O seguinte comentário do MBW Views é de Ed Newton-Rex (imagem inserida), CEO da organização sem fins lucrativos de IA generativa ética Fairly Trained.
Newton-Rex é um especialista experiente no mundo da IA genética, ex-vice-presidente de áudio da Stability AI e fundador do JukeDeck (adquirido pela TikTok/ByteDance em 2019).
Neste comentário, Newton-Rex argumenta: “MMúsicas criadas com produtos de IA que não licenciam seus dados de treinamento deveriam ser banidas [from DSPs] ou deveria receber um peso menor ao calcular e recomendar royalties…”
Vamos ao Ed…
Quando escrevi um artigo em abril apontando semelhanças impressionantes entre a produção de Suno e a música protegida por direitos autorais (e mais tarde, quando fiz o mesmo para o Udio), dei a eles o benefício da dúvida. Era possível que eles tivessem assinado contratos que lhes permitissem treinar em grandes gravadoras. Era até teoricamente possível – embora improvável – que eles não tivessem nenhum treinamento em música protegida por direitos autorais e que as inúmeras semelhanças se devessem a um estranho grau de coincidência.
No entanto, agora não há espaço para dúvidas. Os processos da RIAA contra ambas as empresas mostram que não existiam tais acordos de formação. E as respostas das empresas às ações judiciais admitem – ambas em linguagem idêntica – que as gravações com as quais treinaram “presumivelmente continham gravações cujos direitos são propriedade do [major record labels]“.
A resposta de Suno vai ainda mais longe, dizendo que seus “dados de treinamento incluem essencialmente todos os arquivos de música de qualidade razoável que são acessíveis na Internet aberta e cumprem acesso pago, proteção por senha, etc.”
Estava claro que chegaria um momento em que os serviços de streaming teriam que decidir o que permitir em termos de IA generativa nas suas plataformas. E agora chegou a hora.
Até o momento, o Spotify não possui uma política que proíba explicitamente a música gerada por IA. Em 2023, Daniel Ek disse que ferramentas que imitam artistas eram inaceitáveis; estes podem ser proibidos pela política de conteúdo enganoso da empresa (o texto não é totalmente claro). No entanto, na mesma entrevista, Ek criticou especificamente a música AI não Imitar artistas diretamente é algo que eles não proibiriam neste momento.
E, como resultado, há sinais de que a música AI está em toda parte na plataforma. Chris Stokel-Walker escreveu recentemente para a Fast Company sobre uma série de bandas com centenas de milhares de ouvintes mensais que se acredita serem geradas por IA. Os usuários dessas plataformas de música de IA anunciam que estão compartilhando músicas de IA com DSPs.
Os usuários relataram que receberam recomendações de músicas no Spotify que foram claramente geradas por IA em suas listas de reprodução do Discover Weekly. E neste mês, uma música gerada por IA alcançou a posição 48 nas paradas pop alemãs e foi tocada mais de 4 milhões de vezes no Spotify até agora.
Se os DSPs continuarem a permitir isto, será equivalente a permitir activamente a utilização de obras de músicos protegidas por direitos de autor sem a licença apropriada.
Para citar mais de 200 artistas que assinaram uma carta aberta sobre música de IA no início deste ano: “Algumas das maiores e mais poderosas empresas estão a usar o nosso trabalho para treinar modelos de IA sem a nossa permissão. Estes esforços visam directamente substituir o trabalho de artistas humanos por enormes quantidades de “sons”. […] o que dilui significativamente os royalties pagos aos artistas. Isso seria desastroso para muitos músicos, artistas e compositores que trabalham apenas tentando sobreviver.”
Até agora, havia dúvidas se Udio e Suno estavam fazendo aquilo que preocupava esses artistas: trabalhando em suas músicas. Estas dúvidas já foram dissipadas.
Quando os DSPs distribuem músicas criadas a partir de modelos de IA treinados no trabalho de músicos, sem licença, esses artistas foram avisados de que há uma diluição dos royalties que vão para os seres humanos.
Os royalties dos músicos são diluídos por produtos feitos contra a sua vontade e com o seu trabalho. E os DSPs tornam isso possível.
O que pode ser feito?
Em primeiro lugar, devo dizer que não acho que os DSPs devam proibir todas as músicas de IA. Existem claramente bons casos de uso de IA na produção musical; se os dados de treinamento forem licenciados, vale a pena apoiar esses casos de uso, pelo menos na minha opinião. (No entanto, acredito que surgirá um serviço de streaming de música que faz rejeitar expressamente qualquer música de IA, como Cara fez na seção visual. E provavelmente será bem recebido. Mas há boas razões para a maioria dos DSPs não adotarem uma abordagem tão abrangente.)
