Towards Responsible AI Music: an Investigation of Trustworthy Features for Creative Systems

要約

生成的AIは、文化的な工芸品の作成と対話の方法を根本的に変えることにより、創造的な芸術を根本的に変化させています。
芸術的な表現と商業化のための前例のない機会を提供しながら、この技術は倫理的、社会的、法的懸念をもたらします。
これらの重要なのは、人間の創造性の潜在的な変位、膨大なトレーニングデータセットに起因する著作権侵害、および透明性、説明可能性、公平性メカニズムの欠如です。
このドメインで生成システムが広まるにつれて、責任ある設計が重要です。
以前の研究は、生成システムの孤立した側面（透明性、評価、データなど）に取り組んでいますが、包括的なアプローチを採用し、欧州委員会が任命したAIが生み出した高レベルの専門家グループが生み出した信頼できる人工知能の倫理ガイドライン内でこれらの取り組みを根拠としています。
生成音楽AIに焦点を当て、これらの要件をフィールドに対してコンテキスト化する方法を説明し、複数の次元にわたる信頼性に対処し、既存の文献からの洞察を統合します。
さらに、これらの文脈化された要件を運用するためのロードマップを提案し、学際的なコラボレーションと利害関係者の関与を強調します。
私たちの仕事は、AIの専門家、倫理学者、法学者、芸術家の間でのコラボレーションを求めて、責任ある音楽生成システムを設計および評価するための基盤を提供します。
この原稿には、Webサイトhttps：//amresearchlab.github.io/raim-framework/が付属しています。

要約(オリジナル)

Generative AI is radically changing the creative arts, by fundamentally transforming the way we create and interact with cultural artefacts. While offering unprecedented opportunities for artistic expression and commercialisation, this technology also raises ethical, societal, and legal concerns. Key among these are the potential displacement of human creativity, copyright infringement stemming from vast training datasets, and the lack of transparency, explainability, and fairness mechanisms. As generative systems become pervasive in this domain, responsible design is crucial. Whilst previous work has tackled isolated aspects of generative systems (e.g., transparency, evaluation, data), we take a comprehensive approach, grounding these efforts within the Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence produced by the High-Level Expert Group on AI appointed by the European Commission – a framework for designing responsible AI systems across seven macro requirements. Focusing on generative music AI, we illustrate how these requirements can be contextualised for the field, addressing trustworthiness across multiple dimensions and integrating insights from the existing literature. We further propose a roadmap for operationalising these contextualised requirements, emphasising interdisciplinary collaboration and stakeholder engagement. Our work provides a foundation for designing and evaluating responsible music generation systems, calling for collaboration among AI experts, ethicists, legal scholars, and artists. This manuscript is accompanied by a website: https://amresearchlab.github.io/raim-framework/.

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