KI-generierte Musik wird nicht nur immer häufiger, sondern auch die Werkzeuge, mit denen sie erstellt wird. Hier ist ein Beispiel. Anfang dieses Jahres hat Amazon Suno AI in seine Alexa + -Systeme integriert. Laut Amazon ermöglicht Suno Benutzern, "einfache, kreative Anfragen in komplette Songs umzuwandeln, einschließlich Gesang, Texten und Instrumentierung". Suno, die derzeit in eine Reihe von Klagen verwickelt sind, haben vor Gericht zugegeben, Teile urheberrechtlich geschützten Materials zum Trainieren ihrer Systeme verwendet zu haben. Trotz ihrer rechtlichen Probleme und des umstrittenen CEO (er war derjenige, der behauptete, dass die meisten Menschen den Musikkreationsprozess als "nicht wirklich angenehm" empfanden) erhielt das Unternehmen in klassischer "Move fast and Break things" -Manier eine Marktbewertung von eine halbe Milliarde Dollar in einer Risikokapitalfinanzierungsrunde im letzten Jahr.
Dieser immer leichtere Zugang zu KI-Musik und den Werkzeugen zu ihrer Erstellung hat zu weit verbreiteten Bedenken und Kampagnen zum Schutz des Urheberrechts von Künstlern geführt, die von einer schnell wachsenden (wenn auch angeblich wenig fragilen) KI-Industrie routinemäßig ignoriert und verletzt werden. Dies alles trotz der besten Bemühungen der Regierungen der USA und Großbritanniens. Trumps großes technologiefreundliches Regime hat kürzlich den Leiter des US-Urheberrechtsbüros entlassen, zwei Tage nachdem das Amt einen Bericht veröffentlicht hatte, in dem die Verwendung urheberrechtlich geschützter Inhalte im KI-Training in Frage gestellt wurde. Die britische Regierung ist auch in einen Streit mit dem Oberhaus verwickelt, das erst letzte Woche für eine Änderung des Flaggschiff-KI-Gesetzes der Regierung gestimmt hat, die KI-Unternehmen zwingen würde, offenzulegen, ob urheberrechtlich geschütztes Material zum Trainieren ihrer Systeme verwendet wurde.
Es ist ein Krieg da draußen, mit der Musikindustrie eine ihrer Hauptfrontlinien. An der Guerilla-Front werden eine Reihe ausgeklügelter Taktiken entwickelt, die Musikern helfen sollen, zu vermeiden, dass ihre Arbeit ohne Erlaubnis zum Trainieren von KI-Systemen verwendet wird. Ein solches Werkzeug ist HarmonyCloak. Es wurde von einem Team der University of Tennessee entwickelt und ist eine Technologie, die verhindern soll, dass KI musikalische Daten lernt. HarmonyCloak erfüllt eine Komposition mit Klängen, die für das menschliche Ohr extrem schwer zu identifizieren sind. Es wurde erstellt, als das Forschungsteam feststellte, dass, wenn sie niederfrequente Töne in ein Musikstück integrieren, das dann durch ein KI-System läuft, dies das Endprodukt so stark stören würde, dass die von der KI generierte Ausgabe inkohärent und im Wesentlichen nicht hörbar würde.
Schauen Sie sich das kurze Video unten an, um HarmonyCloak in Aktion zu demonstrieren:
—
Um New Atlas, die Macher des obigen Videos, zu zitieren: “Diese beiden Audioclips werden von einem Modell namens MusicLM generiert, basierend auf derselben Aufforderung – “ Indie–Rock-Track generieren " - und auf derselben Musik trainiert. Der Unterschied besteht darin, dass eine Quelle sauber ist, während die andere HarmonyCloak verwendet." Der Effekt ist bemerkenswert und hat keine erkennbare Auswirkung auf das Originalmusikstück. Die Forschungsarbeit des HarmonyCloak-Teams beschreibt, wie 50 Personen Songs hörten, die mit der Technologie getarnt waren. Nur eine Person, angeblich ein audiophiler, behauptete, Verzerrungen in der getarnten Musik zu hören, und das war in nur zwei der 15 Samples, die sie hörten. Nächstes Jahr plant das Team hinter HarmonyCloak, die Technologie kostenlos zu veröffentlichen.