Em princípio, as DSPs deveriam seguir o exemplo de outras plataformas de mídia – como Instagram e TikTok – e rotular o conteúdo gerado pela IA.
Dessa forma, os fãs de música podem pelo menos escolher o que ouvem e o que apoiam. Exija que os uploaders rotulem as músicas de IA que carregam e implementem um processo de moderação pós-upload para faixas que passam despercebidas. Isso é definitivamente possível. Espera-se que a maioria dos uploaders sejam honestos – geralmente as pessoas preferem ser assim – e para aqueles que não o são, existem vários sistemas de terceiros que podem detectar música de IA com alta precisão.
É claro que surge a questão de saber a que nível de envolvimento da IA um rótulo deve ser aplicado.
Digitar um prompt de texto e distribuir a saída para o Spotify é claramente muito diferente de se inspirar em um gerador MIDI.
No entanto, esta dificuldade não é intransponível e não é razão suficiente para evitar totalmente a rotulagem. Os DSPs só precisam ter diretrizes claras e aplicá-las igualmente a todos. Como ponto de partida, a rotulagem poderia ser aplicada se a IA generativa fosse utilizada na criação do título.
No entanto, acho que os DSPs deveriam ir além da simples rotulagem. Músicas criadas com produtos de IA que não licenciam seus dados de treinamento devem ser banidas ou descontadas no cálculo e recomendação de royalties.
Caso contrário, estará competindo com a música para a qual foi treinado – e isso não pode ser justo. (E se você estiver tentado a dizer: “Mas os humanos podem aprender e competir com a música existente”, então, por favor, não faça isso. Treinar um modelo de IA não tem nada a ver com o aprendizado humano e seu impacto no mercado também são completamente diferentes.)
“Os DSPs devem ir além da rotulagem. Músicas criadas com produtos de IA que não licenciam seus dados de treinamento devem ser banidas ou descontadas nos cálculos e recomendações de licenciamento. Caso contrário, ela estará competindo com a música em que foi treinada – e isso não pode ser justo.”
Um problema com isto é que não temos uma lista completa de produtos de IA que se enquadram nesta categoria, pois atualmente não há exigência para que as empresas de IA divulguem com o que treinam. (Deveria haver, mas não há.)
Udio e Suno admitiram isso em documentos judiciais, mas é possível que outras empresas estejam adotando a mesma abordagem. No entanto, mais uma vez, isto não é desculpa para uma inacção total. Os DSPs devem fazer a sua própria diligência e, se houver uma grande probabilidade de um modelo de IA ter sido treinado em música não licenciada, penso que é justo aplicar regras diferentes à música criada com esse modelo.
Haverá quem diga que os DSPs deveriam esperar até que os casos fossem ouvidos em tribunal antes de decidir como proceder.
Mas os royalties estão agora a ser diluídos. E existem numerosos precedentes para DSPs implementarem políticas de conteúdo como uma questão de princípio, em vez de legislação específica. O Spotify, por exemplo, diz que está “investindo pesadamente na detecção, prevenção e remediação do impacto dos royalties do streaming artificial” (pense nas pessoas que reproduzem faixas durante a noite para aumentar sua contagem de reproduções) e tomando medidas para reduzir o impacto dos truques de “maus atores”. o sistema com gravações de ruído branco.
A empresa acredita que mudanças como essas “poderiam trazer aos artistas emergentes e profissionais US$ 1 bilhão em receitas adicionais nos próximos cinco anos”.
Se esse é o objetivo, então por que não reprimir também a música criada com modelos de IA treinados no trabalho desses artistas sem licença? Assim como o ruído branco, ele é usado para manipular o sistema e desviar royalties. Ao contrário do ruído branco, é criado com o trabalho dos próprios artistas com quem compete.
Concordo com Daniel Ek que existe um meio-termo controverso quando se trata de monitorar música com IA. Prefiro não proibir completamente a música baseada em IA: se for baseada em licenças, certamente há casos de uso que são positivos para os músicos em geral.
Mas se a missão de um DSP é “dar a um milhão de artistas criativos a oportunidade de ganhar a vida com a sua arte”, então penso que é claro que eles deveriam recomendar música criada com produtos que exploram o trabalho de outros músicos sem licença e, assim, diluir os royalties deveria traçar um limite.
Os DSPs serão tentados a adiar decisões sobre como lidar com esta nova ameaça aos músicos até serem forçados a fazê-lo. Mas se não agirem logo, suspeito que não demorará muito até que os primeiros artistas retirem a sua música destas plataformas em protesto.Negócios musicais em todo o mundo
