LONDON (IT BOLTWISE) – Die Musikindustrie steht vor einer neuen Herausforderung: der Flut von KI-generierter Musik. Anstatt diese Entwicklung zu stoppen, konzentrieren sich Unternehmen darauf, Wege zu finden, um von dieser Technologie zu profitieren.
Die Musikindustrie hat in den letzten Jahren eine bedeutende Transformation erlebt, insbesondere durch den Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI). Ein bemerkenswertes Beispiel war der virale Erfolg von ‘Heart on My Sleeve’, einem täuschend echten Duett zwischen Drake und The Weeknd, das 2023 Millionen von Streams erreichte, bevor klar wurde, dass es sich um ein KI-generiertes Werk handelte. Diese Entwicklung hat die Branche dazu veranlasst, neue Infrastrukturen zu schaffen, die nicht nur darauf abzielen, generative Musik zu stoppen, sondern sie auch rückverfolgbar zu machen.
Systeme zur Erkennung von KI-Inhalten werden in die gesamte Musikpipeline integriert, von den Werkzeugen zur Modellschulung über die Plattformen, auf denen Songs hochgeladen werden, bis hin zu den Datenbanken, die Rechte lizenzieren. Ziel ist es, synthetische Inhalte frühzeitig zu identifizieren, mit Metadaten zu versehen und ihren Weg durch das System zu steuern. Startups wie Vermillio und Musical AI entwickeln Technologien, die es ermöglichen, fertige Tracks auf synthetische Elemente zu scannen und automatisch in den Metadaten zu kennzeichnen.
Vermillios TraceID-Framework geht noch weiter, indem es Songs in einzelne Bestandteile zerlegt und spezifische KI-generierte Segmente kennzeichnet. Diese proaktive Lizenzierung könnte laut Vermillio von 75 Millionen US-Dollar im Jahr 2023 auf 10 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 wachsen. Deezer hat interne Werkzeuge entwickelt, um vollständig KI-generierte Tracks beim Hochladen zu kennzeichnen und deren Sichtbarkeit in Empfehlungen zu reduzieren. Diese Maßnahmen sind Teil eines breiteren Trends, bei dem die Erkennung von KI-generierten Inhalten als grundlegende Infrastruktur für die Verfolgung synthetischer Medien angesehen wird.
Die Branche steht jedoch vor Herausforderungen, insbesondere bei der Standardisierung von Einwilligung und Transparenz. Spawning AI’s DNTP (Do Not Train Protocol) versucht, die Erkennung noch früher im Prozess zu verankern, indem es Künstlern ermöglicht, ihre Werke als unzulässig für die Modellschulung zu kennzeichnen. Trotz dieser Fortschritte bleibt die Unterstützung durch große KI-Trainingsunternehmen inkonsistent, und Kritiker fordern eine unabhängige und weit verbreitete Einführung solcher Protokolle.
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