8 دقیقه
بر اساس گزارشها، OpenAI در حال نوشتن فصل جدیدی در حوزه هوش مصنوعی مولد است: مدلی جاه‌طلبانه برای تولید موسیقی که با دادههای حاشیهنویسیشده از دانشجویان Julliard آموزش دیده و هدف آن ساختن همه چیز از جینگِل‌های تبلیغاتی تا ساندترکهای کامل است. اگر این گزارش صحیح باشد، این حرکت نشان‌دهنده تلاش برای رساندن ابزارهای سطح استودیو به دست میلیون‌ها نفر است — و قرار گرفتن در مرکز مبارزه حقوقی و اخلاقی که در حال شکل‌گیری است.
آنچه OpenAI می‌سازد و چرا اهمیت دارد
طبق گزارش اختصاصی The Information، OpenAI به‌طور پنهانی توسعه یک سیستم تولید موسیقی را با استفاده از دادههای موسیقایی دقیقاً حاشیهنویسیشده که از دانشجویان Julliard گردآوری شده آغاز کرده است. این نکته نشان میدهد تمرکز روی ظرافت‌های موسیقایی و مهارت نوازندگی است، نه صرفاً لوپ‌های تصادفی یا نمونه‌برداری سطحی. بحث‌های داخلی نشان میدهد مدل موردنظر قادر خواهد بود هم با ورودی متنی و هم با ورودی صوتی کار کند؛ رویکردی شبیه به روش Sora در تولید ویدئو از متن که پیش از این توسط OpenAI معرفی شده است.
موارد کاربردی روی میز از جینگِل‌های تبلیغاتی و موسیقی پس‌زمینه ویدئوها تا قطعات کاملاً تولیدشده و تنظیم‌شده را شامل می‌شود. ادغام این فناوری میتواند درون ChatGPT یا محیط Sora شرکت قرار گیرد، امکانی که دسترسی فوری صدها میلیون کاربر به صوت تولیدشده توسط هوش مصنوعی را فراهم میکند. از منظر تجربه کاربری، این قابلیت میتواند فرآیندهای تولید موسیقی را کوتاه‌تر کند، هزینه‌های تولید را کاهش دهد و خلاقیت را با ابزارهای تولید خودکار غنی‌تر سازد؛ از سوی دیگر، مسائل پیچیده‌ای در حوزه حقوق مالکیت فکری، شناسایی هنرمندان و سهم‌برداری مالی را نیز به همراه خواهد داشت.
آزمایش‌های پیشین و آغازی تازه
این نخستین گام OpenAI در حوزه موسیقی نیست. پروژه‌های سابق مانند MuseNet و Jukebox در سال‌های 2019 و 2020 به کاوش در ساخت موسیقی با هوش مصنوعی پرداختند. آن تلاش‌ها مسیر فنی را هموار کردند اما در مقایسه با آرزوهای چندوجهی و multimodal امروز محدود بودند؛ محدودیت‌هایی که شامل توانایی ترکیب دادههای صوتی و متنی، فهم عمیق ساختار موسیقایی و تولید صداهای باکیفیت و متنوع می‌شد. تلاش جدید به نظر می‌رسد یک گام نسل بعدی برای ادغام موسیقایی دقیق با امکانات گفتگو محور و چندرسانه‌ای باشد که کاربران امروزی به آن عادت کرده‌اند؛ مواردی همچون تولید تم موسیقایی اختصاصی بر اساس توضیحات متنی، انتقال سبک‌ها و تغییر محتوا بر مبنای نمونه‌های صوتی.
از منظر فنی، این پروژه احتمالاً از معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی ترنسفورمر برای توالی‌های زمانی صوتی و تکنیک‌های هم‌آموزی بین‌زمینه‌ای (multimodal) بهره خواهد برد. همچنین نیاز به مجموعه دادههای با کیفیت بالا، حاشیه‌نویسی دقیق، برچسب‌گذاری حالات احساسی و نشانه‌گذاری فرم موسیقایی دارد تا مدل بتواند ملودی، هارمونی، ریتم و ارکستراسیون را به‌طور معنادار تولید کند. اگر OpenAI واقعاً از دانشجویان Julliard داده تهیه کرده باشد، این میتواند نشان‌دهنده تمرکز بر آموزش مدل با دادههای سطح بالا و نمونه‌های اجراست که دقت و طبیعی‌بودن خروجی را افزایش میدهد — مسأله‌ای حیاتی در تولید موسیقی واقع‌گرایانه و قابل‌قبول برای صنعت.
