सोनीने जनरेटिव्ह टेक्नॉलॉजीच्या युगात संगीतकारांचे संरक्षण करण्यासाठी एआय डिटेक्शन टूल विकसित केले

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंसने संगीत उद्योगात बदल घडवून आणत असल्याने, कॉपीराइट संरक्षणाबाबत चिंता तीव्र होत आहे. प्रतिसादात, सोनी ग्रुप कॉर्पोरेशनने एआय सिस्टमद्वारे व्युत्पन्न केलेल्या संगीताच्या उत्पत्तीचा शोध घेण्यासाठी डिझाइन केलेले नवीन तंत्रज्ञान सादर केले आहे. कंपनीचे म्हणणे आहे की हे साधन संगीतकार, गीतकार आणि संगीत प्रकाशकांना त्यांची मूळ कामे AI मॉडेलला प्रशिक्षित करण्यासाठी वापरली गेली होती की नाही हे निर्धारित करण्यात मदत करेल – आणि ते परवानगीशिवाय वापरले असल्यास संभाव्य नुकसानभरपाईचा दावा करा.

जनरेटिव्ह एआयच्या जलद वाढीमुळे सॉफ्टवेअरला मानवी-निर्मित संगीताशी जवळीक साधणारी गाणी तयार करणे शक्य झाले आहे. विशिष्ट शैलींची नक्कल करण्यापासून ते स्वाक्षरी शैलींची प्रतिकृती बनवण्यापर्यंत, AI प्लॅटफॉर्म अधिकाधिक अत्याधुनिक होत आहेत. तथापि, या तांत्रिक प्रगतीमुळे सर्जनशील समुदायामध्ये अस्वस्थता देखील पसरली आहे. बऱ्याच कलाकारांचा असा युक्तिवाद आहे की एआय डेव्हलपर्सने त्यांच्या सिस्टमला प्रशिक्षित करण्यासाठी कॉपीराइट केलेल्या रेकॉर्डिंगच्या मोठ्या संग्रहावर अवलंबून आहे, अनेकदा योग्य परवाने मिळवल्याशिवाय किंवा रॉयल्टी न भरता.

या प्रक्रियेत अधिक पारदर्शकता आणणे हे सोनीच्या नव्याने घोषित केलेल्या प्रणालीचे उद्दिष्ट आहे. एआय-व्युत्पन्न केलेल्या रचनांमध्ये कॉपीराइट केलेल्या ट्रॅकने कसे आणि किती प्रमाणात योगदान दिले आहे हे ओळखून, कंपनी निर्मात्यांना आर्थिक ओळखीसाठी एक स्पष्ट मार्ग ऑफर करण्याची आशा करते.

तंत्रज्ञान एआय मॉडेल्सचे विश्लेषण कसे करते

समानतेसाठी दोन तयार गाण्यांची तुलना करणाऱ्या साधनांच्या विपरीत, सोनीचे तंत्रज्ञान सखोल दृष्टीकोन घेते. कंपनीच्या म्हणण्यानुसार, सिस्टम एआय मॉडेलच्या अंतर्गत संरचनेतून माहिती काढू शकते. त्यानंतर व्युत्पन्न संगीतावर कोणत्या तुकड्यांचा प्रभाव पडला असेल हे निर्धारित करण्यासाठी ते ज्ञात कॉपीराइट केलेल्या कार्यांसह डेटाची तुलना करते.

महत्त्वाचे म्हणजे, प्रणाली केवळ ओव्हरलॅप शोधण्यासाठी नाही तर ती मोजण्यासाठी डिझाइन केलेली आहे. विशिष्ट गाण्यांच्या योगदानाचे प्रमाण मोजून, तंत्रज्ञान एआय-व्युत्पन्न आउटपुटच्या विशिष्ट कार्याला किती आकार देण्यास मदत करू शकते. तपशिलांची ही पातळी भविष्यातील रॉयल्टी चर्चांमध्ये महत्त्वपूर्ण ठरू शकते, विशेषत: जर एआय विकासक आणि अधिकार धारक महसूल-सामायिकरण फ्रेमवर्ककडे जात असतील.

