Исследователи из Йоркского университета обнаружили, что современная музыка, созданная искусственным интеллектом, уступает музыке, написанной людьми.
Они также показали, что в алгоритмах, используемых при создании музыки ИИ, есть ошибки, которые могут нарушать авторские права, и разработали рекомендации, которые помогут другим оценить системы, которые они используют.
В ходе исследования 50 участникам с высоким уровнем музыкальных знаний были воспроизведены музыкальные отрывки — некоторые из реальных произведений, сочиненных людьми, а другие — сгенерированные с помощью глубокого обучения, разновидности искусственной нейронной сети и не-ГО алгоритмов.
В исследовании приняли участие люди, имевшие опыт всестороннего анализа музыки, поэтому результаты были сосредоточены не только на ее выразительности.
Музыкальные критерии
Слушателей просили оценить отрывки по шести музыкальным критериям (стилистический успех, эстетическое удовольствие, повторение или самореференция, мелодия, гармония и ритм), но им не сообщалось, что именно сочинено человеком или сгенерировано компьютером.
Соавтор, доктор Том Коллинз из Школы искусств и творческих технологий Йоркского университета, сказал: «Анализ показывает, что оценки отрывков, составленных человеком, значительно выше и стилистически более успешны, чем у любой из систем, отвечающих за сгенерированные компьютером отрывки».
Исследование также предоставило результаты, которые вызывают обеспокоенность по поводу потенциальных этических нарушений прямого копирования с помощью методов глубокого обучения. Было показано, что популярный тип архитектуры DL, называемый трансформатором (тот же тип архитектуры, что и в OpenAI ChatGPT), копирует большие фрагменты обучающих данных в свои выходные данные.
Авторские права
Доктор Коллинз объяснил: «Если Исполнитель X использует отрывок, сгенерированный ИИ, алгоритм, генерирующий отрывок, может скопировать фрагмент песни из обучающих (входных) данных Исполнителя Y. Невольно, если Исполнитель X выпустит свою песню , они нарушают авторские права художника Y.
«Это тревожный вывод, который, возможно, предполагает, что организации, разрабатывающие алгоритмы, должны каким-то образом контролироваться или должны контролировать себя сами. Они знают, что с этими алгоритмами есть проблемы, поэтому следует сосредоточиться на исправлении этого, чтобы контент мог продолжать производиться, но этическим и законным образом».
Исследователи предоставили семь рекомендаций по проведению сравнительной оценки систем машинного обучения. Выводы могут помочь улучшить разработку музыки, созданной ИИ, решить текущие этические проблемы и избежать будущих юридических дилемм, связанных с нарушением авторских прав.