Создание мелодий, аранжировок и даже полноценных треков с использованием нейросетей стало настоящим прорывом, предоставляя музыкантам, звукорежиссёрам и любителям неограниченные возможности. Ещё недавно автоматизация касалась преимущественно обработки звука (эквалайзеры, автотюн и т.д.), а теперь инструменты на базе ИИ научились создавать абсолютно новые композиции, которые трудно отличить от сделанных в профессиональной студии.
Однако с этим бумом возникает множество вопросов, самые острые из которых касаются авторских прав. Кто является «автором» музыки, сгенерированной искусственным интеллектом? Может ли полностью автоматизированный процесс считаться творческим? А что делать с музыкой, использованной для обучения нейросети без согласия правообладателя? Всё это уже сегодня вызывает споры между юристами, лейблами звукозаписи, независимыми исполнителями и разработчиками программного обеспечения.
1. Как генерируется музыка с помощью ИИ
Прежде чем говорить о правах, стоит понять общий принцип работы современных генераторов музыки и анонсировать, что в конце статьи вас ждут ссылки на 7 полезных сервисов для создания музыки с помощью ИИ. Итак, поехали.
Принципы работы ИИ-моделей для генерации музыки:
- Сбор и подготовка данных. Чтобы обучить нейросеть, разработчики собирают большое количество треков, сэмплов или MIDI-файлов. Затем эти данные «очищаются» и категоризируются: распределяются по жанру, темпу, инструменту и т.д.
- Обучение модели. После подготовки датасета нейросеть проходит этап обучения, анализируя закономерности и структуры мелодии, гармонии, ритма. В зависимости от алгоритма (например, LSTM или трансформеры) результаты могут существенно различаться.
- Генерация нового контента. Пользователь задаёт определённые параметры (жанр, желаемый темп, набор инструментов) или даже создаёт «промпт» в текстовой форме, а ИИ на основе изученных образцов выдаёт свой вариант композиции. Всё это может происходить за секунды, без сложного технического вмешательства человека.
- Доработка и постобработка. Часто искусственный интеллект генерирует «скелет» произведения: мелодию или ритмическую структуру. Музыкантам остаётся отшлифовать трек вручную – изменить тембры, исправить некоторые ноты, наложить спецэффекты.
Популярные сервисы предлагают разные подходы: кто-то специализируется на автогенерации вокала, кто-то – на создании «бэкграундных» партий, а другие вообще способны «имитировать» известных исполнителей. И в этом кроется главный конфликт: где граница между допустимым вдохновением и прямым копированием?
2. Проблема авторских прав: ключевые вопросы
Как только сгенерированный трек появляется в публичном доступе, встает вечный вопрос: кому принадлежит композиция? На практике авторские права регулируют две основные составляющие музыкального произведения:
- Музыкальная идея (композиция): гармония, мелодия, темп, структура.
- Звукозапись (мастер-запись): финальный файл, «исполненный» или «сыгранный» инструментами (аналогично вокалу или оркестру).
Если человек создал трек собственными руками (или руками приглашённого композитора), всё понятно: автор – человек. Но с AI-генерацией всё сложнее:
- Можно ли считать ИИ «автором»
Большинство действующих законодательств не признают машину субъектом авторских прав. Так что даже если композицию полностью создал алгоритм без творческого вклада человека, юридически «автор» не возникает в традиционном понимании. - Человеческий фактор
Иногда пользователь говорит: «Я задал параметры, отредактировал трек, значит, я автор». Но где граница, когда вклад человека достаточен для признания его автором композиции? - Сходство мелодий
Генеративные системы могут случайно создавать музыку, очень похожую на уже существующие композиции. Является ли это плагиатом? Юристы апеллируют к «субстанциальному сходству», но с алгоритмами доказать что-либо сложно.
