Мой лид — по делу😁
🤷♂️Да, к сожалению, многие авторы, которые сегодня создают видео и музыку с помощью нейросетей, рискуют не получить монетизацию — либо вовсе её потерять в 2026 году. Я расскажу на реальных примерах,в чём заключаются тонкости авторского права и как не попасть впросак или мимо. Что такое просак…….
Для творчества надо всегда учитывать,что:
С 1 июля 2025 года в силу вступила новая редакция Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных». Она запрещает обработку персональных данных граждан России с использованием зарубежных баз данных, если это не предусмотрено исключениями.
Что такое input и output и почему это важно
Чисто формально у любой нейросети есть input (то, что вы в неё подаёте — промты, ваши наброски, мелодии, фотографии)
и output (то, что она возвращает — картинка, трек, текст).
На практике эта простая пара «ввод — вывод» скрывает юридические и технические нюансы: кто владеет результатом, какие права у платформы, как нейросеть обучалась и могло ли оно «отреставрировать» чужое творчество в ваш output.
Юрисдикция — почему мы смотрим на северную америку.
К примеру ваша цель — загружать ролики на YouTube, продавать в Apple Music и вообще работать с международными платформами, то на практике, как не крути, придется ориентироваться на ихнее законодательство и на правила самих платформ.
Даже если вы находитесь в России, Беларуси или Украине, ваши деньги будут идти от платформ, которые подчиняются своим правилам. Платформы могут применять свои правила и претензии глобально. Этот ключевой момент, который многие недооценивают, подтверждается анализом практики платформ и гайдов для создателей)
«Промт не всегда творчество» — важная оговорка
Многие думают: «Я ввёл промт — значит, это моё творчество».
Но в буржуйских законах и в пользовательских соглашениях далеко не всегда «ввод промта» признаётся достаточным творческим вкладом человека.
Промт — это инструмент; промтинг (prompt engineering) не всегда считается творчеством в юридическом смысле. Поэтому стоит понимать: простая формулировка в промте редко даст вам надёжные авторские права на output.
Что говорят соглашения сервисов.— Многие сервисы (и в бесплатной, и в платной версии) оставляют за собой права на контент или право сублицензирования — то есть впоследствии они могут делать сгенерированное доступным третьим лицам, перепродавать права и т. п. Это прямо прописано в ряде Terms of Service что в переводе - правила конторы.
Пример: у Suno в условиях есть формулировка о праве на сублицензирование и о том, что сервис может делать Output доступным и идентифицировать его как сгенерированный через их сервис. Suno
— OpenAI и аналогичные платформы в своих условиях подчёркивают, что вы отвечаете за свой Input/Output и должны иметь права на материалы, которые даёте в сервис, а также дают платформе определённые лицензии в рамках работы сервиса. Это обычно означает: даже если вы получили файл из нейросети, проверьте условия сервиса. OpenAI
— Adobe (Firefly) позиционирует себя иначе заявляя что обучается на permissioned / разрешённой базе и не претендует на владение выходными материалами, но это — специфическое положение конкретного сервиса и тоже требует чтения правил. Adobe
Итого: даже платная подписка не гарантирует абсолютной «чистоты» владения — всегда читайте условия и понимайте ограничения.
🤣Амиго не доводи дело до миллиона долларов в год — что за порог,откуда он и что означает
Некоторые сервисы оговаривают особые случаи для крупных коммерческих клиентов (например, если ваш бизнес приносит миллионы в год, у платформы могут быть другие положения или они потребуют отдельного соглашения).
На уровне индивидуального автора ,как мы, это обычно не срабатывает, но если вы планируете масштабный бизнес, SaaS или перепродажу сгенерированного — вам нужен отдельный, корпоративный договор с платформой.
Риск «мемоrization» и как его проверять (про музыку)
Одна из ключевых проблем при генерации музыки — то, что нейросеть может «воссоздать» (схожий или идентичный) фрагмент музыки, который уже существует в её тренировочной базе. Это называется memorization — когда модель воспроизводит часть обучающей выборки.
