Vienlaikus ar generatīvās mākslīgā intelekta (AI) lauku attīstību ir radušās bažas saistībā ar autortiesību ievērošanu treniņa modeļiem. Īpaši uzmanības centrā ir nonākusi kompānija Fairly Trained dibinātāja, nevalstiska organizācija, kas cīnās par radītāju tiesībām. Nesen viņš pieņēma lēmumu atstāt darbu generatīvajā AI, lai pievērstu uzmanību šai svarīgajai problēmai. Lai arī lēmumu ir atbalstīts, joprojām pastāv jautājumi par etiku attiecībā uz ne taisnīgā treniņa modeliem izmantošanu un to ietekmi uz dažādām nozarēm.
Apgrozot Suno treniņa prakses
Viena no ievērojamākajām AI mūzikas radīšanas kompānijām, Suno, ir piesaistījusi daudz uzmanības ar savām iespaidīgajām teksta uz dziesmu spējām. Tomēr ir radusies bažas par Suno izmantoto treniņa datu. Kompānija pastāvīgi atteicas atklāt savus treniņa datu avotus un nav reaģējusi uz pieprasījumiem saistībā ar viņu treniņa praksi. Šis caurspīdīguma trūkums rada aizdomas, ka Suno var izmantot autortiesību aizsargātu darbu bez nepieciešamām atļaujām no tiesību turētājiem.
Par Suno praksēm liecina zīmes, tostarp viena no tās investoriem sniegtie paziņojumi, kas liecina, ka kompānija nav noslēgusi nekādas licenču vienošanās ar mūzikas ierakstu kompānijām un izdevējiem. Turklāt, neskatoties uz Fairly Trained piedāvāto sertifikāciju, Suno vēl nav izmantojis iespēju parādīt savu apņemšanos attiecībā uz godīgām treniņa praksēm.
Radītāju sekas
Ar treniņa datu izmantošanu AI mūzikas kompānijām, piemēram, Suno, ir būtiskas sekas radītājiem. Ja autortiesības aizsargāti darbi tiek izmantoti bez atļaujas, tas apdraud mūziķu un citu radītāju tiesības. Svarīgi, lai plašsaziņas līdzekļu analīze par kompānijām, piemēram, Suno, pievērstu lielāku uzmanību treniņa datu avotiem, uzsvērot potenciālu netaisnīgā izmantošanu mākslinieku darbiem ar AI mūzikas kompāniju palīdzību.
Bieži uzdotie jautājumi
Q: Kā AI mūzikas kompānijas iegūst treniņa datus?
A: AI mūzikas kompānijas var iegūt treniņa datus, noslēdzot licenču vienošanos ar tiesību turētājiem, izmantojot publiski pieejamos datus, pasūtot pielāgotus datus vai kombinējot šos metodus.
Q: Vai ir citas AI mūzikas kompānijas, kas prioritizē godīgas treniņa prakses?
A: Jā, ir vairākas AI mūzikas kompānijas, kas ir pieņēmušas godīgāku pieeju savām treniņa praksēm. Šīs kompānijas atsakās izmantot autortiesību aizsargātus darbus bez piekrišanas un ir apņēmušās ētiskus datu avotus.
Generatīvā AI tehnoloģija sniedz vairākas priekšrocības, bet tā arī rada būtisku izaicinājumu cilvēku radītājiem. AI mūzikas kompānijas, kas izmanto radītāju darbus treniņiem bez pareizas licencēšanas, galu galā novērtē mūziķu ieguldījumu un negatīvi ietekmē viņu ienākumus. Generatīvā AI klausīšanās platformu kā Suno pieaugums kā alternatīva tradicionālajiem mūzikas pakalpojumiem, piemēram, Spotify, var novest pie ieņēmumu samazināšanās mūzikas nozarē un turpmāk saasināt cilvēku mūziķu finanšu grūtības.
Aicinājums uz godīgu treniņa praksi
Lai arī kompānijas, piemēram, Suno, var demonstēt iespaidīgas AI mūzikas spējas, svarīgi ir atbalstīt tās, kas prioritizē godīgas treniņa prakses. Jaunuzņēmumi un organizācijas, piemēram, Fairly Trained, ir sertificējušas AI mūzikas kompānijas, kas izrāda apņemšanos attiecībā uz ētiskajiem treniņa metodēm, to skaitā licencēšanas vienošanās un publisko domēnu vai speciāli pasūtītu datu izmantošana. Tiem, kuri vēlas iekļaut AI mūziku savos projekos, vajadzētu apsvērt kompānijas atbalstīšanu, kas ievēro radītāju tiesības un nelieto viņu darbus netaisnīgi.
Secinājumā, autortiesību aizsargātu darbu izmantošana bez atbilstošas atļaujas treniņa AI modeļiem rada būtisku ētisku dilemmas AI nozarē. Svarīgi, lai kompānijas un indivīdi ņemtu vērā ilgtermiņa ietekmi uz radītājiem un aktīvi atbalstītu tos, kas ievēro godīgas prakses. Priorizējot ētiskās treniņa metodes, mēs varam veicināt vidi, kas novērtē un ciena cilvēku radītāju ieguldījumus, vienlaikus pieņemot generatīvās AI tehnoloģijas potenciālu.
Avoti: Fairly Trained (fairlytrained.com), Billboard (billboard.com)
The source of the article is from the blog trebujena.net