Suno، یک بازیکن نوآور در حوزه فناوری موسیقی، با به دست آوردن 125 میلیون دلار در مرحله تامین بخش سری B اخیر مهمی را به دست آورده است. این پلتفرم خلق موسیقی دیگر قدرت‌مند از تکنولوژی هوش مصنوعی به خود شرکت‌های بزرگی از جمله Lightspeed Venture Partners کشیده‌است که به دلیل سرمایه‌گذاری در فناوری‌های نوآور شناخته می‌شوند. اعضایی چون Founder Collective و افراد معروفی مانند Nat Friedman، مدیر عامل سابق GitHub، و Daniel Gross که با شرکت‌هایی چون Apple و Y-Combinator در گذشته تعامل داشته‌اند، نیز به Lightspeed پیوسته‌اند.
این دوره تأمین مالی با افزایش چشمگیر ارزش شرکت، Suno را با ارزش تقریبی 500 میلیون دلار مطابق نزدیکان موقعیت‌بندی کرده است. این استارتاپ مستقر در ماساچوست قصد دارد کاریابی بااستعانت از این سرمایه برای رشد تیم بااستعانت از 12 عضو بوده کند. این حرکت هدفمند برای پیشبرد حدود هوش مصنوعی در موسیقی است.
پیشنهادات Suno به مخاطبان گسترده ای علاقه را جلب کرده است، که نشان دهنده دسترسی آسان آن به هنرمندان برنده جایزه گرمی و تازه کارانی که قطعات افتتاحیه خود را در حال به وجود می‌آورد. با بهره‌گیری از قدرت‌های OpenAI’s ChatGPT برای تولید شعر و الگوریتم‌های دارای اختصاص شخصی برای ترکیب موسیقی، Suno پلتفرمی ارائه می‌دهد که هرکس می‌تواند تصورات موسیقی خود را به واقعیت تبدیل کند.
هر چند که Suno روش خود را برای بیان کرده است که مدل آن به طور صریح از سبک هیچ هنرمند خاصی را تقلید نمی‌کند، اما شباهت آن با موسیقی های موجودی که حق نشر دارند، نگرانی‌ها را برانگیخته و بحثی راجع به پیامدهای حقوقی به وجود آورده است. به محضی که بحث دربارهٔ حق نشر و “استفاده منصفانه” گرم می‌شود، شرکت‌های مانند Suno خود را در پیشگیری از آن از مرزهای یک منظر قانونی می‌بینند که به سرعت در پاسخ به پیشرفت‌های خلاقیت هوش مصنوعی در حال تکامل است.
Suno با جسارت این منطقه را انتخاب کرده است از طریق آن، به نوآوری در تولید موسیقی متعهد و صنعت دقت می‌کند که به دقت تائید کرده تا نشان دهد چه گونه قانون‌های حقوق نشر با به چشم‌پوشی خلاقیت هوش مصنوعی سازگار می‌شود. سفر Suno بر توانایی AI برای به پیشبرد خلقیت هنری و یک عصر خود را واگذار می‌کند؛ اطمیناناً از حمایت از اعتماد و پشتیبانی مالی سرمایه‌گذاران پیشرو آن.
بر اساس مقاله ارائه‌شده، اتفاقات اضافی مربوطه، سوال‌های کلیدی با پاسخ‌ها و بحث درباره چالش‌ها، اختلافات، مزایا و معایب مربوط به برنامه‌های موسیقی تولیدی توسط هوش مصنوعی چون Suno به صورت زیر آمده است:
اطلاعات اضافی:
– هوش مصنوعی در موسیقی شامل الگوریتم‌هایی است که می‌توانند الگوهای موسیقی را تجزیه و تحلیل کنند و ترکیب‌های جدیدی را ایجاد کنند که ابزارهایی برای ملودی، هماهنگی و اریتم بیشتری ارائه می‌دهند.
– برنامه‌های تولید موسیقی توسط هوش مصنوعی یک روند رو به افزایش در صنعت فناوری به سمت اتوماسیون فرآیندهای خلاق را نشان می‌دهند.
