Нейросети сегодня умеют анализировать огромные массивы аудиоданных и выявлять из них закономерности - ритм, гармонию и стиль и, в общем-то, создавать полноценные композиции, неотличимые от человеческих работ.
"Сейчас благодаря технологиям токенизации аудио (превращения волны в последовательность, понятную трансформерам) мы получили своеобразный MusicGPT, который способен создать полноценную партитуру с нуля: аранжировку, гармонию, текст и вокал, которую практически невозможно отличить от живого на слепом прослушивании", - рассказывает академический руководитель образовательной программы "Компьютерные науки и технологии" НИУ ВШЭ - Нижний Новгород Борис Улитин.
Однако с музыкальным ИИ на первый план выходят юридические, этические и творческие вопросы, в частности касательно авторских прав.
"Главная юридическая коллизия - обучение моделей. Крупные музыкальный лейблы и студии даже подают в суд на разработчиков музыкальных ИИ-платформ, обвиняя последних в массовом копировании записей для обучения без лицензии. Однако нужно понимать, что делается это не для того, чтобы полностью запретить копирование, а как попытка регулировать подражание и плагиат", - отметил Борис Улитин.
Также появляются риски вытеснения технических профессий из этой сферы и появления однообразной музыки, поскольку нейросети обучаются на существующих данных, а значит, склонны воспроизводить уже популярные паттерны.
"ИИ работает в исключительно шаблонном формате: в каждом жанре, движении - вообще во всем он будет делать одинаково, потому что это его прямая задача. Так что человеческий креатив он точно не заместит, и перспектив пока нет. Нейронки не успевают обучаться в том темпе, в котором люди выпускают музыку", - уверен саунд-продюсер Михаил Демин.