Computational Copyright: Towards A Royalty Model for Music Generative AI

要約

生成 AI の進歩により、特に音楽業界において著作権に関する差し迫った課題が生じています。
この文書では、これらの課題の経済的側面に焦点を当て、経済的影響が著作権分野の中心的な問題を構成していることを強調します。
ブラックボックス生成 AI テクノロジーの複雑さは、アルゴリズムによるソリューションを示唆するだけでなく、必要とします。
しかし、そのような解決策はほとんど欠落しており、この状況では規制上の課題が生じています。
私たちは、AI 音楽生成プラットフォームでの収益分配のための潜在的なロイヤルティ モデルを提案することで、現在のアプローチのギャップを埋めることを目指しています。
私たちの方法論には、Spotify や YouTube などのプラットフォームにおける既存のロイヤルティ モデルの詳細な分析が含まれており、これらを AI が生成した音楽の独自のコンテキストに適応させます。
私たちが取り組む重要な課題は、AI が生成した音楽を、トレーニング データ内の影響力のある著作権で保護されたコンテンツに帰属させることです。
この目的を達成するために、データ アトリビューション技術を採用したアルゴリズム ソリューションを紹介します。
私たちの実験結果は、これらのソリューションの有効性を検証しています。
この研究は、生成 AI 分野における技術の進歩と経済的および法的考慮事項を統合する先駆的な取り組みであり、AI テクノロジーの不透明な性質によってもたらされる課題に対する計算著作権ソリューションを提供します。

要約(オリジナル)

The advancement of generative AI has given rise to pressing copyright challenges, particularly in music industry. This paper focuses on the economic aspects of these challenges, emphasizing that the economic impact constitutes a central issue in the copyright arena. The complexity of the black-box generative AI technologies not only suggests but necessitates algorithmic solutions. However, such solutions have been largely missing, leading to regulatory challenges in this landscape. We aim to bridge the gap in current approaches by proposing potential royalty models for revenue sharing on AI music generation platforms. Our methodology involves a detailed analysis of existing royalty models in platforms like Spotify and YouTube, and adapting these to the unique context of AI-generated music. A significant challenge we address is the attribution of AI-generated music to influential copyrighted content in the training data. To this end, we present algorithmic solutions employing data attribution techniques. Our experimental results verify the effectiveness of these solutions. This research represents a pioneering effort in integrating technical advancements with economic and legal considerations in the field of generative AI, offering a computational copyright solution for the challenges posed by the opaque nature of AI technologies.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google