Как виртуальные исполнители меняют музыкальную индустрию?

Музыкальный мир переживает стремительную трансформацию, ведь треки, созданные с помощью искусственного интеллекта, начали регулярно появляться в авторитетных чартах Billboard. Как пишет издание Futurism, в течение последних недель в списках популярных треков неизменно присутствовал хотя бы один исполнитель, созданный с помощью ИИ. Это свидетельствует, что тенденция не просто существует, но и быстро ускоряется, пишет 24 Канал.

Смотрите также Grammarly становится Superhuman: как теперь работает сервис и какие у него функции

Среди таких новых звезд – виртуальный аватар Xania Monet, проект автора песен Телиши Джонс, которая воспользовалась приложением для генерации музыки Suno. Другим примером является Juno Skye – ИИ-артист, продюсированный Нгуеном Дук Намом. Появление таких проектов демонстрирует не только технологический прогресс, но и растущий аппетит музыкальных лейблов к сотрудничеству с артистами, которых физически не существует.

Показательно, что Xania Monet недавно вызвала настоящую борьбу между компаниями звукозаписи, некоторые из которых предлагали за виртуального артиста до 3 миллионов долларов. В конце концов, проект дебютировал в радиочарте Billboard, набрав достаточное количество ротаций в эфире. Его сингл "Let Go, Let God" ранее также попадал в несколько других чартов издания.

ИИ в музыке: плюсы и минусы

В то же время использование искусственного интеллекта в музыке, как и в любой другой сфере, остается крайне противоречивой темой. Главная претензия заключается в том, что программы вроде Suno и Udio, вероятно, обучались на музыке реальных исполнителей, защищенной авторским правом. В прошлом году известные музыканты подписали открытое письмо с призывом к организациям прекратить использовать ИИ для нарушения и обесценивания прав живых артистов.

Несмотря на это, крупные игроки рынка уже начинают интегрировать новые технологии. Например, один из крупнейших музыкальных лейблов, Universal Music Group, заключил лицензионное соглашение с разработчиками Udio для запуска платформы по созданию музыки с помощью ИИ. Этому предшествовало урегулирование судебного иска по авторским правам.

Музыкальные платформы, такие как Spotify, также столкнулись с проблемой массовой загрузки низкокачественного контента, созданного нейросетью. В ответ сервис ввел новые правила для защиты артистов от спама, мошенничества и попыток выдать себя за другого человека. Однако Spotify воздержался от полного запрета ИИ-музыки. Представители платформы считают, что технологии всегда влияли на развитие музыки, и искусственный интеллект в лучшем случае может открыть новые творческие возможности для исполнителей.

Несмотря на критику со стороны части индустрии, популярность ИИ-музыки среди слушателей растет. Хит "Let Go, Let God" от Xania Monet собрал на YouTube более 3,4 миллиона просмотров. Комментарии под видео свидетельствуют, что многим слушателям безразлично происхождение артиста – их больше интересует эмоциональное послание трека.

Трек "Let Go, Let God" от Xania Monet: видео

Как распознать музыку, созданную с помощью ИИ?

Отличить такой трек от написанного человеком становится все сложнее из-за постоянного роста качества. Однако все же есть несколько признаков, которые позволяют выявить ИИ-исполнителя, если вы принципиально не желаете слушать такую музыку.

  • Один из самых распространенных маркеров ИИ-музыки – это чрезмерная повторяемость. Алгоритмы обучаются на огромных массивах данных, из-за чего склонны к использованию безопасных и знакомых паттернов, аккордов и ритмических рисунков без особых вариаций. Если трек звучит так, будто он "застрял" в одном цикле, это может быть работой ИИ. Человеческие композиции обычно имеют более органичное развитие и естественные отклонения от идеального ритма.

  • Еще один признак - это отсутствие эмоциональной глубины. ИИ может создавать технически безупречную музыку, но ему трудно воспроизвести нюансы и эмоции, которые человек вкладывает в свое творчество. Вокал, сгенерированный искусственным интеллектом, часто звучит роботизировано: с неестественными паузами для дыхания (или их полным отсутствием), математически идеальными изменениями высоты тона и эмоциональной окраской, которая не соответствует содержанию текста песни. Также иногда ИИ может создавать композиции с нетрадиционной структурой или внезапными изменениями тональности, которые звучат неуместно и нарушают целостность произведения.

Проверка "артиста" и его активности

  • Надежный способ проверки – исследовать биографию исполнителя. Настоящие музыканты обычно имеют активное присутствие в соцсетях, записи живых выступлений, интервью и официальные релизы на лейблах. Если же вся информация об "артисте" ограничивается только страницей на стриминговом сервисе, это может свидетельствовать о его синтетическом происхождении. Ярким примером является группа Velvet Sundown, которая быстро стала популярной, после чего расследование слушателей выявило, что за ним не стоят реальные музыканты, писало ранее издание Guardian.

  • Еще один показательный фактор – частота выпуска новой музыки. Человеку нужны месяцы, а то и годы, чтобы записать альбом. Некоторые живые звезды выпускают музыку раз в несколько лет. Зато искусственный интеллект способен генерировать десятки треков за считанные дни. Если исполнитель выпускает по несколько альбомов в год, а на его YouTube песня появляются каждые несколько дней, это указывает на участие ИИ.

Использование специальных инструментов

Для быстрой проверки существуют онлайн-детекторы музыки ИИ. Такие инструменты, как IRCAM Amplify AI Music Detector или Resemble AI Detect-2B, анализируют аудиофайл и выдают оценку вероятности того, что трек создан искусственным интеллектом. Они исследуют различные аудиохарактеристики: спектральное содержание звука, гармоническую структуру, ритмические паттерны и другие параметры, которые могут отличаться в музыке, созданной человеком и машиной. Хотя эти сервисы не дают 100% гарантии, они могут быть полезным инструментом в сочетании с собственной оценкой.