3. Разбор политики и реальные случаи
Больше всего споров вызывает то, что законы и платформы часто не успевают за технологиями. Сервисы типа YouTube применяют систему Content ID – систему, которая «отпечатляет» имеющиеся треки и ищет их копии. Но с AI-контентом могут возникать следующие ситуации:
- Ошибочные блокировки
Если новая композиция, сгенерированная ИИ, «на 70%» напоминает какую-то старую песню, Content ID способен перепутать их. Видео блокируется или монетизация переходит не к тому, кто действительно приложил усилия. - Отсутствие прецедентов
Несмотря на то, что появляется всё больше случаев, когда лейблы или авторы пытаются оспорить использование AI-треков, юридической базы недостаточно. Большинство споров сводится к жалобам и внутри платформенным разбирательствам. - «Скрытое» авторство
Бывает, что люди публикуют на стриминговых сервисах композиции, полностью сгенерированные ИИ, но называют их своими и получают роялти. При выявлении таких нарушений платформы могут блокировать исполнителя, однако определить факт автоматической генерации на практике сложно. - Моральная дилемма: использование авторских треков для «обучения» нейросетей
Отдельный и очень болезненный вопрос: большинство моделей искусственного интеллекта обучались на огромных музыкальных библиотеках, состоящих из тысяч или даже миллионов композиций. Давали ли авторы этих треков согласие на такое использование?a) Нарушение интеллектуальной собственности
С юридической точки зрения, если треки не были в публичном доступе или бесплатны для обучения, это может быть сомнительным шагом. В то же время компании, разработавшие ИИ, часто ссылаются на политику «добросовестного использования» (fair use), утверждая, что модели лишь «анализируют» данные, а не копируют их.b) Прозрачность датасетов
Музыканты начинают требовать раскрытия информации о том, какие треки легли в основу моделей. Без такой прозрачности трудно определить, были ли использованы конкретные авторские произведения с нарушением закона.c) Возможная компенсация
Некоторые эксперты предлагают ввести лицензионные соглашения: компания, которая собирается использовать большую библиотеку для обучения ИИ, должна платить правообладателям. Но пока что чётких механизмов внедрено немного.
4. Советы для тех, кто хочет использовать AI-музыку
Несмотря на все риски, инструменты ИИ могут быть очень полезными, если подходить к вопросу взвешенно. Вот несколько советов:
- Используйте проверенные сервисы
Некоторые платформы официально заявляют, что их музыка находится в статусе «royalty-free» и что они не нарушали прав при формировании библиотек (хотя гарантий мало). - Внимательно читайте лицензионное соглашение
Если сервис пишет, что «пользователь сам отвечает за соблюдение авторских прав», – будьте готовы к потенциальным жалобам. Лучше выбрать платформы с более прозрачными условиями. - Сохраняйте доказательства создания трека
Оставляйте себе «лог» генерации, скриншоты или логи сервиса, чтобы в случае претензий иметь аргументы, что вы не скопировали чужую мелодию. - Далее обрабатывайте AI-треки
Часто советуют «разбавлять» результат: изменить структуру, инструментовку, тональность. Это даёт шанс избежать нежелательных совпадений с уже существующими композициями.
5. Вывод
На сегодняшний день законодательство не успевает за темпами технологического развития, поэтому ситуация напоминает своего рода «Дикий Запад» в музыкальной сфере. С одной стороны, композиторы и лейблы переживают за свои права. С другой – пользователи получают мощный инструмент для творчества. До появления чётких правовых механизмов стоит действовать осторожно: выбирать надёжные AI-платформы, проверять лицензии, понимать особенности авторского права в своей стране и учитывать потенциальные риски.
Искусственный интеллект – это лишь инструмент, который может дополнить творческую энергию человека, но точно не должен безоговорочно подменять её. Возможно, в ближайшее время появятся новые прецеденты и законы, которые урегулируют «AI-коллизии» в музыке. А до тех пор мы остаёмся свидетелями интересного и порой противоречивого этапа в истории звукозаписи, где каждый музыкант и слушатель должен найти свой баланс между удобством технологий и уважением к авторскому наследию.
