На прошлой неделе компания Udio, работающая с музыкой на основе искусственного интеллекта, объявила о внесудебном урегулировании спора с Universal Music Group (UMG) по иску, в котором Udio и ещё одна AI‑фирма, Suno, обвинялись в нарушении прав на музыкальные произведения.
Иск был подан в прошлом году Ассоциацией звукозаписывающей индустрии США (RIAA) от имени UMG и двух других крупнейших лейблов — Sony Music и Warner Records.
В иске утверждалось, что Udio использовала каталог UMG для обучения своих моделей, создающих музыку на основе текстовых запросов.
Помимо соглашения об урегулировании стороны объявили о стратегическом партнёрстве: планируется выпустить продукт, который будет обучаться исключительно на каталоге UMG с учётом прав правообладателей. Подробностей о новом продукте пока не разглашено.
Данное соглашение усиливает позиции как Udio, так и UMG на рынке технологий для генерации музыки.
Некоторые защитники интересов музыкантов восприняли соглашение как победу авторов, но поскольку оно является частным, остаётся неизвестным, как именно будет рассчитываться компенсация исполнителям.
С точки зрения наблюдателей, сделка отражает прагматичную политику крупной музыкальной индустрии: многие споры с AI‑компаниями, по прогнозам экспертов, будут решаться приватными соглашениями, которые могут включать долю в капитале AI‑стартапов.
Такие соглашения и партнёрства позволяют крупным лейблам формировать правила развития экосистемы музыкального искусственного интеллекта. Похожая тенденция проявилась и в недавних договорённостях между платформами и крупными правообладателями о создании «ответственных» AI‑продуктов, хотя детали таких инициатив часто неясны.
Через подобные сделки музыкальные корпорации могут получать доход как от неинфракционных применений технологий, так и от случаев, где требуется выплата за использование заданных материалов, например при фанатских ремиксах.
По мнению предпринимателей в сфере AI‑музыки, привлечение одного из крупнейших правообладателей к прямой работе с генеративными продуктами меняет ландшафт: мелким компаниям и независимым разработчикам будет трудно оставаться в стороне.
Тем не менее, остаётся неясным, каким образом такие соглашения будут помогать отдельным авторам и исполнителям на практике.
Даже при согласии AI‑фирм заключать договоры на данные для обучения отсутствует очевидная и общепринятая модель распределения прав и доходов между создателями исходных произведений и пользователями генеративных систем.
Некоторые новые компании заявляют о разработке технологий «атрибуции», которые, по их словам, позволяют математически сопоставить влияние отдельных источников из обучающего набора данных на итоговый AI‑результат. В теории это может служить основой для распределения выплат по аналогии со стриминговыми отчётами.
Однако такие методы возлагают значительную экономическую власть на алгоритмы, чья работа остаётся непрозрачной для большинства заинтересованных сторон, и в силу этого сами по себе будут вызывать споры. Например, если результат будет напоминать стиль 1950‑х годов, не будет однозначного способа определить, какие из тысяч записей следует учитывать при атрибуции и в каком соотношении.
В качестве практического примера Adobe использует подход с выплатой бонусов создателям контента, рассчитываемых пропорционально доходам, которые их работы уже принесли. Это упрощённая мера, не отражающая напрямую вклада произведений в работу AI‑системы.
В целом найти решения для учёта вклада авторов и справедливого распределения доходов сложно: многие предложенные схемы кажутся произвольными или трудно объяснимыми широкому кругу участников рынка.
Такая ситуация создаёт риск эксплуатации и несправедливости: системы расчёта атрибуции могут стимулировать создание контента, ориентированного на максимизацию выплат по атрибуции, а не на художеческие цели.
Исполнители и авторы уже сталкиваются с трудностями в понимании сложных правил успеха на цифровых платформах, и расширение роли AI способно ещё сильнее «индустриализировать» отрасль.
В настоящее время у отдельных музыкантов нет единых и надёжных международных механизмов защиты от использования их работ при обучении генеративных моделей. Даже при наличии будущих опций отказа, технологии создают сущеительный дисбаланс сил между крупными компанями и отдельными создателями.
Модель, обученная на огромном каталоге вроде того, который принадлежит UMG, сможет воспроизводить широкий спектр стилей и применять эти возможности в разнообразных продуктах, что потенциально изменит музыкальный опыт для широкой аудитории.
Академические исследования вновь обращают внимание на музыку как коллективно создаваемое и разделяемое культурное благо, поддерживаемое человеческим трудом, и отмечают, что существующие правовые инструменты не всегда адекватны для защиты такой коллективной ценности.
Идея о том, что правовая система стимулирует творчество через предоставление исключительных прав, на практике испытывает напряжение в условиях лицензионных соглашений между индустрией звукозаписи и разработчиками AI. Поиск альтернативных способов поддержки оригинальной музыки остаётся актуальной задачей.
Комментариев