Alex Mubert Alex Mubert

神经网络模型背后的艺术家：AI对创作者经济的影响

AI在艺术领域的监管是一个热门话题。音乐行业是独特的，因为几个音乐厂牌控制着过去半个世纪大部分音乐的许可。大部分，但不是全部。衍生音乐是使用现有作品来创作新曲目或声音录音的音乐。这在版权保护方面产生了灰色地带，因为输入或原始作品通常也受到版权保护。AI需要高质量的音乐，因为输出质量严重依赖于输入质量。 不满于“使用我们艺术家的音乐来训练生成性AI”，2023年4月，环球音乐集团以侵犯版权为由，下架了据称由AI创作的曲目“Heart on My Sleeve”，听起来像是由Drake和The Weeknd演唱的。前面提到的输入合法性问题对于适用于AI的图像和文本也很重要。核心区别在于训练AI的输入数据的可用性。MidJourney和GPT主要使用不需要获得创作者同意的图像和文本进行训练。然而，一些版权可能被违反。 Stability AI公司最近与Getty Images发生了诉讼，Getty Images希望阻止在英国和美国销售其AI图像生成系统。2022年末，三位艺术家对多个生成性AI平台提起集体诉讼，理由是AI使用了他们的原创作品。是否有理由认为，由于我们将输入传递给神经网络黑盒，因此结果可能根本不会类似于输入，因此不受侵犯指控？并非如此。AI加剧了一个几十年前就已经不堪重负的法律框架。与当前话题相关的极端案例之一是说唱歌手Vanilla Ice与乐队Queen和艺术家David Bowie的法律纠纷。超级热门歌曲“Ice Ice baby”（1990年）的hook与Queen的“Under Pressure”有一些相似之处，但并非完全相同；Vanilla添加了一个额外的音符。这是一个明智的举动，他本可以在法庭上证明自己的作者身份。然而，这位艺术家很快就为这首曲子支付了400万美元。这是因为关于额外音符是否使他免于侵犯版权的诉讼可能会花费更多的钱。后来他解释说，采样是一种心态，这是真的。说唱音乐使得清除权利成为音乐行业的肥沃土壤。然而，生成性AI降低了采样的门槛。因此，眨眼之间就能产生的成千上万的曲子将需要成千上万个新的清除办公室。这些办公室无疑会有很多工作，因为生成性音乐最近发现了一个用途，虽然很有趣，但很难享受。那就是创意经济的强劲步伐，例如博客作者、流媒体作者等。他们需要音乐来伴随他们的内容，这些音乐必须由一组参数按需生成。这些参数反过来又必须得到回报。它们用于输出内容的需求，这些内容被放在具有相对固定和严格的版权规则的平台上。这为人类音乐家提供了机会，让他们为AI贡献自己的音乐。跨所有流派、音调和情绪创作音乐，这些音乐可以合法地进入AI的黑盒子，是音乐家可以做的工作，以支持他们各自的音乐事业。创意经济消费合法AI作品的现金流可能有助于支持家庭（我知道一些关于此的真实故事），并允许一些卧室音乐家进入专业领域。相反，尝试衡量人类在最终作品创作中的参与度可能会导致无尽的官僚主义。这也是一个不切实际和不合理的方法，因为它涉及尝试找到并证明最终作品中的人类触摸。至少，这是我们告诉自己的。但是，矛盾的是，我们正在给机器大量的提升。这是因为，如果最终作品中有证明的人类触摸，那么机器很可能会问人类：但谁创造了其余部分？机器将成为音乐作品的全方位贡献者和合法的共同作者。最实用的方法是牢记AI只不过是人类使用的工具，用于造福行业和社会。评价人类触摸的最佳和唯一方法是避免在生成性AI中输入未经许可的内容。这个工具无疑将造福创意经济，但问题仍然存在：人类艺术家是否能够从中受益。具有讽刺意味的是，艺术家在欧洲有更多机会受益，因为欧洲的法规更加严格和限制。以前，这种方法几乎没有成果。然而，它现在可能会通过AI输入的版税为音乐家带来现金流。那么，整个新兴行业的未来取决于我们对AI黑盒子的态度；我们是否认为它是共同作者，并尝试评估其对最终作品的贡献，还是将其用作有用的工具，并用许可的输入来喂养它？Vanilla Ice更喜欢许可他的黑盒子输入。现在已经不重要的是，Vanilla Ice还是Queen创作了简单却天才的贝斯旋律，还是额外的一个音符解决了问题。它不重要，因为两个版本现在都属于Vanilla Ice，他称之为有史以来最好的交易。