在平台上听歌 流 人们越来越普遍地会思考，作品背后究竟是音乐家还是算法在运作。 生成人工智能 他们大力生产歌曲、克隆人声和合成翻唱，以至于许多听众已经分不清什么是人声，什么是合成的了。
在这方面， 苹果音乐 它即将迎来重大转折。 该公司将改变其目录信息的展示方式。它将推出一个通知系统，使用户能够一目了然地知道歌曲、音乐视频甚至专辑封面是否全部或部分由人工智能创作——此举正值欧洲监管压力日益增加以及版权问题引发激烈辩论之际。
Apple Music 将对人工智能驱动的音乐进行标记。
根据发送给行业合作伙伴并被专业媒体泄露的文件， 全球音乐业务库比蒂诺平台将实施 特定透明度标签 适用于所有使用人工智能的音乐内容。这些标识将与每篇出版物的元数据关联显示，使用户能够了解该技术是否在音乐内容中使用。 乐曲无论是歌词创作、视频制作，还是封面设计。
此前，是否报告人工智能的使用情况一直由政府决定。 关于标签和分销商的自愿协议根据新政策，苹果公司宣布，通知将成为强制性要求。 上传到服务的新内容至少当这些工具产生了“实质性成果”时是如此。换句话说，这并非指软件的任何边缘用途，而是指人工智能介入意义重大的那些案例。
该公司将此举定义为 “迈向透明化的第一步” 行业需要建立一套既能被主流唱片公司接受，又能被独立音乐人接受的最佳实践和标准。虽然该公司尚未明确规定生效日期，也未说明未申报人工智能使用情况的后果，但其向合作伙伴传递的信息很明确：睁一只眼闭一只眼的时代已经结束了。
与此同时，泄露的信息表明，身份识别信息可能会以某种方式显示。 播放界面中一个独特的视觉元素这样用户就可以在歌曲或专辑页面上看到哪些元素是由算法生成的。在内部，这种分类还有助于调整推荐系统和系统中对这类内容的处理方式。 自订清单.
另一个基本方面是 元数据管理该系统将基于 唱片公司和发行商提供的信息 在每次上传歌曲引用时，苹果公司会分析这些数据来标记歌曲，并且未来可能会允许听众…… 过滤或调节你的体验例如，您可以根据需要从某些列表或广播电台中排除合成内容。
行业压力和欧洲透明度标准
Apple Music 的决定并非孤立做出。像 Apple Music 这样的大型唱片公司也对此表示支持。 环球音乐集团 o 索尼音乐 几个月来，他们一直在向流媒体平台索要答案。 提高对合成成分识别的严格程度尤其是在一些未经授权克隆顶级艺术家声音的病毒式传播事件发生之后。最著名的例子就是那首模仿……的歌曲。 鸭 y 周末该视频在因版权纠纷被下架前已累计获得数百万次观看。
与此同时，欧盟已批准了 欧盟第2024/1689号条例，即《人工智能法》。虽然没有详细阐述知识产权方面的内容，但确实确立了…… 透明度义务 人工智能创建或处理的内容，包括 deepfakes 音乐剧。除其他事项外，它要求对这类材料进行标记，并为权利持有人提供机制，使其作品可以不被纳入示范训练范围，或在明确的条件下授权其使用。
以西班牙为例， 知识产权法 坚持坚定立场：作者只能是其中之一。 物理人这不包括机器。如果作品是由人工智能系统自主生成的，而没有相关的人类创作干预， 无法享受版权保护 并被视为公共领域作品。但如果创作者使用人工智能作为工具，但同时进行选择、修正并贡献原创决策，情况则有所不同；在这种情况下，作品可以受到保护，而作者则是对这些创作选择进行最终确认的人。
整个法律框架正将欧洲平台推向这样一种局面： 仅仅托管歌曲是不够的。他们必须能够解释这些问题是如何产生的，以及谁应该为此负责。对于在西班牙和欧洲其他地区与Spotify和Deezer等平台直接竞争的Apple Music而言，将自身定位为一家优先考虑透明度和尊重版权的服务商，也是其在饱和市场中脱颖而出的一种方式。
此外，业内人士引用的最新报告表明，人工智能的兴起可能意味着 损失高达25%的收入 对于一些业内人士来说，未来四年情况将会改变，因为部分曲库和电影原声带将实现自动化。因此，像他们这样的知名音乐家对此表示担忧也就不足为奇了。 保罗·麦卡特尼, 凯特布什 o 埃尔顿·约翰 他们要求欧洲和英国政府提供更多保护，防止他们的声音和作品被用作生成模型的原材料。
一个充斥着合成歌曲的市场
苹果此举正值…… 人工智能生成音乐的音量 它仍在不断发展壮大。像 Suno 或 Udio 这样的工具，只需几行文字就能创作出完整的歌曲，而几年前，这简直就像科幻小说里的情节。据像……这样的公司估计， MIDiA研究与算法生成音乐相关的市场规模可能超过 3.000万元 到本十年末，高盛等投资银行估计，到 2030 年，该行业全球收入的 10% 可能来自人工智能发挥作用的内容。
这股增长势头已经在各个平台上显现出来。 的Deezer 承认在周围 您收到的内容中有 28% 是人工智能生成的。 并声称借助其自身的检测系统，已取消了其中 85% 歌曲的盈利资格。 Spotify就其自身而言，它已经消灭了 数千万首歌曲被认为是“垃圾邮件” 并加强了对模仿真实或已故艺术家的账号的管控。另一方面， Bandcamp 直接 它禁止发布用人工智能创作的歌曲。 并保留删除任何可疑刊物的权利。
