雅加达 - 基于人工智能(AI)的Deepfakes技术越来越复杂,对各种行业,特别是音乐界构成严重威胁。最近,索尼音乐透露,它已经删除了75,000个在线流传的Deepfakes内容。
该报告表明,如果控制不当,人工智能可能会对音乐界产生重大负面影响。虽然没有详细解释被删除的内容的类型,但索尼音乐称其为“材料”,可能包括使用Deepfakes技术的歌曲,录音和视频。
索尼音乐删除数千个deepfakes内容的举动不仅是为了警告公众,也是作为英国政府就版权和人工智能规则进行磋商时提交的报告的一部分。索尼音乐担心,英国对人工智能的监管日益宽松,将使这个问题变得更糟。
随着任何人都可以访问越来越多的AI工具,个人现在更容易使用着名歌手的假声创作歌曲并从中受益。听众可能没有意识到他们听的歌曲不是艺术家的原创作品。这不仅损害了音乐家,还损害了整个音乐界。
索尼音乐现在正在努力阻止这种做法,因为它对版权和音乐家的收入产生了巨大影响。这个问题也是音乐界其他主要品牌关注的问题。
根据该报告,一些Deepfakes最常受害的艺术家是Queen,Beyonce和Harry Styles。这表明这种现象不仅针对新音乐家,而且针对音乐传奇人物。
然而,到目前为止,尚不清楚还有多少另一个Deepfakes内容仍在互联网上流传。随着人工智能技术的发展,这个问题在未来似乎越来越难以控制。
目前,已经开发了几项技术来检测深派或人工智能生成音乐制作的歌曲。使用的一些方法包括:
Deepfake音频在深入分析时通常具有不寻常的声音波模式。通过投影图分析,专家可以看到原始声音和AI产生的声音之间的差异。例如,Deepfake音频可能具有更薄的语音质地或反复频率模式,这在人类录音中很少见。
几家公司已经开发了AI驱动的Deepfake音频探测器,可以将声音与原始录音进行比较并识别违规行为。例如:
一些音乐标签开始在原曲中添加数字水标。这可能是一种独特的模式,人工智能无法模仿。如果一首歌没有标签或艺术家的官方水标,那么它很可能是deepfakes的结果。
Shazam 或 ACRCloud 等公司拥有 大数据库,可用于将声音与官方录音进行比较。如果Deepfakes歌曲与官方档案不匹配,那么可以怀疑这首歌是假的。
Deepfakes audio通常具有不自然的语音突出,奇怪的语音转换或语音中的小错误。发生这种情况是因为人工智能模型在模仿人类声音的动态方面仍然不完美。
虽然Deepfakes检测技术正在不断发展,但人工智能在产生难以与原声区分的虚假声音方面也越来越复杂。因此,索尼音乐等许多大宗音乐公司继续投资于开发更准确的检测技术。
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