Этика
Обвинения в нарушении Suno вновь ставят под пристальное внимание данные для обучения ИИ музыки
Сообщается, что взломанные материалы Suno показывают, что сбор данных с YouTube Music, Deezer, Genius и других источников усилил вопросы авторского права и безопасности вокруг генерации музыки с помощью ИИ.
Майкл С.
Сообщается о нарушении в ИИ-музыка компания Suno вновь поднял один из самых значимых вопросов в области генеративных медиа: что именно было использовано для обучения системы. TechCrunch сообщил, что 404 Media получил материалы от хакера, который заявил, что атака на цепочку поставок выявила исходный код, показывающий, как Suno якобы собирал аудио и тексты песен с YouTube Music, Deezer, Genius, библиотек стоковой музыки и потоков подкастов. Suno охарактеризовал это как ограниченный инцидент безопасности и, по данным TechCrunch, заявил, что его быстро локализовали. Компания также ранее утверждала, что обучение на общедоступных музыкальных файлах является законным использованием.
Эти обвинения имеют значение, потому что музыка не является абстрактным обучающим корпусом. Это бизнес с управлением правами, включающий композиторов, исполнителей, лейблы, издателей, платформы, общества по сбору вознаграждений и лицензии, наложенные друг на друга. Модель, обучающаяся на миллионах треков, может создавать ценность для пользователей, но она также может использовать работы, авторы которых никогда не соглашались стать учебным материалом. Именно поэтому Suno и конкурирующая Udio стали центральными делами в борьбе между компаниями генеративного ИИ и звукозаписывающей музыкой индустрия.
TechCrunch сообщил, что крупные звукозаписывающие компании обвинили Suno в нарушении Закона о авторском праве в цифровую эпоху (Digital Millennium Copyright Act) путем обхода защит YouTube от скрейпинга, а также в дополнение к более широким претензиям по авторским правам. Аргумент Suno о честном использовании, вероятно, будет сосредоточен на трансформации, масштабе и факте, что сгенерированные песни не являются простыми копиями оригиналов. Владельцы прав будут утверждать, что рынок исходных данных также имеет значение, и что технические ограничения и условия платформы нельзя игнорировать просто потому, что результат является новым.
Измерение нарушения добавляет отдельную проблему. Если, как сообщается, хакер получил доступ к исходному коду и данным клиентов, то Suno сталкивается не только с вопросами авторского права. Компания имеет дело с вопросами контроля безопасности, доступа к цепочке поставок, раскрытия инцидентов и доверия клиентов. Компании, работающие с ИИ, часто говорят так, как будто данные для обучения моделей — это единственный чувствительный актив. На практике исходный код, системы скрапинга, наборы данных, подсказки, учетные записи пользователей и метаданные платежей могут стать доказательствами в более широкой борьбе за ответственность.
MusicRadar и Pitchfork оба резюмировали отчёты 404 Media как указывающие на использование материалов, собранных с крупных музыкальных и текстовых платформ. Эти вторичные отчёты не являются судебными выводами, и исходные материалы должны быть тщательно проверены. Но эти отчёты имеют значение, поскольку, по-видимому, описывают внутреннюю инфраструктуру, а не только внешнее сходство между результатами и песнями. Происхождение становится более значимым, когда оно связано с процессом обработки.
Для художников этот случай является еще одной причиной не доверять общим утверждениям о публичной доступности. Песня может быть доступна для прослушивания слушателем, но при этом недоступна для массового извлечения, создания наборов данных и коммерческого обучения моделей. Закон определит некоторые границы. Остальное решит дизайн продукта. Если платформы AI-музыки хотят долговременной легитимности, им потребуются более четкие лицензии, системы отказа от участия, стандарты атрибуции и модели компенсации, которые будут реально восприниматься людьми, чья работа сделала возможной категорию.
Для компаний в области ИИ за пределами музыки предупреждение более широкое. Стратегия сбора данных, происхождение наборов данных и архитектура безопасности теперь являются вопросами риска на уровне совета директоров. Провайдер модели может быстро завоевать пользователей и при этом быть уязвимым, если конвейер обучения не выдерживает проверки, отчетности о нарушениях или надзора регуляторов. Эра, когда обучающие данные можно было считать неизвестным ингредиентом, заканчивается.
Непосредственные факты вокруг Suno остаются спорными и развивающимися. Долговечный вопрос — нет. Генеративная музыка не будет оцениваться только по тому, насколько убедительно звучит песня. Она будет оцениваться по тому, сможет ли индустрия объяснить, откуда появилась эта возможность, кому заплатили, кто дал согласие и насколько надежно были обработаны доказательства.
Темы: Suno, ИИ-музыка, авторское право, безопасность