YouTube Music розпізнаватиме пісні, створені за допомогою ШІ: що зміниться для користувачів

Музичний стрімінговий сервіс YouTube Music почав ідентифікувати та позначати треки, у створенні яких значну роль відіграв генеративний штучний інтелект. Відповідна мітка буде відображатися безпосередньо у плеєрі композиції, надаючи слухачам інформацію про залучення ШІ у її виробництво. Згодом аналогічне маркування з'явиться й в основному застосунку YouTube.

Нова функція спрямована на інформування аудиторії. Натиснувши на мітку, користувачі зможуть дізнатися деталі про походження аудіо. Це стосується композицій, де штучний інтелект залучався як до створення музичної частини, так і до генерації вокалу, або до обох аспектів. Платформа співпрацюватиме з музичними партнерами та використовуватиме власні інструменти для виявлення таких матеріалів.

Важливо зазначити, що позначка не обмежується лише повністю згенерованими ШІ піснями. Вона з'явиться і в тих випадках, коли штучний інтелект брав участь у створенні окремих елементів композиції, а інші частини записували або виконували люди. При цьому використання цифрових інструментів для обробки звуку само по собі не є підставою для класифікації треку як ШІ-музики.

Розгортання системи маркування в YouTube Music розпочалося 14 жовтня. Компанія має намір поширити цю практику й на основну платформу YouTube, проте конкретні терміни для цього поки не визначені. YouTube не оголошував про заборону композицій, створених за допомогою ШІ; основна мета ініціативи – інформування та підвищення прозорості.

Що це означає: Запровадження обов'язкового маркування композицій, створених за допомогою ШІ, може мати значні наслідки для музичної індустрії, авторського права та бізнес-моделей. Це створює прецедент для регулювання використання ШІ у творчих галузях, потенційно впливаючи на монетизацію, ліцензування контенту та формування сприйняття споживачів. Подібні кроки можуть стимулювати розробку нових стандартів та правил для інтелектуальної власності у цифрову епоху, а також підвищити попит на інструменти для визначення автентичності контенту.