2023 yılı, müzik sanayisinin uzun müddettir korktuğu bir gerçeği ortaya çıkardı — ve bu, neredeyse Drake’in sesine sahip bir müzikle gerçekleşti.
“Heart on My Sleeve” isimli, Drake ve The Weeknd’i taklit eden yapay zeka düeti, kaynağı bilinmeyen halde yayınlandıktan sonra milyonlarca dinlenmeye ulaştı. Lakin kısa müddette kaldırıldı. Bu müzik sadece viral olmakla kalmadı; tıpkı vakitte müzik üzerindeki denetimin büyük ölçüde kaybedildiğini de gözler önüne serdi.
Yeni Maksat: AI Müziğini Yasaklamak Değil, Takip Etmek ve Paraya Dönüştürmek
Endüstri artık AI müziğini büsbütün engellemenin mümkün olmadığını kabul ediyor. Bunun yerine, AI tarafından üretilen müzikleri erken tespit eden, etiketleyen ve lisanslama süreçlerine entegre eden teknolojilere yöneliyor.
Bu sistemler, sırf geçersiz 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 evresinden yayın platformlarına kadar müzik üretiminin her katmanına entegre edilmeye başlandı.
YouTube ve Deezer üzere büyük platformlar, içerikler yüklenirken yapay sesleri tanıyan sistemler kullanıyor. Audible Magic, Pex, Rightsify ve SoundCloud üzere şirketlerse, müziklerin eğitim data setlerinden dağıtımına kadar olan süreçte yapay içeriği tanımlayan kapsamlı tahliller geliştiriyor.
AI Müziği Yayılmadan Evvel Tanıma Çabası
Vermillio ve Musical AI üzere teşebbüsler, müzikler şimdi yayınlanmadan yapay üretim içerip içermediğini tespit eden araçlar geliştiriyor.
Örneğin Vermillio’nun TraceID isimli sistemi, bir parçayı ses tonu, melodi ve kelam yapısı üzere bileşenlerine ayırarak yapay olarak üretilmiş kısımları işaretliyor. Bu sayede, yepyeni müziklerin modüllerini ödünç alan yeni üretimler 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 üzere sistemlerin kaçırabildiği ince taklitleri bile yakalayabilen bu teknoloji, lisanslamayı yayın sonrası değil, öncesinde gerçekleştirmeyi mümkün kılıyor. Vermillio, bu çeşit doğrulanmış lisanslama modellerinin 2023’te 75 milyon dolarlık bir hacme ulaştığını ve bu sayının 2025’te 10 milyar dolara çıkabileceğini öngörüyor.
Eğitim Verisi Düzeyinde Tespit Girişimleri
Bazı şirketler, müzik oluşturmada kullanılan eğitim datalarını tahlil ederek modülün hangi sanatçı yahut müzikten ne kadar etkilendiğini belirlemeye çalışıyor.
Bu yaklaşım, müzikteki etkilenmenin telif hakları açısından daha objektif biçimde değerlendirilmesini sağlıyor. “Blurred Lines” davası üzere geçmişte yaşanan örnekler, bu cins tespitin ne kadar karmaşık olabileceğini gösterse de, algoritmalar bu süreci daha şeffaf hale getirmeye aday.
AI Müziğinin Kaynağını İzleyen Sistemler
Musical AI, sadece sonuçları tahlil etmekle kalmayıp, üretimin kaynağından itibaren yapay müzikleri takip eden bir sistem geliştiriyor.
Şirketin kurucu ortağı Sean Power, “Atıf, müzik tamamlandıktan sonra değil, modelin öğrenmeye başladığı anda başlamalı,” diyerek yaklaşımın kapsamını özetliyor.
Deezer’dan Önleyici Atak: Görünürlük Azaltma
Deezer da yapay zekâ ile üretilen içeriklerin yayılmasını sonlandırmak için çeşitli adımlar attı. Şirketin iç araçları, her gün yüklenen kesimlerin yaklaşık %20’sinin büsbütün AI tarafından üretildiğini tespit ediyor.
Bu çeşit modüller platformda kalmaya devam ediyor lakin teklif algoritmalarında geri plana atılıyor. Deezer, önümüzdeki aylarda bu içerikleri kullanıcıya açıkça “yapay zekâ ürünü” olarak etiketlemeye başlamayı planlıyor.
“AI’ye Karşı Değiliz, Fakat Berbata Kullanıma Karşıyız”
Deezer İnovasyon Yöneticisi Aurélien Hérault, bu yaklaşımı şu sözlerle özetliyor:
“Yapay zekâya karşı değiliz. Lakin birçok içerik platformları manipüle etmek gayesiyle oluşturuluyor. Bu yüzden dikkatli davranmalıyız.”
Yapay Zeka Eğitiminde İstek Sıkıntısı: DNTP Protokolü
Yumurtlayan AI tarafından geliştirilen “Train-No” yani DNTP (Do Not Train Protocol), sanatkarların yapıtlarını yapay zekâ eğitiminde kullanılmasını engellemek için etiketleme imkânı sunuyor.
Görsel sanatkarlarda bu sistemler yaygınlaşmışken, müzik dünyası şimdi yolun başında. Üstelik bu mevzuda hâlâ net bir standart, yasal çerçeve ya da global uzlaşı yok.
Protokolün Geleceği Belirsiz
Eleştirmenler, DNTP üzere sistemlerin muvaffakiyete ulaşması için bağımsız, kâr gayesi gütmeyen yapılar tarafından yönetilmesi gerektiğini savunuyor.
Sanatçı ve dijital haklar savunucusu Dryhurst, “Bu tıp sistemler şeffaf olmalı ve birkaç farklı paydaş tarafından denetlenmeli. Aksi takdirde, merkezi bir şirketin inisiyatifine bırakılan istek sistemi inançsız olur,” diyor.
