SoundPatrol, que comenzó en la Universidad de Stanford, ha desarrollado un método con patente pendiente que se presenta como un «modelo forense de IA para la toma de huellas dactilares de audio y vídeo». La tecnología se distingue de los métodos de detección existentes, que generalmente buscan coincidencias exactas de fragmentos de música.

La clave de esta innovación son los «embeddings neuronales». Esta técnica convierte elementos musicales – como acordes o melodías – en una representación numérica, facilitando el reconocimiento de similitudes entre ellos. Al analizar la «semántica musical», la tecnología de SoundPatrol puede identificar la influencia de la música original creada por humanos en contenido generado total o parcialmente por IA. Esto significa que el sistema puede detectar versiones (covers), remezclas y derivados creados por IA.

Esta capacidad algorítmica podría ser un gran avance para las demandas que se llevan a cabo contra compañías de IA. Hoy en día, muchas de ellas se basan en comparaciones de partituras o letras. SoundPatrol podría respaldar estas afirmaciones con datos algorítmicos, ayudando a los titulares de derechos a detectar copias creadas por IA donde antes no se habían percibido.

La colaboración busca proteger la integridad creativa de los artistas y garantizar un ecosistema sostenible y equitativo para todos. Michael Ovitz, cofundador de SoundPatrol y cofundador de Creative Artists Agency, calificó la tecnología como una «enorme victoria para todos los artistas en el universo creativo«. Walter De Brouwer, CEO de SoundPatrol, enfatizó la necesidad de «introducir proactivamente deep embeddings de estas firmas neuronales en las infraestructuras de streaming para que los propietarios puedan mantener el control, la autenticidad y la monetización de su propiedad intelectual en la era de la IA generativa«.

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