6. Бонус! 7 сервисов для создания музыки с помощью ИИ
- Suno (ранее sunno)Ссылка: https://www.sunomusic.ai
Описание: Позволяет создавать короткие композиции в различных жанрах с помощью простых «промптов». Часто используется для экспериментов со стилями.
Цены: В основном бесплатный доступ с базовыми ограничениями. Существуют платные планы (от 9,99 долл./мес.) с расширенным количеством генераций.
Мой комментарий: Удобный интерфейс, но иногда бывают «сбои» в жанровой точности. Хорош для демо-треков и простых фоновых роликов. - SoundrawСсылка: https://soundraw.io
Описание: Генерирует музыкальные фрагменты по жанру, настроению и темпу. Имеет готовые шаблоны для различных медиа-проектов.
Цены: Бесплатная демоверсия с ограничениями, полный доступ от 16 долл./мес.
Мой комментарий: Удобен для создания «бэкграундных» треков в видео. Но в бесплатной версии есть серьёзные ограничения по длине и количеству треков. - AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)Ссылка: https://www.aiva.ai
Описание: Одна из самых известных платформ для создания оркестровых или кинематографических композиций. Можно задавать желаемые инструменты и длительность.
Цены: Бесплатно для небольших проектов (до 3 загрузок в месяц), тариф от 11 евро/мес.
Мой комментарий: Прекрасно справляется с эпическими и оркестровыми треками. Однако для современной электронной музыки иногда не хватает «артистического» разнообразия. - Ecrett MusicСсылка: https://www.ecrettmusic.com
Описание: Генерирует фоновую музыку для видео и игр. Пользователь выбирает тип проекта, эмоцию, темп и длительность.
Цены: Бесплатный план с водяным знаком «Ecrett» и ограничениями, платные тарифы от 5 долл./мес.
Мой комментарий: Неплохой вариант для тех, кто создаёт контент для соцсетей. Однако оригинальность треков часто бывает «средней». - BoomyСсылка: https://boomy.com
Описание: Предлагает функцию «создания трека в 1 клик». Генерирует паттерны, ритмы и тембры, а пользователь может дополнительно вносить правки.
Цены: Начальный план – бесплатный (до 5 треков), платный – от 14,99 долл./мес.
Мой комментарий: Удобен для начинающих, но иногда получается «слишком механическое» звучание. Хорош для экспресс-сценариев. - SoundfulСсылка: https://soundful.com
Описание: Основан на нейросети, которая генерирует «готовую» музыку для рекламы, подкастов, YouTube-роликов. Есть различные жанры и стили.
Цены: Бесплатный план с доступом к ограниченной библиотеке, Pro-планы от 9,99 долл./мес.
Мой комментарий: Особенность – лёгкость интеграции с видеоредакторами. Однако некоторые треки могут звучать довольно схоже между собой. - Epidemic Sound (AI-расширение)Ссылка: https://www.epidemicsound.com
Описание: Хотя Epidemic Sound известна как библиотека стоковой музыки, она начала тестировать AI-инструменты для быстрого подбора и генерации треков. Сервис ещё развивается.
Цены: От 9 долл./мес. (подписка), AI-функции преимущественно в закрытой бета-версии.
Мой комментарий: Интересно, что известная музыкальная платформа тоже движется в сторону искусственного интеллекта. Ожидаем стабильного релиза, ведь сочетание готовой библиотеки и ИИ – перспективно.
Общая примечание. Почти все эти сервисы позволяют генерировать музыку в рамках бесплатного плана или демоверсии, но с рядом ограничений (водяные знаки, ограниченное количество треков, невысокое качество или отсутствие коммерческой лицензии). Если планируете использовать музыку в своих публичных или коммерческих проектах, тщательно проверяйте условия использования и лицензирования, чтобы избежать проблем с авторскими правами.
