Deezer identificará y etiquetará música generada por inteligencia artificial en su servicio
En los últimos meses, Universal Music Group, ha impulsado una campaña para modificar el sistema de repartición de pagos en streaming, y lograr pagos «centrados en los artistas». Si bien sus conversaciones con los mayores proveedores de servicios de streaming se mantienen en privado, los servicios de nivel medio Deezer y Tidal se apresuraron en asociarse con UMG para respaldar esta iniciativa.
Ayer, Deezer realizó un anuncio que se alinea perfectamente con los objetivos de la discográfica. Prometió detectar contenido generado por inteligencia artificial en su servicio y «desarrollar un sistema para etiquetar la música creada por generación AI, comenzando con canciones que utilizan voces sintéticas de artistas existentes».
La empresa dijo que, inicialmente, su objetivo con esto es asegurarse de que los artistas, las discográficas y los oyentes sepan «qué es ‘real’ o generado por IA en la plataforma», además de reducir el fraude. Sin embargo, Deezer añadió que su objetivo a largo plazo es «desarrollar un modelo de remuneración que distinga entre diferentes tipos de creación musical».
Los detalles sobre cómo Deezer planea identificar de manera confiable la música generada por inteligencia artificial son escasos en el anuncio, más allá de una referencia a su tecnología de identificación de contenido llamada Radar.
Este anuncio genera ciertas interrogantes, comenzando con la idea de una demarcación clara y fácilmente identificable entre la música «real» y la generada por IA. En la actualidad, estas diferencias no son precisas y solo se volverán más complicadan a medida que surjan más herramientas de IA asistidas y más artistas (reales) las utilicen para su música o colaboren con startups de música de IA.
Incluso algo que parece sencillo, como «canciones que utilizan voces sintéticas de artistas existentes», no lo es. Clonar la voz de un artista y utilizarla para crear y lanzar canciones sin su permiso es, como hemos mencionado antes, un claro acto de mala fe, incluso si los aspectos legales específicos aún están siendo debatidos.
Sin embargo, algunos artistas, como Holly Herndon o Grimes, ya están clonando sus propias voces para que otros artistas hagan música con ellas, respaldados por acuerdos de licencia adecuados.
A medida que más artistas hagan eso, Deezer y sus competidores deberán diferenciar entre clones de voz con licencia y sin licencia, lo cual seguramente tiene menos que ver con la tecnología de identificación y más con responder a solicitudes de eliminación por parte de artistas y titulares de derechos.
Finalmente, el objetivo de Deezer de «desarrollar un modelo de remuneración que distinga entre diferentes tipos de creación musical» coincide con las ambiciones de UMG, pero plantea sus propias preguntas e inquietudes.
¿Cuánta intervención humana se requiere para que una canción sea considerada «real» (y, por lo tanto, reciba el nivel más alto de regalías)? ¿Y será capaz cualquier sistema construido por un DSP de medir esto realmente?
El modelo de streaming actualmente dominante valora la música puramente en términos de consumo: cuantas más reproducciones obtenga, más valiosa es y más dinero genera. Si vamos a desarrollar un nuevo modelo que «distinga entre diferentes tipos de creación musical», las preguntas anteriores no pueden eludirse.
