Как музыканты дают отпор кражам музыки с помощью AI

Когда в 2024 году Suno и Udio выпустили свои генераторы музыки AI для широкой публики, они открыли потребительский продукт, построенный на фундаменте, который музыкальная индустрия сразу же признала глубоко проблематичным: обучающие данные, почти наверняка включавшие защищённые авторским правом записи, собранные без лицензирования, согласия или компенсации. Два года спустя судебные тяжбы идут полным ходом, артисты применяют новые технические инструменты для защиты своей работы, а более широкий пересмотр вопроса о том, кто выигрывает от AI, обученного на человеческом творчестве, меняет облик музыкальной индустрии. Вот как обстоят дела на сегодня.

Проблема обучающих данных

Генераторы музыки AI обучаются на огромных массивах аудиоданных. Качество результата генератора сильно зависит от качества и объёма его обучающих данных — а значит, лучшие результаты получаются у моделей, обученных на лучших профессиональных записях. Эти записи защищены авторским правом. Ключевой юридический аргумент артистов и лейблов прост: использование защищённой авторским правом музыки для обучения коммерческого продукта AI без лицензирования или согласия — это нарушение авторских прав, независимо от того, воспроизводят ли результаты модели напрямую эти записи.

Контраргумент компаний AI звучит как «трансформативное использование» — утверждение, что обучение аналогично тому, как человек-музыкант слушает музыку и учится на ней, и что результаты AI являются трансформативными произведениями, а не воспроизведением обучающих данных. Суды сейчас разбираются с этим аргументом, и итоги определят право в сфере музыки и AI на обозримое будущее.

Судебные иски

Recording Industry Association of America (RIAA) подала иск против Suno и Udio в июне 2024 года от имени Universal Music Group, Sony Music и Warner Music Group — коалиции, охватывающей подавляющее большинство коммерчески значимой записанной музыки. Иски утверждают нарушение авторских прав из-за использования защищённых записей в обучающих данных и требуют установленных законом компенсаций, которые при применении ко всему масштабу предполагаемого нарушения могут достичь миллиардов долларов.

Параллельно отдельные артисты подали или присоединились к коллективным искам. Среди них — известные исполнители, заявляющие не только о нарушении авторских прав при обучении, но и о дополнительных претензиях: праве на публичность (их голос и стиль коммерциализируются без согласия); фирменном стиле (музыка, созданная AI, имитирует их узнаваемое звучание); и недобросовестной конкуренции. Коллективные иски объединяют претензии множества артистов, чья работа использовалась в обучающих данных, увеличивая потенциальный размер компенсаций и масштаб юридического вызова.

За пределами США закон EU AI Act создаёт явные требования к прозрачности в отношении обучающих данных и устанавливает право правообладателей отказаться от использования их работ в обучении AI. Несколько европейских артистов и обществ по коллективному управлению правами подали иски в рамках этой правовой базы.

Что артисты делают на практике

Помимо судов, артисты применяют несколько практических стратегий.

Отказ от включения в обучающие наборы данных. Некоторые компании AI внедрили механизмы отказа, позволяющие правообладателям требовать, чтобы их работы не использовались в будущем обучении. Практические ограничения весьма существенны: отказ действует на будущее, а не задним числом (не затрагивает модели, уже обученные на этой работе); он требует, чтобы правообладатель конкретно идентифицировал свою работу; а соблюдение добровольно и непроверяемо. Многие артисты считают такие механизмы недостаточными, учитывая, что первоначальное обучение произошло без согласия.

Использование инструментов «отравления» данных. Исследователи из Чикагского университета разработали инструмент под названием Nightshade, который незаметно для человеческого глаза изменяет изображения таким образом, что это портит обучение AI — модели, обученные на «отравленных» изображениях, начинают выдавать искажённые, некорректные результаты. Аналогичные инструменты разрабатываются для аудио. AudioShield и подобные проекты нацелены на изменение спектральных характеристик выпущенных записей так, чтобы это не влияло на восприятие качества, но мешало моделям AI обучаться на них. Практическая эффективность таких инструментов в промышленных масштабах остаётся предметом споров, но они представляют собой новую техническую контрмеру.