निर्मात्यांसाठी, याचा अर्थ भरपाई मागताना ठोस पुरावा असू शकतो. जर एखाद्या गीतकाराच्या रचनेने एआय मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यात मोजता येण्याजोगा भूमिका बजावली ज्याने नंतर व्यावसायिकरित्या यशस्वी संगीत तयार केले, तर सिस्टम ते कनेक्शन प्रदर्शित करण्यात मदत करू शकते. अशा वातावरणात जिथे AI मॉडेल्स अनेकदा प्रचंड आणि अपारदर्शक डेटासेटवर अवलंबून असतात, अशा दृश्यमानतेला एक महत्त्वपूर्ण पाऊल म्हणून पाहिले जाते.

क्रिएटिव्ह कम्युनिटीमध्ये वाढती चिंता

सोनीच्या घोषणेची वेळ तंत्रज्ञान कंपन्या आणि मनोरंजन उद्योग यांच्यातील वाढता तणाव दर्शवते. गेल्या काही वर्षांमध्ये, एआय-संचालित संगीत साधनांची लोकप्रियता वाढली आहे. काही प्लॅटफॉर्म वापरकर्त्यांना काही सेकंदात मूळ गाणी तयार करण्याची परवानगी देतात, तर काही सुप्रसिद्ध कलाकारांशी संबंधित गायन टोन किंवा शैलीत्मक घटकांची प्रतिकृती बनवू शकतात.

अनेकांना ही साधने नाविन्यपूर्ण आणि सशक्त म्हणून दिसतात, तर इतरांना दीर्घकालीन परिणामांची काळजी वाटते. गीतकार आणि संगीतकार, विशेषतः, उत्पन्नासाठी रॉयल्टी आणि परवाना करारांवर खूप अवलंबून असतात. जर AI सिस्टीम विनापरवाना प्रशिक्षण डेटावर आधारित समान कार्ये निर्माण करू शकतील, तर कलाकारांना त्यांच्या सर्जनशील उत्पादनावरील महसूल आणि नियंत्रण दोन्ही गमावण्याचा धोका आहे.

व्यापक चिंता वैयक्तिक संगीतकारांच्या पलीकडे आहे. रेकॉर्ड लेबल्स आणि प्रकाशकांचा असा युक्तिवाद आहे की AI विकासामध्ये कॉपीराइट केलेल्या सामग्रीचा अनियंत्रित वापर संगीत उद्योगाचा आर्थिक पाया खराब करू शकतो. त्यांचे म्हणणे आहे की विद्यमान कॉपीराइट कायदे जनरेटिव्ह एआय लक्षात घेऊन तयार केले गेले नाहीत, ज्यामुळे तंत्रज्ञान कंपन्या शोषण करू शकतील असे राखाडी क्षेत्र सोडले.

AI प्रशिक्षण पद्धतींवर कायदेशीर दबाव वाढतो

ट्रॅकिंग तंत्रज्ञान विकसित करण्यासाठी सोनीचे प्रयत्न AI प्रशिक्षण पद्धतींच्या वाढत्या कायदेशीर तपासणीच्या दरम्यान येतात. 2024 मध्ये, Sony Music Entertainment ने युनायटेड स्टेट्समध्ये AI-व्युत्पन्न संगीताच्या वापराशी संबंधित कॉपीराइट उल्लंघनाचा खटला दाखल केला. कॉपीराइट केलेल्या रेकॉर्डिंगला अधिकृततेशिवाय AI प्रशिक्षण डेटासेटमध्ये समाविष्ट केले गेले होते या प्रकरणाने चिंता अधोरेखित केली.