آفرینندگان، شرکتهای ضبط و ریتم دادگاه
میزان منافع و ریسک‌ها در این حوزه بسیار بالاست. استارتاپ‌هایی مانند Suno و Udio پیشگام تولید موسیقی مبتنی بر هوش مصنوعی بوده‌اند اما اکنون با دعاوی حقوقی از سوی شرکتهای ضبط و ناشران موسیقی مواجه‌اند که ادعا می‌کنند مدل‌ها روی آثار دارای کپی‌رایت آموزش یافته‌اند. ورود OpenAI به این میدان این رقابت را به یک جبهه بزرگ‌تر تبدیل میکند — جایی که پرسش‌های بنیادین درباره اینکه چه کسی کنترل خروجی خلاقانه را دارد و دادههای آموزشی چگونه باید مدیریت، مجوزدهی یا جبران شوند، مطرح می‌شود.
- آفرینندگان ممکن است به ابزارهای قدرتمندی دسترسی پیدا کنند که به آن‌ها امکان میدهد ایده‌ها را سریع‌تر طرح‌ریزی کرده و قطعات نهایی و تولیدشده‌ای را با کیفیت بالاتر ایجاد کنند؛ این تحولی در روند کاری آهنگسازان تجاری، تبلیغاتی و مستقل ایجاد خواهد کرد.
- در عین حال، هنرمندان نگران‌اند که مدل‌ها سبک‌های شاخص یا امضاء صوتی آن‌ها را بدون اجازه یا جبران بازتولید کنند؛ تقلید از هارمونی‌ها، ملودی‌های متمایز یا نحوه اجرا میتواند به نزاع‌های اخلاقی و حقوقی منجر شود.
- شرکتهای ضبط و آژانس‌های حق نشر پیشاپیش هشدار داده‌اند که برای دریافت مجوز یا پیگیری قانونی آماده‌اند؛ این میتواند به معاهدات مجوزدهی گسترده، قراردادهای اشتراک درآمد یا محدودیت‌هایی در دسترسی عمومی به برخی قابلیت‌ها منجر شود.
Sora، جعل‌های صوتی و کمبود حفاظ‌ها
بحث و جنجال پیرامون Sora و تولید deepfakeها نشان داد که چگونه قابلیت‌های فناورانه می‌توانند فراتر از تمهیدات ایمنی حرکت کنند و بازتابی از خلأهای قانونی و اخلاقی باشند. موسیقی نیز چالشهای خاص خود را در زمینه رضایت‌مندی، حقوق اجراکنندگان و قوانین حق تکثیر دارد. پرسش‌هایی پیرامون مجوزدهی آثار منبع، نسبت و شفافیت نسبت به هنرمندان اصلی، و سازوکارهای تقسیم درآمد برای استفاده‌های تجاری و غیرتجاری اجتناب‌ناپذیر خواهند بود—به‌ویژه اگر هوش مصنوعی قادر به بازتولید ملودی‌ها، هوک‌های شناخته‌شده یا صدای ویژه یک نوازنده یا خواننده باشد.
نقص در چارچوب‌های حفاظتی میتواند تبعاتی عملی داشته باشد: از جعل صدا برای تبلیغات یا محتوای سیاسی گرفته تا ایجاد آهنگ‌هایی که به‌طرز خطرناکی شبیه آثار محبوب‌اند و مصرف‌کنندگان را گمراه می‌کنند. همین حالا بازار بحث درباره شناسایی‌پذیری مدل‌ها، درج نسبتدهی خودکار (attribution)، ایجاد گزارش‌های شفاف در مورد دادههای آموزشی و پیاده‌سازی مکانیسم‌های انصراف هنرمندان (opt-out) را آغاز کرده است. از منظر سیاست‌گذاری، ممکن است نیاز به استانداردهای جدید فنی برای «امضای دیجیتال» آثار تولیدشده، برچسب‌گذاری واضح برای محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی و قواعد شفاف برای جبران اقتصادی باشد.