– سرمایه‌گذاری در فناوری هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه‌های خلاق، با افزایش سریعی روبرو شده‌است، که به اثرات موفقیت‌آمیز سری B موفق Suno اشاره دارد.
سوال‌های کلیدی و پاسخ‌ها:
– س: چه تأثیری از هوش مصنوعی بر صنعت موسیقی قابل انتظار است؟
ج: هوش مصنوعی می‌تواند به تولید موسیقی قابل دسترسی بیشتر، تجربیات موسیقی شخصی‌سازی‌شده بیشتر و سبک‌های موسیقی جدیدی منجر شود. با این حال، ممکن است نقش‌های سنتی مانند شاعران و آهنگسازان را بهم بریزد.
– س: چطور Suno اطمینان می‌یابد که تولید موسیقی‌اش از لحاظ حق نشر، قابل قبول است؟
ج: هرچند مقاله به جزئیات متدهای Suno پرداخته نشده است، اما آنها بیان کرده‌اند که به طور صریح از ابلاغ استایل هنرمندان موجود خودداری می‌کنند که می‌تواند یک گام به سمت جلوگیری از نقض حقنشر باشد.
چالش‌ها و اختلافات:
– اطمینان از اینکه ترکیب‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی به حقوق نشر موجود خسارت نمی‌زنند چالشی باقی مانده است زیرا قوانین فعلی نمی‌توانند کاملا به جزییات خلاقیت هوش مصنوعی پاسخ دهند.
– یک بحث دربارهٔ نویسندگی محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی وجود دارد: اگر خروجی به شدت بر روی موسیقی‌های موجود تکیه داشته باشد، تعیین کننده اینکه حقوق کی در اختیار است – توسعه دهنده هوش مصنوعی، کاربر یا شاید هیچ کس – پیچیده است.
– برخی ممکن است بگویند که استفاده از هوش مصنوعی در موسیقی از عنصر انسانی کاسته شود و ممکن است ارزش اتصال عاطفی در موسیقی کاهش یابد.
مزایا:
– موسیقی تولیدشده توسط هوش مصنوعی می‌تواند به تولید موسیقی دموکراتیزه‌تر کمک کند تا به هنرمندان مستقل و افرادی با منابع محدود دسترسی بیشتری داشته باشد.
– این می‌تواند به موسیقسینان در غلبه بر مک‌برها و ایده‌های جدید سریع کمک کند.
– هوش مصنوعی می‌تواند مقدار وسیعی از موسیقی‌ها را برای شناسایی روندها و ترجیحات شناسایی کمک کند تا موسیقی را به جمهورهای خاص تنظیم کند.
معایب:
– وابستگی زیاد به هوش مصنوعی ممکن است منجر به همگن‌سازی موسیقی شود زیرا الگوریتم‌ها ممکن است به الگوهایی که به آمار جذاب هستند، مدیون باشند.
– موسیقسینان سنتی ممکن است از هوش مصنوعی تهدید شوند و نگران باشند که مهارت‌ها و هنر آنها را کمتر ارزشیابی‌کند.
– طبیعت جعبه سیاه برخی سیستم های هوش مصنوغعی باعث دشواری می‌شود تا متوجه شویم تصمیمات چگونه انجام شده، که در پرورش معاشر مساًله‌ها برگرفته‌است.
برای کسانی که به خواستن سیرگرایی در حوزه‌ی گسترده‌تری از هوش مصنوعی در موسیقی علاقه مندند، لینکی به OpenAI وجود دارد که ابزارهای متنوعی از هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد که شامل آن‌هایی مرتبط به تولید موسیقی و شعر می‌شود: OpenAI. لطفا توجه نمایید که به عنوان یک هوش مصنوعی، نمی‌توانم تأیید کنم که این URL هنوز اعتبار دار است، اما این امر در آخرین به‌روزرسانی من صادق بود. همواره برای اطمینان و جستجو مستقل از اطلاعات لینک‌های اینترنتی و هوشمند عمل نمایید.