Після фейкового треку Drake та The Weeknd: Deezer, YouTube і стартапи запускають технології для виявлення пісень, згенерованих ШІ

Музична індустрія активно розбудовує інфраструктуру для виявлення та відстеження пісень, створених за допомогою штучного інтелекту, пише The Verge. Цей крок став відповіддю на інциденти, подібні до появи треку Heart on My Sleeve у 2023 році, фейкового дуету Дрейка та The Weeknd, який набрав мільйони прослуховувань.

Стримінгові гіганти, такі як Deezer і YouTube, розробили внутрішні інструменти, які маркують повністю ШІ-генеровані треки під час їх завантаження. Завдяки цьому французька музична стримінгова платформа зараз щодня виявляє близько 20% нових завантажень, які повністю згенеровані ШІ — це вдвічі більше, ніж у січні 2025 року. 

Хоча ці треки залишаються доступними на платформі, вони значно знижуються у видимості в рекомендаціях. У найближчі тижні або місяці Deezer планує почати безпосередньо маркувати ці треки для користувачів.

Інші гравці музичної індустрії — зокрема Audible Magic, Pex, Rightsify та SoundCloud — розширюють свої інструменти для виявлення, модерації та атрибуції ШІ-контенту. Це стосується всього ланцюжка — від навчальних датасетів до моменту дистрибуції треків.

У результаті формується швидко зростаюча, але фрагментована екосистема компаній, які не просто намагаються зупинити поширення штучно згенерованої музики, а вбудовують інструменти її виявлення безпосередньо в інфраструктуру як базову функцію для відстеження такого контенту.

Замість того щоб ловити ШІ-треки вже після їхньої публікації, деякі компанії розробляють технології, які маркують такі треки ще на етапі створення. Наприклад, стартапи Vermillio та Musical AI працюють над системами, які аналізують готові пісні, шукають у них ознаки генерації ШІ й автоматично додають відповідні позначки в метадані.

Зокрема, система TraceID від Vermillio розбиває пісню на окремі складові — вокал, мелодійні фрази, тексти — та позначає саме ті сегменти, які були згенеровані ШІ. Це дозволяє правовласникам фіксувати копіювання навіть часткове, без повного дублювання треку.

Компанія наголошує: їхня мета — не блокування, а прозоре ліцензування й автентифікований реліз. Vermillio вважає, що ринок таких інструментів виросте з $75 млн у 2023 році до $10 млрд у 2025-му.

Деякі компанії йдуть ще далі, аналізуючи, з яких даних навчається ШІ, щоб згодом оцінити, наскільки згенерований трек «запозичив» елементи від конкретних виконавців чи пісень. Така атрибуція може уможливити більш точне ліцензування, де роялті базуватимуться на творчому впливі, а не на спорах після релізу.

Musical AI, наприклад, розробляє багаторівневу систему, яка відстежує походження музики на всіх етапах — від тренування до публікації.

Інший приклад — DNTP (Do Not Train Protocol) від Spawning AI, який дозволяє виконавцям і правовласникам позначати свої роботи як заборонені для навчання моделей. Хоча в аудіосвіті ще немає єдиного стандарту для згоди, прозорості та ліцензування, цей підхід може стати ключовим у майбутньому.