Чтобы минимизировать риск претензий по Content ID, можно делать следующее:
1. Fingerprinting — использовать систему, которая переводит трек в цифровой хэш (fingerprint) и сверяет его с базой известных треков. Это не централизованная база — есть открытые проекты (Chromaprint/AcoustID), которые генерируют fingerprints и позволяют находить совпадения. Прогоняем свой трек через такую систему, и она помогает выявить идентичности. GitHub+1
2. Сравнение с базами и онлайн-сервисами — есть онлайн-инструменты и сервисы для идентификации треков, к примеру.
3. Если совпадение по идентификатору >90%, это тревожный знак.
4. Практический кейс — сгенил трек в Suno, прогнал его через fingerprinting и получил явное совпадение с другим треком. Следовательно, платная подписка Suno не дала полной гарантии уникальности в этом случае. Это важный вывод: платная подписка не стопроцентная гарантия отсутствия совпадений.
Практическое правило по музыке
Если создаёте мелодию полностью в нейросети, риск совпадения есть.
Совет: сначала создайте базовую мелодию сами (написали, насвистали, сыграли на фортепиано-балалайке-гитаре) — загрузите её как донор в сервис (если сервис поддерживает upload + «расширить / аранжировать по мотиву»), и попросите нейросеть сделать аранжировку/полную версию на основе вашего донора. Тогда вероятность того, что результат совпадёт с кем-то чужим, значительно ниже — потому что основа будет вашей.
Но и тут нужно проверять через fingerprinting.
Как проверяют технически (коротко, по шагам)
— Ставят локально библиотеку fingerprinting (Chromaprint/AcoustID) на свой компьютер.😒
— Есть утилиты и Python-библиотеки (pyacoustid), которые позволяют генерировать fingerprint и делать запросы в базу. GitHub+1
— Если вы не ставить локально — можно пользоваться онлайн-инструментами для идентификации, но локальные библиотеки дают больший контроль и автоматизацию.
Картинки и персонажи — почему с ними проще, но всё равно нужно осторожно
С изображениями риск совпадения и плагиата иногда ниже (проще доказать уникальность), особенно если вы загрузите своё фото/набросок и попросите нейросеть «доработать/рансформировать» вашу картинку.
Например: фото парка где вы зависаете на лавочке, загруз фото как донора и просьба сеть сделать похожую картинку — тогда есть явный донор (снимок), и это улучшает позицию владельца. То же самое применимо к персонажам: если вы просто «сгенерируете мальчика в стиле Дисней», высока вероятность схожести с уже существующими стилистиками; если же вы нарисуете персонажа сами и попросите доработать — будет надёжнее.
Коротко про промты
Небезосновательно компании оптимизируют выдачу, если миллионы пользователей вводят похожие промты («мальчик в стиле Дисней с рыжими волосами»), модель часто выдаст похожие изображения — это экономия вычислительных ресурсов и определённая стандартизация. Отсюда — риск пересечения и совпадения образов у разных авторов.
Монета AI-контента — что важно знать
YouTube монетизирует AI-контент, но есть одно условие: наличие значительного авторского комментария / творческого вклада человека. Платформа говорит о том, что автоматические или шаблонные каналы, которые просто заливают похожий AI-контент один в один (или делают «серийный» контент без существенных отличий), рискуют быть признаны «reused content» или «automatically generated spam», и монетизация может быть отклонена. Практические рекомендации: каждый ролик должен иметь отдельную творческую идею, существенный авторский комментарий, изменение контента или персональное участие. TubeBuddy
Что работает на практике
— Делаем сценарий с помощью ИИ, оно задаёт тему, структуру (я сам дроблю сценарий на блоки и прошиваю каждый блок своим комментарием). Это превращает сгенерированный текст в авторский сценарий.
— Тренируем голос (записали 3 часа реального голоса, обучили персональную модель в 11 Labs) и используем этот «настройный» голос для озвучки. Это — не «просто голос робота», а голос, который принадлежит человеку (мы его обучили). Такой подход показывает значительный творческий вклад и работает для монетизации.