Hier ist eine (sehr) kurze Erklärung der gängigsten Methode, mit der KI-Systeme Musik erzeugen. Ein KI-Modell wird auf Daten trainiert, die es aus dem Internet kratzt. Beispielsweise wurde Googles oben genanntes MusicLM mit rund 280.000 Stunden Musik trainiert. Aus seinem musikalischen Datensatz konvertiert es Audiodateien in eine Sammlung von Spektrogrammen, die jeweils mit Schlüsselwörtern versehen sind, die unterschiedliche musikalische Qualitäten beschreiben. Wenn eine schriftliche Aufforderung von ihm verlangt wird, verwendet er einen enorm komplexen Prozess, der integraler Bestandteil des modernen maschinellen Lernens ist und als Diffusion bezeichnet wird, um seine enorme Sammlung zu analysieren. Die KI generiert dann ein Spektrogramm, das der ursprünglichen schriftlichen Aufforderung am besten ähnelt. Dieses Spektrogramm wird wieder in eine MIDI-Datei umgewandelt und so ein 'neues' Musikstück erstellt.
Wie HarmonyCloak jedoch beweist, kann es leicht sein, diese Systeme zu täuschen. 'Kontradiktorische Angriffe' (auch als 'kontradiktorisches Rauschen' bezeichnet; ein Hinweis auf die Verwendung von 'Rauschen' durch Diffusion zur Generierung neuer Daten) nehmen die Form kleiner, nahezu unsichtbarer Optimierungen an maschinellen Lerneingaben an, die das Ergebnis von einer gewünschten Anfrage ablenken. Dies ist keine neue Entdeckung. Vor der aktuellen Ära der KI-Fortschritte wussten Forscher und Aktivisten, wie man Deep-Learning-Algorithmen täuscht, oft mit überraschend einfachen Techniken. Die Änderung von nur einem Pixel kann die Fähigkeit eines KI-Bilderkennungssystems beeinträchtigen, wie 2017 festgestellt wurde, den Unterschied zwischen einer Schildkröte und einem Gewehr zu erkennen. Gegnerische Angriffe haben noch einfachere Formen angenommen. Im Jahr 2020 entdeckten Hacker, dass das Hinzufügen eines zwei Zoll großen Streifens schwarzen Klebebands zu einem Geschwindigkeitsbegrenzungsschild Teslas (notorisch gefährliches und jetzt eingestelltes) MobileEye AI-Fahrsystem dazu verleiten könnte, ein Auto über das Limit des Schildes hinaus zu beschleunigen.
Die Unternehmen, die diese KI-Systeme entwickeln, sind sich der Versuche bewusst, sich gegen ihre eklatanten Missbräuche zu wehren. Open AI, die zugegeben haben, dass es "unmöglich" wäre, ihre Modelle ohne Verwendung urheberrechtlich geschützter Inhalte zu trainieren, haben die Verwendung von kontradiktorischen Urheberrechtsschutzwerkzeugen wie Glaze und Nightshade unglaublicherweise als "Missbrauch" bezeichnet. Interessanterweise beschreibt die Antwort von Googles eigener KI-Übersicht gegnerische Angriffe als "böswillige Akteure, die KI-Systeme manipulieren, um falsche Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen", die "Eingabedaten falsch interpretieren oder Fehler machen, die möglicherweise zu gefährlichen Ergebnissen führen". Es ist fair zu sagen, dass dies eine eher einseitige Sicht auf die Funktion dieser Tools ist.
