Как защитить свою музыку от ИИ, часть 1
Друзья, я глубоко убеждён, что обучение ИИ на музыке без согласия автора — это грубое нарушение авторских прав. Я открыто выступаю против внедрения и использования генеративного ИИ для создания музыки в любой форме. Я не разделяю точку зрения, что ИИ — это просто инструмент. Инструмент — это то, на чём ты можешь играть, выражая то, что ты чувствуешь напрямую. Гитара — инструмент, синтезатор — инструмент, голос — инструмент, ИИ не является инструментом — эти технология, не имеющая никакого отношения к музыке.
В то время, как на западе уже создаются профсоюзы музыкантов против ИИ, музыканты объединяются и подписывают петиции, отстаивают свои права в судах, в наших краях толпы бесталанных лентяев и тунеядцев всех мастей открыто пропагандируют использование ИИ, занимаются продвижением треков, созданных ИИ. При этом цинично заявляя, что живые музыканты больше не нужны, забывая, что звукосодержащий продукт, который они генерят в той же SUNO, не был бы возможен, если бы ушлые корпорации без разрешения авторов не обучили нейронки на музыке, созданной тысячами живых людей.
Впрочем, возмущаться по этому поводу бессмысленно, поэтому я решил исследовать реальные способы защитить свою музыку и музыку своих клиентов и коллег от обучения ИИ, а также любые другие способы защиты своей музыки от незаконного использования, копирования, семплирования и так далее. Результатами этого исследования я поделюсь с вами в этом и следующих постах.
Глобально, в настоящий момент существует две технологии защиты музыки:
🎛 Звуковые ватермарки (audio watermarks)
🎛 Процедурно сгенерированный шум, нарушающий процесс обучения / работы ИИ-моделей и вызывающий так называемое "отравление датасета"
Обе технологии построены на одном принципе — на основе анализа вашего трека и некоторых дополнительных вводных, генерируется специальный сигнал, неслышимый для человека. Этот сигнал подмешивается в фонограмму, в результате чего:
🎛 В случае со звуковой ватермаркой, при любом использованим вашего трека — для обучения ИИ, семплирования, ресемплирования и так далее, вы сможете доказать, что в качестве исходного материала использовалась именно ваша музыка. Звуковые ватермарки устойчивы к сжатию, фильтрации, ресемплингу и другим искажениям, а так как современные нейросети типа SUNO генерируют результат по сути компилируя фрагменты чужих треков, на которых их обучили, доказать, что трек был сгенерирован нейросетью на основе вашего, будет не сложно.
🎛 При "отравлении датасета" обучить ИИ на вашем треке будет проблематично, разделение на стемы будет работать плохо (с сильными артефактами), а сервисы генерации промтов путём анализа готовых треков будут выдавать не правильные результаты.
Те же самые технологии можно использовать и для защиты своего голоса от клонирования, создания на его основе дипфейков и так далее. Сейчас это тоже очень актуально, так как у артистов начинают красть не только музыку, но уже и голоса.
Подробно каждую из технологий я опишу в следующих постах (часть 2, часть 3).
⚠️ Делитесь постом с друзьями и коллегами, чтобы все знали, как можно защитить свою музыку и противодействовать творящемуся вокруг ии-безумию.
🔊 Создание звука с Андреем Девятых
#нейросети #нейросетевое #ии #музыка #защитамузыки #авторскоеправо
