код, системы для сбора данных, наборы данных, подсказки, учетные записи пользователей и метаданные платежей могут стать доказательствами в более широкой борьбе за ответственность.
MusicRadar и Pitchfork оба резюмировали репортажи 404 Media как указывающие на то, что использован материал, собранный с основных музыкальных и лирических платформ. Эти вторичные источники не являются судебными выводами, и исходные материалы должны быть тщательно проверены. Но репортажи важны, поскольку, по-видимому, описывают внутреннюю инфраструктуру, а не только внешнее сходство между результатами и песнями. Подлинность имеет большую силу, когда она связана с производственным процессом.
Для художников этот случай является еще одной причиной не доверять общим заявлениям о публичной доступности. Песню можно прослушивать слушателю, не делая её доступной для массового извлечения, создания наборов данных и коммерческого обучения моделей. Закон определит часть этой границы. Дизайн продукта определит остальную. Если платформы ИИ для музыки хотят долговременной легитимности, им понадобятся более четкие лицензии, системы отказа, стандарты указания авторства и модели компенсации, которые будут восприниматься как реальные для людей, чьи работы сделали возможной эту категорию.
Для компаний в области ИИ за пределами музыки предупреждение более широкое. Стратегия сбора данных, происхождение набора данных и архитектура безопасности теперь являются вопросами риска на уровне совета директоров. Поставщик модели может быстро завоевать пользователей и все же подвергаться риску, если конвейер обучения не выдержит проверки, отчетности о нарушениях или контроля со стороны регуляторов. Эра, когда обучающие данные можно было воспринимать как неизведанный ингредиент, подходит к концу.
Непосредственные факты вокруг Suno остаются спорными и развивающимися. Долговременная проблема — нет. Генеративная музыка будет оцениваться не только по тому, насколько убедительно звучит песня. Она будет оцениваться по тому, сможет ли индустрия объяснить, откуда появилась эта возможность, кто получил оплату, кто дал согласие и насколько безопасно были обработаны доказательства.
Темы: Suno, искусственный интеллект в музыке, авторское право, безопасность