—
—
Das obige Video beschreibt eine andere kontradiktorische Methode, die von Musikern angewendet wird. Es wurde vom Musiker und Aktivisten Benn Jordan erstellt, dessen YouTube-Kanal für alle, die sich für aufkommende Entwicklungen in der Musiktechnologie interessieren, unverzichtbar ist. Ein Satz, den er häufig verwendet, fasst kurz und bündig die Gefühle vieler Musiker und Künstler in Bezug auf generative KI-Technologie zusammen und bezeichnet sie als "Lösung ohne Problem". Er hat eine ähnliche Technologie wie HarmonyCloak entwickelt, die er Poisonify nennt. Wenn er einen seiner mit Poisonify codierten Tracks auf Systemen wie dem von Suno testet, kippen die daraus resultierenden neuen Werke in Bezug auf Genre und Stil von weit weg zu albtraumhaft unsinnig. Jordan ist ein brillanter Denker, und sein hier enthaltenes Video leistet hervorragende Arbeit bei der Detaillierung gegnerischer Aufholjagden und erkennt gleichzeitig einige der Herausforderungen an, mit denen diese Techniken konfrontiert sind, z. B. wie viel Zeit und Energie derzeit benötigt wird, um Musikstücke mit der Technologie zu kodieren.
Was ist also die Zukunft der KI-Musikkriege? Es ist offensichtlich sehr schwierig, selbst die nahe Zukunft vorherzusagen. Lassen Sie uns mit zwei einigermaßen positiven Geschichten zum Kampf zurück schließen. Eine der oben genannten Klagen, mit denen Suno konfrontiert ist und die von den drei großen Labels Sony, Universal und Warner gekauft wurde, fordert Schadensersatz in Höhe von 150.000 US-Dollar pro Werk, von dem sie behaupten, dass es von Suno verwendet wurde. Die genaue Berechnung ist schwer zu berechnen, Jordan schätzt den Gesamtschaden jedoch auf über eine Billion Dollar. Dann gibt es die jüngsten Kommentare des Redaktionsleiters von Bandcamp, der in einem Interview mit Forbes sagte; “Ich habe keinen signifikanten Anstieg bei Platten festgestellt, die mit Hilfe von KI erstellt wurden." Dies bietet eine faszinierende mögliche Zukunft, in der KI-Musik-Slop auf Streaming-Plattformen und ihre endlosen Autoplays und undurchsichtigen algorithmischen Vorschläge beschränkt ist. Der Kauf von Musik ist ein aktiver Denkprozess, der dem Wesen der kunstgenerierten Kunst grundsätzlich widersprechen kann.
—
Wörter: Tom Morgan
—
Begleiten Sie uns auf WeAre8, während wir dem globalen kulturellen Geschehen unter die Haut gehen. Folgen Sie dem Clash Magazine HIER, während wir fröhlich zwischen Clubs, Konzerten, Interviews und
Fotoeintragfäden. Erhalte Einblicke hinter die Bühne und einen Einblick in unsere Welt, während sich der Spaß und die Spiele entfalten.
Metallica haben Shows in Cardiff, Glasgow und London für den nächsten Sommer bestätigt. Die rekordverdächtige M72-Welttournee der Band hat die Fans begeistert, mit
Es gibt unzählige unabhängige Veranstaltungen und Festivals, die im ganzen Land ihre Spuren hinterlassen. Aber mit der Unabhängigkeit kommen oft erhöhte Herausforderungen. Das ist
Kaiser Chiefs werden ihr Debütalbum 'Employment' noch in diesem Jahr neu auflegen. Das Album wurde 2005 veröffentlicht und wurde ein Riesenerfolg, ein Multi-Platin
Musikalischer Ausdruck beginnt nicht immer mit Noten oder Akkorden. Die Leidenschaft hinter Liedern ist oft nachvollziehbar und stammt aus anderen Kunstformen. Schnell
Isabella Lovestory wird am 27.Juni ihr neues Album 'Vanity' veröffentlichen. Der honduranische experimentelle Popstar hinterließ mit ihrem Debütalbum a einen kolossalen Eindruck
Die schottischen Rocker Twin Atlantic haben ihre neue Single 'Salvation' veröffentlicht. Die Band ist zurück, mit einer riesigen Reihe von Sommershows vor ihnen. Zu den Highlights gehören
KI-generierte Musik wird nicht nur immer häufiger, sondern auch die Werkzeuge, mit denen sie erstellt wird. Hier ist ein Beispiel. Anfang dieses Jahres, Amazon