Примеры того, что НЕ прокатит возможно😊
— Копирование одной и той же композиции/мелодии в разных роликах без изменений — система считает это авто-сгенерированным спамом.
— Если вы просто генерируете синтетический голос и никак не добавляете авторский комментарий или присутствие человека — повышается риск отказа в монетизации.
— Массовая загрузка однотипных роликов (например, одинаковые визуалы с разной музыкой) — YouTube может отказать в монетизации по причине reused content.
Пять практических правил
1. Делайте авторский вклад. Даже если сценарий пишет ИИ — руководите процессом: задавайте тему, структуру, правьте текст, добавляйте личные комментарии.
2. Для музыки — начинайте с собственного донора (насвистывание, мелодия, гитара). Давайте нейросети не «сделай мелодию», а «сделай аранжировку по моей мелодии».
3. Проверяйте треки через fingerprinting (Chromaprint/AcoustID или другие репозитории) перед монетизацией. Если совпадение >90% — не грузите. GitHub+1
4. Читайте и учитывайте Terms of Service тех платформ, которыми пользуетесь (особенно — условия о сублицензировании и обработке Output). У Suno и ряде компаний есть положения о сублицензировании и идентификации Output как сгенерированного — учитывайте это в стратегиях. Suno
5. Для крупных коммерческих проектов больше 1 миллиона долларов в год договаривайтесь с сервисами индивидуально — стандартная подписка может не покрывать ваши риски.
Локальные модели и «своя» нейросеть — стоит ли разворачивать?
Это действительно даёт больше контроля, но не решает всех проблем: вам всё равно нужно обучать модель на открытой копирайтфри базе — и тут важно тщательно фильтровать учебный набор, чтобы избежать попадания в чужие авторские базы.
Даже локальная модель не отменяет необходимости думать о творческом вкладе и уникализации контента.
Ограничения и реальность — честно
Искусственный интеллект даёт невероятные возможности: кто пользуется — работает быстрее и эффективнее.
Но если хотите «нажать пару кнопочек» и жить на пассивный доход — это не работает так просто.
Важна система: due diligence по музыке, проверка изображений, персональный вклад в каждый ролик, обучение голоса с участием реального человека и контроль за Terms of Service.
Ещё пара мыслей о визуальном контенте и персонажах
— Маловероятно, что крупная компания (например, Disney) будет «лезть» за мелким каналом с небольшим доходом — но как только персонаж становится узнаваемым и коммерчески ценным, юристы и патентные тролли могут появиться.
— Совет: генерируйте собственные наброски и дорабатывайте их; если персонаж вырос из вашей оригинальной идеи и вы имеете исходный донор, это гораздо лучше, чем чистая генерация «в стиле X».
Заключение
1. Читайте Terms of Service сервисов, которыми пользуетесь. Suno+1
2. Для музыки всегда проверяйте уникальность через fingerprinting (Chromaprint/AcoustID и др.). GitHub+1
3. Создавайте авторский комментарий и уникальную творческую единицу для каждого ролика — это ключ к монетизации на YouTube. TubeBuddy
4. Если вы планируете масштабный бизнес — договаривайтесь с платформами индивидуально и юр. консультируйтесь.
5. Используйте AI как инструмент, а не как «замену» творца: комбинируйте свои наброски, голос, сценарий и AI-автопомощь.
Если коротко
Искусственный интеллект даёт огромную силу, но вместе с ней — ответственность и риски. Читайте правила, проверяйте уникальность, вносите авторский вклад и думайте о долгосрочной стратегии. Тогда AI будет вашим помощником, а не причной потери монетизации.✨🎸🪂🚀
🏷️ Теги:
#ИскусственныйИнтеллект #AIконтент #Монетизация #YouTube #АвторскоеПраво #МузыкаAI #ГенерацияИзображений #Нейросети #AIмузыка #AIсценарий #Fingerprinting #AcoustID #SunoAI #OpenAI #MidJourney #AdobeFirefly #AIвидео #AIсоветы #КонтентID #DigitalRights