چگونه این موضوع میتواند گردش کاری خلاق را تغییر دهد
تصور کنید یک آژانس تبلیغاتی کوچک بتواند در عرض چند دقیقه یک ساندترک سفارشی تولید کند که لحن، سرعت و حالات احساسی مشخص مشتری را منعکس کند؛ یا یک موسیقیدان مستقل بتواند دِموهای کاملاً تنظیم‌شده‌ای را بدون نیاز به اجاره استودیو و جلسات طولانی ضبط بسازد. برای مصرف‌کنندگان، ویدئوها، بازیها و تجربیات تعاملی می‌توانند با موسیقی‌های شخصی‌سازی‌شده و متناظر با ترجیحات شنیداری هر فرد غنی‌تر شوند. این تغییر میتواند تولید محتوای چندرسانه‌ای را تسریع کند و خلاقیت را در دسترس‌تر سازد.
اما روی دیگر سکه، پیچیدگی‌های مربوط به حق‌الزحمه‌ها، مالکیت اثر و درآمد هنرمندان است. اگر سهم درآمدها بین صاحبان داده‌ّها، سازندگان مدل و کاربران نهایی به‌درستی تعریف نشود، ممکن است گروهی از هنرمندان درآمد کمتری کسب کنند و انگیزه‌های حرفه‌ای کاهش یابد. از طرف دیگر، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌عنوان همراهی برای انسان‌ها عمل کنند؛ مثلاً در تولید ایده‌های اولیه، ارائه تنظیمات جایگزین یا اتوماتیک‌کردن وظایف تکراری در فرایند تولید موسیقی که به هنرمندان اجازه میدهد بر جنبه‌های خلاقانه‌تر تمرکز کنند.
چه نکاتی را باید در آینده دنبال کرد
انتظار می‌رود OpenAI مدل را ابتدا به‌صورت خصوصی آزمایش و پالایش کند قبل از آنکه نسخه‌ای عمومی را معرفی کند؛ برخی منابع پیش‌بینی می‌کنند رونمایی‌های آشکار ممکن است در 2026 یا 2027 اتفاق بیفتد. در این دوره آزمایشی، چند علامت کلیدی وجود دارد که باید دنبال شوند تا بتوان درک بهتری از جهت‌گیری فنی، تجاری و قانونی داشت:
- اینکه آیا OpenAI با شرکتهای ضبط و ناشران بزرگ توافقهای مجوزدهی به‌دست می‌آورد یا خیر — وجود قراردادهای شفاف میتواند نشان‌دهنده تمایل به پیروی از استانداردهای صنعت و احترام به حق تکثیر باشد.
- چگونگی طراحی مکانیزمهای نسبتدهی (attribution)، تقسیم درآمد و کسب رضایت هنرمندان — راهکارهای فنی و قراردادی درباره شناسایی منابع آموزشی و سهم درآمد میتواند معیار قابل‌توجهی برای انصاف و پایداری باشد.
- واکنش‌های قانونی و نظارتی — آیا شکایات و دعاوی مشابهی که علیه شرکتهای کوچکتر مطرح شده‌اند، علیه OpenAI نیز طرح خواهد شد و آیا این موضوع به شکل‌گیری رویه‌ها و پیش‌قضایای حقوقی منجر می‌شود؟
یک چیز روشن است: موسیقی تولیدشده توسط هوش مصنوعی در حال حرکت از عرصه نوآوری و جاذبه‌ی اولیه به سمت تبدیل شدن به بخشی از زیرساخت‌های صنعتی است. اگر OpenAI در این مسیر موفق شود، ضرب‌آهنگ تولید در تبلیغات، بازیها و تولید موسیقی حرفه‌ای تغییر خواهد کرد — اما این تغییر بی‌دردسر نخواهد بود و با مقاومت و مناقشات حقوقی، نگرانی‌های اخلاقی و نیاز به قواعد جدید مواجه است. صنعت موسیقی، قانون‌گذاران و خود فناوری باید در گفتگو و همکاری برای یافتن راه‌حل‌های فنی، قانونی و اقتصادی مناسب نقش‌آفرینی کنند تا مزایای خلق‌شده توسط هوش مصنوعی را به‌صورت عادلانه و پایدار تقسیم نمایند.
منبع: smarti
نظرات
نورصدا
باز هم بزرگنمایی، اینا همیشه وعده میدن. تا ببینیم خروجی چه‌قدر به انسان نزدیکه، شک دارم.
کامران
یه بار با یه نرم افزار مثل این کار کردم، سریع بود ولی صدای مصنوعی داشت، امیدوارم بهتر کنن
ارسال نظر