2023: Müzik Endüstrisinin Kâbüsü
2023 yılı, müzik endüstrisi için tarihi bir dönüm noktası oldu. Drake ve The Weeknd arasında geçtiğimiz günlerde yayınlanan ve son derece gerçekçi bir şekilde seslendirilmiş olan bir parça olan “Heart on My Sleeve”, milyonlarca kez dinlendi. Ancak, bu parçanın kaynağı ve kimler tarafından yapıldığı konusunda hiçbir bilgi yoktu. Bu durum, müzik endüstrisinin kontrolünün kaybedildiği gerçeğini gözler önüne serdi.
Yeni Bir Altyapı İnşası
Bu kriz sonrası, müzik endüstrisindeki katkıyı kaynağından tespit edebilmek amacıyla yenilikçi bir altyapı oluşturulmaya başlandı. Generatif müzik sistemleri, yalnızca müzik içeriklerini tespit etmekle kalmayıp, aynı zamanda bu içeriklerin izlenebilir olmasını sağlamak için tasarlandı. Tespit sistemleri, müzik oluşturma araçlarından, parçaların yüklendiği platformlara, hakların lisanslandığı veri tabanlarına ve keşif algoritmalarına kadar müzik süreçlerinin her aşamasında yer alıyor.
Matt Adell, Musical AI’nın kurucu ortağı, “Eğer bu sistemleri altyapıya entegre etmezseniz, sürekli bir kovalamaca içinde olursunuz. Her yeni parça veya model için tepki vermek ölçeklenebilir bir çözüm değil” diyor. Bu yaklaşım, müziğin takibi ve kontrolü adına bir devrim niteliği taşıyor.
Yetkilendirme ve Kontrol: Yeni Amaçlar
Son zamanlarda, tespit sistemlerini lisanslama süreçlerine entegre eden birçok yeni girişim ortaya çıkmaya başladı. YouTube ve Deezer gibi platformlar, yükleme sırasında synthesized audio’ları tespit eden iç sistemler geliştirdi. Bu platformlar, sahte içeriğin arama sonuçlarında ve önerilerde nasıl gözükmesini şekillendiriyor.
Audible Magic, Pex, Rightsify ve SoundCloud gibi diğer müzik şirketleri, eğitim verilerini dağıtım süreçlerine kadar tüm aşamalarda tespit ve atıf özelliklerini genişletiyor. Bunun sonucunda, yapay zeka tarafından üretilen içerikleri tespit etmek için bir dizi girişimin olduğunu söylemek mümkün.
İlk Aşamada Tespit ve Etiketleme
Birçok şirket, müzik parçaları yayımlandıktan sonra tespit etmek yerine, onları üretim aşamasından itibaren etiketlemeye yönelik araçlar geliştirmeye başladı. Vermillio ve Musical AI, tamamlanmış parçaları sahte unsurlar açısından tarayan ve otomatik olarak etiketleyen sistemler üzerinde çalışıyor.
Vermillio’nun TraceID çerçevesi, parçaları vokal tonları, melodik ifadeler ve sözel düzenleme gibi unsurlara ayırarak, yapay zeka tarafından üretilen spesifik segmentleri işaretliyor. Bu, hak sahiplerinin sadece bir orijinal parçanın belirli bölümlerini kullanarak yeni bir parça oluşturan taklitçileri tespit etmelerine olanak tanıyor.
Proaktif Lisanslama ve Güvenilir Yayın
Vermillio, takdir ile ilgili bir takip süreci talep etmekten ziyade proaktif lisanslama ve güvenilir yayın için çalıştıklarını belirtiyor. TraceID gibi araçların teşvik ettiği lisanslama yöntemleri, 2023 yılında 75 milyon dolardan 2025 yılında 10 milyar dolara kadar çıkması bekleniyor. Bu durumda, bir hak sahibi veya platform, tamamlanmış bir parçayı TraceID üzerinden geçirebilir ve eğer korunan unsurlar içeriyorsa, sistemin parça yayımlanmadan önce lisans talep etmesini sağlayabilir.
Etkileşim ve Yaratıcılığın Nicel Değeri
Bazı şirketler daha da ileri giderek, üretim sürecindeki verileri analiz ediyor. İlk aşamada hangi sanatçılardan veya parçalardan esinlenildiğini değerlendirmeyi hedefliyorlar. Bu tür bir atıf, daha hassas lisanslamaları mümkün kılabilir ve telif hakları, yaratıcı etki üzerinden belirlenebilir.
Musical AI, tespit sistemini her aşamada takip etmek üzere tasarladıklarını belirtiyor. Kurucu ortak Sean Power, "Atıf süreci, parça tamamlandıktan sonra değil, model öğrenmeye başladığı anda başlamalı" diyor.
Deezer ve Yapay Zeka Yönetimi
Deezer, yükleme aşamasında tamamen yapay zeka tarafından üretilen parçaları belirlemeye yönelik dahili araçlar geliştirdi. Aurélien Hérault, bu araçların, her gün yeni yüklemelerin yaklaşık %20’sini yapay zeka ile üretildiği konusunda tespit ettiğini belirtiyor. Bu sistem sayesinde, tespit edilen parçalar platformda erişilebilir kalmaya devam ediyor, ancak teşvik edilmiyor.
Hérault, “AI’ye karşı değiliz, ancak bu içeriklerin çoğu kötü niyetle kullanılıyor” diyerek, tespit sistemlerinin önemine vurgu yapıyor.
Veri Setleri Düzeyinde Tespit ve Lisanslama Sorunları
AI’nın Do Not Train Protocol (DNTP) isimli sistemi, tespiti daha erken aşamalara taşıyarak, veri seti seviyesinde uygulanmaya başlandı. Bu opt-out protokolü, sanatçılara ve hak sahiplerine, eserlerinin model eğitimine kapalı olmasını sağlamaları için etiketleme olanağı tanıyor. Ancak müzik alanındaki şeffaflık ve lisanslama üzerine hâlâ bir anlayış birliği yok.
Regülasyonlar, ileride bu konunun üstesinden gelinmesine yardımcı olabilir, ancak şu anki yaklaşım parçalı bir yapı sergiliyor. Bu durum, müzik endüstrisinin geleceğini etkileyecek önemli bir gelişme olarak karşımıza çıkıyor.
