유튜브는 음악 AI 인큐베이터가 아티스트를 '보호'할 것이라고 밝혔습니다.

유튜브는 아티스트와 그들의 작품을 '보호'하기 위해 유튜브 뮤직 AI 인큐베이터를 만들어 음악 산업에서 인공 지능의 미래를 수용하고 있다고 월요일 보도 자료에서 밝혔습니다. 스트리밍 플랫폼은 UMG(Universal Music Group)와 제휴하여 Music AI 인큐베이터를 출시했으며 Rosanne Cash, OneRepublic의 Ryan Tedder 및 음악 전설 Frank Sinatra의 재산을 포함한 아티스트 및 작곡가와 협력했습니다.

유튜브 CEO 닐 모한(Neal Mohan)은 보도자료에서 “인큐베이터는 업계 전반에 걸쳐 가장 혁신적인 음악 아티스트, 작곡가, 프로듀서들과 협력하면서 유튜브의 접근 방식을 알리는 데 도움이 될 것”이라고 말했다. 아티스트의 저작물이 어떻게 보호될지에 대한 지속적인 우려가 있지만 YouTube는 아티스트가 자신의 저작물이 사용되는 방식과 저작권을 얻을 수 있는 옵션에 대한 선택권을 보장하기 위해 Content ID, 권리 관리 시스템, 정책, 감지 및 시행 시스템을 사용하고 있다고 밝혔습니다. 자신의 작업이 다른 사람에 의해 유용되었을 때 급여를 받습니다.

UMG 회장 겸 CEO인 Lucian Grainge 경은 별도의 보도 자료에서 다음과 같이 말했습니다. 그들의 창의적 성실성, 선택권, 공정한 보상을 받을 수 있는 능력.”

몇몇 아티스트는 AI에 맞서 싸우기보다는 AI를 받아들이고 콘텐츠가 사용되는 방식에 영향을 미치고 유사성에 대한 대가를 보장하려고 노력하는 것으로 보입니다. Grainge는 The Wall Street Journal에 “이것은 음악이 실제로 사용되는 방식을 디자인할 수 있는 옵션을 갖는 것에 관한 것입니다.”라고 말했습니다. "예술가들이 이 정도로 새로운 기술에 기대어 본 적은 없었습니다."

YouTube의 Music AI 인큐베이터는 아티스트들이 올해 초 입소문을 냈던 Drake와 The Weeknd의 복제된 듀엣과 같이 딥페이크 명의 도용을 만드는 데 사용된 기술에 대해 불만을 제기한 가운데 출시되었습니다. 아티스트를 대표하는 UMG의 불만 사항에 따라 Heart on My Sleeve라는 노래가 스트리밍 플랫폼에서 삭제되었습니다. 이에 UMG는 유튜브와 기타 스트리밍 플랫폼을 상대로 저작권 침해 소송을 제기했다. 플랫폼은 “아티스트에게 해를 끼치는 방식으로 서비스를 사용하는 것을 방지할 법적, 윤리적 책임이 있다”고 WSJ는 보도했다.

UMG는 이전에 AI가 규제되어야 한다고 주장했으며 딥페이크 음악을 만들기 위해 복제된 아티스트의 목소리에 저작권을 적용하도록 추진해 왔습니다. UMG는 AI로 생성된 노래를 스트리밍 플랫폼에서 삭제하기 위해 싸우면서 지난 4월 자체 AI 기술 혁신을 추진해 왔다고 밝혔습니다. UMG는 CNN과의 인터뷰에서 "그러나 우리 아티스트의 음악을 활용한 생성적 AI 훈련은 음악 생태계의 모든 이해관계자가 역사의 어느 쪽에 있기를 원하는지에 대한 의문을 제기한다"고 말했다.

그러나 Grainge는 AI가 음악 산업을 압도하여 궁극적으로 인간 아티스트를 대체할지 여부에 대해 걱정할 필요가 없다고 말합니다. 그는 보도 자료에서 “AI는 인간의 창의성을 결코 대체하지 못할 것입니다. 왜냐하면 AI에는 가장 재능 있는 예술가들이 최고의 작업을 수행하도록 유도하는 본질적인 불꽃이 항상 부족하기 때문입니다.”라고 그는 보도 자료에서 말했습니다. Grainge는 “모차르트부터 비틀즈, 테일러 스위프트까지 천재는 결코 무작위로 나오는 것이 아닙니다.”라고 덧붙였습니다.

그러나 천재들이 미래에 자신의 일에 대한 대가를 받을 것인지에 대한 질문은 여전히 ​​열려 있습니다. YouTube의 콘텐츠 ID 시스템은 자동화된 게시 중단을 통해 엄격하게 처리될 수 있으며 이는 권리 보유자를 기쁘게 합니다. 또한 저작권 트롤에 의해 게임될 수도 있으며 어느 정도 뉘앙스가 부족한 것으로 나타났습니다. 한때 한 남성이 업로드한 백색소음 동영상은 5건의 저작권 침해 신고를 받았습니다. AI가 만든 음악이 무엇인지, 누가 그 음악에 대한 대가를 받아야 하는지를 분류하는 작업은 앞으로 몇 년 동안 훨씬 더 어려운 작업이 될 것입니다.