Требование прозрачности. Несколько организаций по защите прав артистов — включая Artist Rights Alliance и Future of Music Coalition — добиваются обязательного раскрытия обучающих данных. Согласно их предложениям, любой коммерчески продаваемый генератор музыки AI будет обязан вести и публиковать подробный реестр всей музыки, использованной при обучении, что позволит правообладателям проверить, была ли включена их работа, и добиваться соответствующих компенсаций.

Переговоры о коллективном лицензировании. Некоторые общества по коллективному управлению правами и организации по защите прав артистов ведут переговоры об отраслевых рамках лицензирования вместо подачи индивидуальных исков. Логика прагматична: даже если компании AI юридически обязаны лицензировать обучающие данные, у отдельных артистов не хватает ресурсов и рычагов влияния для заключения значимых сделок. Коллективные соглашения — по аналогии с тем, как работают организации по управлению исполнительскими правами (PRO), такие как ASCAP и BMI, — могли бы обеспечить более широкий охват и распределение доходов.

Аспект стриминговых платформ

У стриминговых платформ сложные отношения с музыкой AI. С одной стороны, наводнение стриминговых каталогов музыкой, созданной AI, размывает роялти за прослушивание, выплачиваемые людям-артистам (поскольку общий пул роялти делится между всеми прослушиваниями). Spotify, Apple Music и другие ввели политики, требующие раскрытия контента, созданного AI, а в некоторых случаях — ограничивающие показ такой музыки в наиболее заметных местах. С другой стороны, платформы выигрывают от увеличения объёма каталога.

Проблема размывания роялти особенно остра. Генератор AI, способный производить неограниченный контент, распределённый по миллионам треков под фейковыми именами исполнителей, теоретически может захватить значительную долю стриминговых роялти при почти нулевых предельных издержках. Несколько стриминговых платформ выявили и удалили скоординированные операции по манипуляции музыкой AI — но обнаружение и удаление носят реактивный характер, а масштаб трудно контролировать.

AI и идентичность артиста

Отдельная и, пожалуй, более личная проблема для многих артистов — клонирование голоса AI и имитация стиля: использование AI для создания музыки «в стиле» конкретных артистов или прямой имитации их голоса. Когда инструмент AI может сгенерировать песню, звучащую так, будто её мог бы сделать конкретный артист, это затрагивает бренд, репутацию и коммерческую ценность этого артиста — даже если ни одна конкретная запись не была напрямую воспроизведена.

Несколько громких случаев привлекли к этому внимание общественности: «новые треки» от умерших артистов, созданные AI, кавер-версии с клонированным голосом, распространявшиеся как подлинные, и треки, созданные AI и выпущенные под фейковыми именами исполнителей, достаточно близко имитирующими личности реальных артистов, чтобы вводить поклонников в заблуждение. Право на публичность даёт некоторую защиту от коммерческого использования голоса и внешности артиста без согласия, но применение этого права против анонимного контента AI в масштабах интернета практически затруднено.

Рамки согласия и компенсации

Рамки, к которым стремятся защитники прав артистов, опираются на три опоры: согласие (артисты должны явно соглашаться на использование их музыки при обучении AI), прозрачность (обучающие данные должны документироваться и раскрываться) и компенсация (артисты должны получать справедливую оплату за использование их работ в обучении). Эти рамки уже частично отражены в EU AI Act и лежат в основе активных законодательных инициатив в США, Великобритании, Канаде и Австралии.

Будут ли эти рамки установлены через судебные тяжбы, законодательство или согласованные отраслевые стандарты — и в какие сроки — пока неясно. Судебные дела не разрешатся быстро: крупные споры об авторском праве обычно тянутся годами. Законодательный процесс в США идёт медленно. Тем временем индустрия музыки AI продолжает работать, артисты продолжают сопротивляться по всем доступным каналам, а коммерческие ставки растут с каждой новой версией моделей.

Что могут сделать слушатели

У потребителей музыки больше влияния в этом споре, чем может показаться. Выбор слушать и поддерживать людей-артистов — стримя их подтверждённую музыку, посещая живые выступления и покупая напрямую у артистов — сохраняет поток роялти живым авторам. Умение распознавать музыку, созданную AI (с помощью инструментов вроде SUS IT или развивая слух на признаки, описанные в нашем руководстве по детекции), и избегание музыки AI, выдаваемой обманным путём за созданную человеком, — это форма активного участия в дискуссии о том, что мы ценим в музыке. Будущее музыкальной индустрии частично определится тем, что решит поощрять аудитория.