面对这些方法，Apple Music目前选择采取折衷方案： 它并不禁止使用人工智能但它要求必须公开这些信息。该公司认为，听众有权知道他们听到的声音是真人还是克隆人，也有权知道旋律是否由算法从零开始创作。这种透明度也有助于应对日益严重的…… 公众困惑Deezer 等平台引用的研究表明，大约 97%的用户无法很好地区分。 介于人类音乐和机器音乐之间。
曲库的饱和不仅影响听众的体验，也给推荐系统带来压力。每年有数百万首歌曲上传，其中许多是由人工智能批量生成的，这使得各大平台面临沦为几乎无法区分的歌曲海洋的风险。正因如此，苹果公司才将标签作为一种区分歌曲和推荐系统的方式。 规范生态系统 并加强有血有肉的艺术家的作品的可见度，尤其是在欧洲等成熟市场。
这一策略与人们日益增长的对真实性的追求相契合。诸如德勤等咨询公司开展的数字行为研究表明： 超过60%的用户重视了解产品的生产方式。 他们消费的文化内容，尤其是在涉及自动化流程的情况下，会受到很大影响。在音乐领域，艺术家的过往经历和创作背景是作品吸引力的一部分，因此，对于那些能够提供更清晰信息的平台而言，这一因素最终可能成为竞争优势。
新的 Apple Music 标签将如何运作？
技术细节仍在最终确定中，但基本系统架构已经绘制完成。苹果公司已向其合作伙伴解释过这一点。 “透明度标签” 这些信息将被整合到每首音乐作品的标准元数据中。这样，当唱片公司或发行商上传歌曲、专辑或音乐视频时，他们就必须注明关键要素中是否使用了人工智能技术。
需要单独标记的类别至少包括： 四个大块专辑封面和平面设计、音乐创作（包括器乐部分）、歌词和音乐视频。例如，如果单曲封面是使用视觉模型生成的，但音乐和人声完全由人演唱，系统只会将这一点反映在人声部分。同样的情况也适用于使用语言模型创作的歌词或使用合成工具创建的音乐视频。
在第一阶段，部分业内人士认为标签将基于…… 公司声明这就引发了关于所有代理商透明度水平是否相同的讨论。一些最初的报道暗示该系统是可选的，但苹果公司最近向合作伙伴传达的信息表明…… 新版本必须遵守至少在其生态系统中，这将显著改变目前的平衡。
除了告知听众之外，这种分类还有助于完善 Apple Music 的内部算法。虽然该公司尚未证实是否会在推荐中对合成流行音乐进行惩罚或降级，但业内人士猜测用户或许能够…… 设置您的偏好 鼓励或限制此类内容出现在用户的个性化播放列表和广播电台中。
这种方法与目前其他数字平台上正在发生的事情相一致。例如社交网络 TikTok o Instagram 他们已经开始普遍给人工智能生成的内容贴上标签，这既是出于监管义务，也是出于遏制虚假信息的需要。 deepfakesApple Music 打算将这种模式扩展到音频领域，只不过是将同样的逻辑应用于音乐领域。
越来越不信任他人（且掌握更多信息）的听众
无论平台采取什么行动，现实情况是公众正在开始形成自己的…… 检测人工智能生成音乐的策略在许多音乐类型中，过于干净、缺乏自然气息或情感表达过于平淡的嗓音都可能引起怀疑。歌词过于平庸、重复或充斥着莫名其妙的比喻也会令人起疑，同样，所有乐器听起来都近乎机械般完美的制作也会引起质疑。
然而，专家警告说， 一条线索是不够的高度精良的制作或大量使用数码修图会让真人声音听起来很假。这就是为什么他们建议不要只看歌曲本身：还要检查所谓的歌手是否真的如此。 它在流媒体之外也有影响力。他们活跃于社交媒体，进行现场演出，接受采访，并被媒体报道。像 Discogs、AllMusic 甚至维基百科这样的平台都有助于比较他们的职业生涯和唱片目录。
另一个具有启发性的因素是 投球速度真正的音乐家可能需要数月甚至数年才能完成一张专辑，而人工智能项目却能在短短几周内制作出几十首歌曲。当一个几乎没有任何历史记录的账号突然出现，并发布了几张近期发行的专辑，而且专辑名称都非常普通时，人们就会更加怀疑这是自动化程序的产物。
这一切都解释了为什么透明度正成为那些每月付费订阅这些音乐库的用户的一项反复提出的要求。许多用户并不想禁止人工智能生成的音乐，而是希望…… 想知道他们正在播放什么 并有判断力地决定他们更倾向于支持人类艺术家、混合项目还是完全由算法创造的作品。
Apple Music 的新标签恰到好处：它们不会告诉听众该听什么，但会提供更多背景信息。在模仿与原创界限日益模糊的今天，这些额外信息对于建立用户对平台和创作者的信任至关重要。
随着音乐库中合成歌曲的增多，Apple Music 的这一举措被理解为一种尝试。 在不背弃科技的前提下，化混乱为秩序。它允许人工智能留在录音室，但要求披露其参与情况。在欧洲相关法规逐步形成，业界也在尝试不同的方法来保护艺术家和听众之际，种种迹象表明，流媒体的未来取决于一件看似简单却又十分复杂的事情：清晰地说明每首歌背后的故事。