ही कायदेशीर कारवाई प्रकाशन, चित्रपट आणि व्हिज्युअल आर्ट्ससह सर्जनशील उद्योगांमधील विवादांच्या व्यापक लाटेचा भाग आहे. अधिकार धारकांनी काही AI विकासकांवर व्युत्पन्न कार्ये निर्माण करण्यास सक्षम मॉडेल तयार करण्यासाठी इंटरनेटवरून संरक्षित सामग्री स्क्रॅप केल्याचा आरोप केला आहे. प्रत्युत्तरात, कॉपीराइट केलेल्या सामग्रीवर एआय सिस्टमला प्रशिक्षण देणे उल्लंघन आहे की नाही हे स्पष्ट करण्यास न्यायालयांना सांगितले जात आहे.

महत्त्वाचे प्रश्न अनुत्तरीत राहतात. उदाहरणार्थ, मशिन लर्निंग मॉडेलमध्ये कॉपीराइट केलेली गाणी फीड करणे कायद्यानुसार कॉपी करण्यासारखे आहे का? जर एआय-व्युत्पन्न ट्रॅक संरक्षित कार्यांमधून शिकलेल्या शैलीत्मक घटकांना प्रतिबिंबित करत असेल, तर ते व्युत्पन्न मानले जावे का? आणि तसे असल्यास, डेटाचे असंख्य तुकडे एकाच आउटपुटमध्ये योगदान देतात तेव्हा रॉयल्टी कशी मोजली जावी?

सोनीची नवीन प्रणाली या कायदेशीर प्रश्नांची उत्तरे देत नाही. तथापि, प्रभाव शोधण्याचा आणि मोजण्याचा मार्ग देऊन, ते न्यायालयीन प्रकरणांमध्ये किंवा परवाना वाटाघाटींमध्ये मौल्यवान पुरावे प्रदान करू शकते.

नावीन्य आणि संरक्षण यांच्यात संतुलन शोधत आहे

संगीत निर्मितीमध्ये AI च्या परिचयाने नवीन सर्जनशील शक्यता उघडल्या आहेत. स्वतंत्र कलाकारांनी स्वरांसह प्रयोग करण्यासाठी, व्यवस्था सुधारण्यासाठी आणि उत्पादन कार्यप्रवाहांना गती देण्यासाठी AI साधनांचा वापर केला आहे. अनेकांसाठी, तंत्रज्ञान धोक्याऐवजी संधीचे प्रतिनिधित्व करते.

त्याच वेळी, ओव्हरसॅच्युरेशन आणि प्रामाणिकपणाबद्दल चिंता वाढत आहे. जर एआय त्वरित स्थापित हिट्ससारखे संगीत तयार करू शकत असेल, तर मानवी कलात्मकता आणि अल्गोरिदमिक पुनर्संयोजन यांच्यातील फरक करणे अधिक कठीण होईल. सीमांच्या या अस्पष्टतेमुळे मजबूत सुरक्षेसाठी आवाहन करण्यात आले आहे.

इलेक्ट्रॉनिक्स, मनोरंजन आणि गेमिंग या क्षेत्रांत स्वारस्य असलेले जागतिक कॉर्पोरेशन म्हणून, बौद्धिक संपत्तीचे संरक्षण करण्यात सोनीचा महत्त्वाचा वाटा आहे. अधिकार धारकांना समर्थन देणाऱ्या तंत्रज्ञानामध्ये गुंतवणूक करून, निर्माता संरक्षणासह AI नवोन्मेषाचा ताळमेळ घालण्याच्या प्रयत्नांमध्ये कंपनी स्वतःला आघाडीवर ठेवत असल्याचे दिसते.

अनेक देशांमधील नियामक देखील नियम शोधत आहेत ज्यात AI विकसकांना त्यांच्या प्रशिक्षण डेटाबद्दल अधिक माहिती उघड करणे आवश्यक आहे. डेटा ट्रेस करण्यास सक्षम असलेली साधने भविष्यातील नियमांची अंमलबजावणी करण्यात महत्त्वाची भूमिका बजावू शकतात.