人工知能（AI）が生成したカントリー・ソングは昨年秋、米ビルボードのカントリー・デジタル・ソング・セールス・チャートで1位を獲得したが、この曲が機械によって作られたことを知るリスナーはほとんどいなかった。
トラック、”ウォーク・マイ・ウォーク、” だった 解放された Breaking Rust という名前で、AI によって生成されたカウボーイのペルソナ、忍耐についての一般的な歌詞、そして合成の起源を決して明らかにしていない Instagram ページを持つ架空のアーティストです。
誰が、何を、どの程度 AI によって動かされたのかを知ることはますます困難になってきています。
Apple Music そのギャップに直接対処するために今月動きました。 水曜日（3月4日）のTechCrunchレポートによるとAppleは、トラック、作曲、アートワーク、ミュージックビデオの4つのコンテンツカテゴリをカバーするメタデータフレームワークである透明性タグを発表するニュースレターを業界パートナーに送信しました。レーベルとディストリビュータはタグをすぐに適用でき、Apple は最終的にこの要件が新しいコンテンツに必須になると述べています。
AI が音楽の制作と配信をどのように再構築しているか
AI が生成した音楽の作成と配布に対する技術的な障壁は事実上崩壊しました。などのツール 太陽 そして 共有 ユーザーはテキスト プロンプトから完全なトラックを生成でき、訓練されていない耳には人間の録音と区別できない出力が得られます。
これらのトラックは、レーベルや独立系アーティストが使用するのと同じ標準的な音楽配信サービスを通じてアップロードでき、同一のメタデータ フィールドと収益化権利を伴って人間の作品と並んでストリーミング カタログに表示されます。
錆びを打破する 惹かれた Spotify では月間 200 万人以上のリスナーがおり、略歴がないにもかかわらず、認証済みアーティストとしてリストされています。いくつかの曲は 100 万回以上再生され、あるシングルのストリーミング数は 450 万回を超えました。作成者は決して自分自身を公に名乗らなかった。
ディーザーは、独自の AI 検出インフラストラクチャに投資しており、1 月に、 60,000以上 完全に AI によって生成されたトラックは毎日、2025 年初頭に初めて検出ツールを導入したときの 10,000 件から増加しています。
によると、合成コンテンツは現在、同プラットフォームに毎日配信される全音楽の約39％を占めているという。世界の音楽ビジネスレポート。さらに重要なことに、Deezer は、2025 年には AI が生成した音楽のストリーミングの最大 85% が不正であり、真のリスナーの需要を反映するのではなく、ロイヤルティの支払いをごまかすために利用されていたことを発見しました。透明性の問題と詐欺の問題は、実際には同じ問題です。
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限界のある開示フレームワークに到達するプラットフォーム
りんご 額装された 透明性タグは、「業界がすべての人にとって有効なベストプラクティスとポリシーを確立するために必要な透明性への具体的な第一歩」です。
この制限は自明です。Apple は合成コンテンツのアップロードを担当する当事者に対し、自主的に宣言するよう求めています。技術仕様では、タグは現時点ではオプションとして説明されており、省略された場合は何も想定されません。独立した検証や検出層はなく、開示しないことを選択したレーベルや流通業者に対する強制メカニズムもありません。
Spotify のスタンスは、異なる修辞フレームを通じて同様の立場をカバーしています。共同CEO グスタフ・セーダーストロム 同社の2月10日の第4四半期で述べた。 決算報告 「Spotifyは、ユーザーがどのような種類のツールを使用できるかを決定すべきではありません。エレキギター、シンセサイザー、デジタルオーディオワークステーションの使用は許可されていますか？それともAI、あるいはもっと複雑な質問ですが、少しのAIの使用が許可されていますか？…それは私たちが決めることではないと思います。」
しかしセーダーストローム氏は、リスナーが明確さを求める声があることを認め、「消費者は音楽の制作にどのようなツールが使用されたのかを知り、理解したいと考えていると私たちは考えています。私たちは業界と協力して、音楽をアップロードするクリエイターやレーベルがその音楽がどのように作成されたかをメタデータに含めることができるようにし、それをユーザーに明らかにできるようにしてきました。」
インターネットを通じたラベル付けの挑戦
音楽業界の情報開示に関する議論は、より広範なプラットフォームの課題の一例です。
ストリーミング プラットフォームには合成コンテンツの影響を大規模に定量化するロイヤルティ データがあるため、音楽は測定可能なケースです。同じ構造的問題がビデオや画像にも当てはまります。ビデオや画像では、検出がより難しく、信頼への賭けがおそらくより高くなります。
メタ 打ち上げられた 9 月の Vibes は、AI が生成した短編ビデオ用の Meta AI アプリ内の専用フィードで、ユーザーが合成コンテンツを作成、リミックス、共有できるようにします。フィードを作成するという選択は、Apple のラベル付けアプローチとは異なる哲学を反映しています。Meta は、共有コンテンツ環境内で開示を表面化するのではなく、AI によって生成されたコンテンツを別のコンテナにルーティングしています。
どちらのアプローチも実験です。どちらも、問題が要求する規模でテストされていません。
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