Medtem ko se podjetja generativne umetne inteligence soočajo z vse več tožbami zaradi avtorskih pravic, želi Suno z družino modelov v6 pokazati, da je mogoče AI za ustvarjanje glasbe graditi na licenciranih podatkih. A poteza prihaja v občutljivem trenutku: podjetje se še naprej zagovarja pred tožbami glasbenih založb in drugih tožnikov, tik pred napovedjo pa je priznalo tudi uporabo videov z YouTuba pri učenju prejšnjih modelov.
Suno je predstavil modele Suno v6, za katere trdi, da so bili razviti z licenciranimi glasbenimi podatki založb in distributerjev, vključno z Warner Music Group, BMG in Believe. Podjetje poudarja, da novi modeli niso učeni na istem naboru podatkov, ki je bil uporabljen pri njegovih starejših glasbenih generatorjih.
To ni zgolj tehnična nadgradnja. Suno skuša z njo vzpostaviti model, v katerem bi generativna glasbena AI lahko dobila bolj formalno urejen dostop do kataloga zaščitenih del – in s tem zmanjšala pravno tveganje, ki že spremlja velik del panoge.
Licencirani podatki kot odgovor na krizo zaupanja
Ključno vprašanje generativne AI ni več samo, kaj modeli zmorejo ustvariti, temveč od kod prihajajo podatki, na katerih so bili učeni. Številni sistemi so bili razviti s spletno zbranimi podatki, pogosto brez jasnega soglasja avtorjev, založnikov ali drugih imetnikov pravic. Takšno zbiranje podatkov, pogosto imenovano tudi »scrapanje«, je postalo osrednja točka sporov med AI-podjetji in ustvarjalnimi industrijami.
Licenciranje pomeni drugačen pristop: imetnik pravic naj bi podjetju izrecno dovolil uporabo določenih vsebin pod dogovorjenimi pogoji. To lahko vključuje plačilo, delitev prihodkov, omejitve uporabe ali druge pogodbene obveznosti. V teoriji tak model ustvarja preglednejšo povezavo med ponudnikom AI-tehnologije in ljudmi oziroma organizacijami, ki nadzorujejo glasbeni katalog.
Vendar licencirana uporaba ni samodejno tudi odgovor na vsa etična vprašanja. Založbe in distributerji imajo lahko pravice do posnetkov, medtem ko imajo izvajalci, avtorji besedil, skladatelji in producenti različne pogodbene položaje ter deleže v prihodkih. Zato bo pomembno, kako bodo dogovori dejansko urejali nadomestila in ali bodo ustvarjalci imeli jasno možnost privolitve, zavrnitve ali nadzora nad uporabo svojih del.
Za Suno je v6 tudi poskus postavitve precedensa: generativna glasbena AI bi lahko postala del formalnega licenčnega ekosistema, namesto da bi delovala predvsem na podlagi spornih razlag dopustne uporabe spletnih podatkov. Če se bo pristop izkazal za poslovno in pravno vzdržen, bi lahko pritiskal tudi na druge ponudnike generativnih modelov, da sklepajo podobne dogovore.
Tri različice modela in več nadzora nad ustvarjanjem
Suno izdaja tri različice nove družine modelov. Osnovni Suno v6 je namenjen plačljivim uporabnikom in naj bi omogočal bolj zanesljive ter vodljive rezultate. Suno v6 wild je eksperimentalna različica za ustvarjanje idej in manj predvidljive glasbene rezultate, prav tako dostopna naročnikom. Tretja različica, Suno v6 mini, je hitrejša in na voljo vsem uporabnikom.
Podjetje namerava starejše modele postopno upokojiti.
Med pomembnejšimi novostmi so možnosti urejanja posameznih delov skladbe z besedilnim pozivom ali besedo iz besedila pesmi. Uporabniki bodo lahko kot reference uporabili besedilo, slike ali video. Suno navaja tudi možnost ločevanja instrumenta iz vzorca in ustvarjanja novega beata na njegovi podlagi.
Takšne funkcije generativno AI premikajo od enkratnega ustvarjanja celotne skladbe k bolj urejevalnemu načinu dela. Za hobi uporabnika to pomeni nižji prag za izdelavo glasbe, za producenta pa lahko pomeni hitrejše skiciranje idej, iskanje aranžmajev ali eksperimentiranje z različnimi zvočnimi smermi.
