Generativní umělá inteligence v hudbě je ve skutečnosti moderní formou samplování. Tvrdí to Deborah Mannis-Gardner, prezidentka společnosti DMG Clearances, která se více než tři desetiletí specializuje na vyřizování licencí pro hudební samply. Podle ní by měl průmysl přestat debatovat o právní kličce fair use a začít u AI aplikovat osvědčené mechanismy, které už dekády fungují u přebírání částí cizích skladeb.
Mannis-Gardner argumentuje, že umělá inteligence nikdy nemůže vytvořit něco zcela nového. Dokáže pouze nově uspořádat existující data, která jí byla poskytnuta během tréninku. V případě hudby jde o digitální soubory, na jejichž základě AI generuje výstupy. Ty jsou pak neodmyslitelně spjaty s původním materiálem, podobně jako když hiphopový producent využije fragment staré nahrávky pro nový beat.
Lekce z historie: Od krádeže k umění
Expertka připomíná, že na počátku 90. let bylo samplování vnímáno jako krádež. Teprve vytvoření funkčního licenčního rámce z něj udělalo legitimní uměleckou formu. Jako příklady zásadního využití samplů uvádí slavné hity:
- Hard Knock Life od Jay-Z (využívá muzikál Annie),
- Paper Planes od M.I.A. (postaveno na vzorku od The Clash).
Bez těchto licencovaných základů by zmíněné skladby ztratily svou identitu. Podle Mannis-Gardner se hudba generovaná umělou inteligencí může dostat na stejnou úroveň uznání, pokud technologické firmy přestanou bojovat proti licenčním poplatkům. Společnosti jako Suno nebo Udio, které aktuálně čelí žalobám, by podle ní měly přijmout transparentní systém odměňování držitelů práv.
Problém identifikace podílu
Hlavní rozdíl mezi klasickým samplováním a AI modely spočívá v technické náročnosti určení podílu. U běžného samplu je jasné, kdo je autorem a kolik vteřin nahrávky bylo použito. U AI je určení míry vlivu konkrétní skladby na finální výstup složitější. Přesto už existují služby jako Tracklib nebo SourceAudio, které ukazují cestu k zjednodušenému licencování za standardní ceny.
„Samplování je dnes považováno za uměleckou formu. AI hudba se může dostat na stejné místo, ale její zastánci se musí vzdát argumentu fair use a přijmout licencování.“
Podle Mannis-Gardner je odpor technologických firem k platbám za tréninková data hlavním důvodem, proč se řešení neustále odkládá. Jakmile se podaří vyřešit technický aspekt sledování vstupů, otevře se podle ní pro hudebníky vzrušující éra kreativních možností, kdy budou mít k dispozici legálně ošetřené modely pro tvorbu zcela nových žánrů.