Müzik endüstrisi AI şarkılarını avlamak için teknoloji inşa ediyor

2023 yılı, müzik endüstrisinin uzun süredir korktuğu bir gerçeği ortaya çıkardı — ve bu, neredeyse Drake'in sesine sahip bir şarkıyla gerçekleşti.

"Heart on My Sleeve" isimli, Drake ve The Weeknd’i taklit eden yapay zeka düeti, kaynağı belirsiz şekilde yayınlandıktan sonra milyonlarca dinlenmeye ulaştı. Ancak kısa sürede kaldırıldı. Bu şarkı yalnızca viral olmakla kalmadı; aynı zamanda müzik üzerindeki kontrolün büyük ölçüde kaybedildiğini de gözler önüne serdi.

Yeni Amaç: AI Müziğini Yasaklamak Değil, Takip Etmek ve Paraya Dönüştürmek

Endüstri artık AI müziğini tamamen engellemenin mümkün olmadığını kabul ediyor. Bunun yerine, AI tarafından üretilen müzikleri erken tespit eden, etiketleyen ve lisanslama süreçlerine entegre eden teknolojilere yöneliyor.

Bu sistemler, yalnızca sahte içerikleri sonradan yakalamayı değil; sürecin en başından itibaren yapay üretimi tespit etmeyi hedefliyor. Bu sayede hem telif hakları korunabiliyor hem de yeni bir gelir modeli oluşturuluyor.

Altyapıdan Başlayan Mücadele

Yapay zeka içeriklerini izlemek için geliştirilen teknolojiler, eğitim aşamasından yayın platformlarına kadar müzik üretiminin her katmanına entegre edilmeye başlandı.

YouTube ve Deezer gibi büyük platformlar, içerikler yüklenirken yapay sesleri tanıyan sistemler kullanıyor. Audible Magic, Pex, Rightsify ve SoundCloud gibi şirketlerse, müziklerin eğitim veri setlerinden dağıtımına kadar olan süreçte yapay içeriği tanımlayan kapsamlı çözümler geliştiriyor.

AI Müziği Yayılmadan Önce Tanıma Çabası
Vermillio ve Musical AI gibi girişimler, şarkılar henüz yayınlanmadan yapay üretim içerip içermediğini tespit eden araçlar geliştiriyor.
Örneğin Vermillio’nun TraceID adlı sistemi, bir parçayı ses tonu, melodi ve söz yapısı gibi bileşenlerine ayırarak yapay olarak üretilmiş kısımları işaretliyor. Bu sayede, orijinal şarkıların parçalarını ödünç alan yeni yapımlar dahi tanımlanabiliyor.

Amaç: Yasaklamak Değil, Lisanslamak

TraceID’nin odak noktası, bir parçayı kaldırmak yerine onu lisanslayarak doğrulanmış bir sürüm haline getirmek.

YouTube’un İçerik Kimliği gibi sistemlerin kaçırabildiği ince taklitleri bile yakalayabilen bu teknoloji, lisanslamayı yayın sonrası değil, öncesinde gerçekleştirmeyi mümkün kılıyor. Vermillio, bu tür doğrulanmış lisanslama modellerinin 2023’te 75 milyon dolarlık bir hacme ulaştığını ve bu rakamın 2025’te 10 milyar dolara çıkabileceğini öngörüyor.

Eğitim Verisi Seviyesinde Tespit Girişimleri

Bazı şirketler, şarkı oluşturmada kullanılan eğitim verilerini analiz ederek parçanın hangi sanatçı veya şarkıdan ne kadar etkilendiğini belirlemeye çalışıyor.

Bu yaklaşım, müzikteki etkilenmenin telif hakları açısından daha objektif şekilde değerlendirilmesini sağlıyor. “Blurred Lines” davası gibi geçmişte yaşanan örnekler, bu tür tespitin ne kadar karmaşık olabileceğini gösterse de, algoritmalar bu süreci daha şeffaf hale getirmeye aday.

AI Müziğinin Kaynağını İzleyen Sistemler

Musical AI, yalnızca sonuçları analiz etmekle kalmayıp, üretimin kaynağından itibaren yapay müzikleri takip eden bir sistem geliştiriyor.

Şirketin kurucu ortağı Sean Power, “Atıf, şarkı tamamlandıktan sonra değil, modelin öğrenmeye başladığı anda başlamalı,” diyerek yaklaşımın kapsamını özetliyor.

Deezer’dan Önleyici Hamle: Görünürlük Azaltma

Deezer da yapay zekâ ile üretilen içeriklerin yayılmasını sınırlandırmak için çeşitli adımlar attı. Şirketin iç araçları, her gün yüklenen parçaların yaklaşık %20’sinin tamamen AI tarafından üretildiğini tespit ediyor.
Bu tür parçalar platformda kalmaya devam ediyor ancak öneri algoritmalarında geri plana atılıyor. Deezer, önümüzdeki aylarda bu içerikleri kullanıcıya açıkça "yapay zekâ ürünü" olarak etiketlemeye başlamayı planlıyor.

“AI'ye Karşı Değiliz, Ancak Kötüye Kullanıma Karşıyız”

Deezer İnovasyon Direktörü Aurélien Hérault, bu yaklaşımı şu sözlerle özetliyor:

“Yapay zekâya karşı değiliz. Ancak birçok içerik platformları manipüle etmek amacıyla oluşturuluyor. Bu yüzden dikkatli davranmalıyız.”

Yapay Zeka Eğitiminde Rıza Meselesi: DNTP Protokolü

Yumurtlayan AI tarafından geliştirilen “Train-No” yani DNTP (Do Not Train Protocol), sanatçıların eserlerini yapay zekâ eğitiminde kullanılmasını engellemek için etiketleme imkânı sunuyor.

Görsel sanatçılarda bu sistemler yaygınlaşmışken, müzik dünyası henüz yolun başında. Üstelik bu konuda hâlâ net bir standart, yasal çerçeve ya da küresel uzlaşı yok.

Protokolün Geleceği Belirsiz

Eleştirmenler, DNTP gibi sistemlerin başarıya ulaşması için bağımsız, kâr amacı gütmeyen yapılar tarafından yönetilmesi gerektiğini savunuyor.

Sanatçı ve dijital haklar savunucusu Dryhurst, “Bu tür sistemler şeffaf olmalı ve birkaç farklı paydaş tarafından denetlenmeli. Aksi takdirde, merkezi bir şirketin inisiyatifine bırakılan rıza sistemi güvensiz olur,” diyor.