Hkrati pa se s tem zaostruje vprašanje, kje se konča referenca in začne posnemanje. Sistem, ki lahko uporablja vzorce, vizualne reference ali opis sloga, lahko olajša ustvarjalni proces, lahko pa tudi poveča tveganje, da nastanejo skladbe, ki preveč spominjajo na konkretnega izvajalca, žanr ali obstoječe delo. Pravna dopustnost takšnih rezultatov in njihova etična sprejemljivost nista nujno ista stvar.
Remiksi, opt-in model in obljuba novih prihodkov
Suno želi v prihodnje uvesti tudi možnost remiksanja pesmi. Ta naj bi bila predvidoma omejena na izvajalce, ki se bodo prostovoljno vključili v nov program, pripravljen v sodelovanju z založbami. Program naj bi Sunu omogočil uporabo njihovih pesmi za funkcije, ki temeljijo na generativni AI.
Jack Brody, produktni direktor podjetja Suno, je za TechCrunch dejal, da lahko izvedena dela ustvarijo dodatne prihodkovne možnosti za imetnike pravic in izvajalce. Po njegovih besedah je pomemben del izdaje ustvarjanje novih prihodkovnih tokov za partnerje in avtorje.
V praksi pa bo uspeh takšnega modela odvisen od podrobnosti, ki jih javnost za zdaj ne pozna: kako se bodo prihodki delili, kdo bo lahko dal soglasje, ali bodo imeli izvajalci možnost izstopa iz programa ter kako bo urejeno označevanje AI-remiksov. »Opt-in« pristop je načeloma pomemben korak, saj daje izvajalcem več izbire, vendar sam po sebi še ne zagotavlja poštenega nadomestila ali enake pogajalske moči za vse ustvarjalce.
Suno je prejšnji mesec napovedal tudi dodajanje vodnega žiga skladbam, ustvarjenim na njegovi platformi, in uvedel omejitve prenosov glede na uporabniški paket. Vodni žig bi lahko pripomogel k sledljivosti AI-vsebin, vendar ne rešuje vprašanja, kako bodo distribucijske platforme prepoznavale, označevale in obravnavale takšno glasbo.
Tožbe in vprašanje YouTuba ostajajo v središču zgodbe
Novi model ne izbriše pravnih sporov, ki so nastali zaradi starejših sistemov. Suno se še vedno sooča s tožbami založb Sony in Universal Music Group, pa tudi s tožbami izvajalcev, med njimi Jasona Isbella, in uporabnikov, ki podjetju očitajo pomanjkljivo varnost.
Suno je z Warner Music Group lani dosegel poravnavo, prejšnji mesec pa je sklenil dogovor z BMG. Toda to ne pomeni, da so odprta vprašanja glede preteklega učenja modelov rešena za celotno industrijo.
Še posebej pomembno je priznanje podjetja, da je pri učenju uporabljalo videe z YouTuba. Takšna izjava je lahko pomembna v sodnih postopkih, saj odpira vprašanja o viru učnih podatkov, dovoljenjih imetnikov pravic in skladnosti s pogoji uporabe platforme. Ne pomeni sicer sama po sebi avtomatične ugotovitve kršitve, lahko pa tožnikom zagotovi dodatno podlago za preizpraševanje Sunovih preteklih praks.
Morebitne sodbe v teh sporih bi lahko imele posledice daleč prek Suno. Če bi sodišča jasno opredelila, v katerih primerih je učenje modelov na zaščitenih delih dovoljeno in v katerih zahteva licenco, bi to vplivalo na poslovne modele razvijalcev AI v glasbi, filmu, založništvu in drugih ustvarjalnih panogah.
Suno v6 je zato več kot nova različica generatorja glasbe. Je poskus, da podjetje tehnološki razvoj poveže z licenčnim modelom, ki bi bil za založbe, izvajalce in vlagatelje sprejemljivejši od nejasnega zbiranja podatkov s spleta. Ali bo ta model dejansko zagotovil pošteno nadomestilo ustvarjalcem in zmanjšal pravna tveganja, pa bo odvisno od podrobnosti dogovorov, odziva uporabnikov ter razpleta sodnih postopkov.
Uspeh ali neuspeh Suno pri tem prehodu bo lahko pomemben pokazatelj prihodnosti generativne AI: ne le tega, kako prepričljivo zna ustvarjati, temveč tudi, ali zna ustvarjalnost graditi na transparentnejših in pravičnejših odnosih z ljudmi, katerih delo jo je omogočilo.
