The Art Of Poison-Pilling Music Files

Summary

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Takeaways

• 😀 Künstler können KI-basierte Methoden verwenden, um ihre Musik vor Missbrauch und Piraterie zu schützen, z. B. durch das Hinzufügen von 'Poison Pills' oder unsichtbarem Rauschen.
• 😀 Ein Musiker hatte Probleme mit einem Musikvertriebsdienst, der fälschlicherweise seine Musik von Spotify entfernte, was zu einem Verlust von Hörern führte.
• 😀 Der Musiker hat erfolgreich seine Musikvertriebsstrategie angepasst und arbeitet nun mit Symphonic Distribution zusammen, um neue Schutzmethoden zu testen.
• 😀 Symphonic Distribution könnte in Zukunft eine API anbieten, die Künstlern hilft, ihre Musik vor unrechtmäßiger Nutzung durch AI zu schützen.
• 😀 Eine wesentliche Maßnahme ist es, die Menge an KI-Nutzung bei der Erstellung von Musik und Album-Covern zu kennzeichnen, um Transparenz zu schaffen.
• 😀 Der Musikvertriebsmarkt ist fehleranfällig, insbesondere für unabhängige Künstler, die mit unzuverlässigen oder ungenauen Verteilungen konfrontiert sind.
• 😀 Künstler könnten in Zukunft in der Lage sein, ihre Musik vor AI-gesteuerten Geräten zu schützen, die Inhalte abhören oder aufzeichnen.
• 😀 Das Verständnis der Paro-Prinzipien (80/20-Regel) wird auf KI-Entwicklungen angewendet, um zu erklären, warum viele Verbesserungen in der Technologie ineffizient und teuer werden.
• 😀 Trotz der rasanten Fortschritte bei generativer KI in Bereichen wie Bild- und Audiogenerierung bleiben viele Probleme wie Text und Hände immer noch ungelöst.
• 😀 Der Einsatz von Künstlern in kreativen Prozessen ist effizienter und kostengünstiger als das ständige Trainieren von KI-Modellen, was von Unternehmen wie Topset Labs und Voice Swap genutzt wird.
• 😀 Generative KI-Entwicklung wird als Werkzeug und nicht als Bedrohung für Künstler angesehen, wobei der Fokus darauf liegt, nützliche Werkzeuge für die Kunst zu schaffen und nicht auf Investitionsstrategien.

Q & A

Was ist die Hauptproblematik, mit der der Künstler im Bereich der Musikdistribution konfrontiert ist?

Der Künstler wurde fälschlicherweise von Touncor beschuldigt, Fake-Streaming auf Spotify zu betreiben, was dazu führte, dass sein gesamtes Musikarchiv von allen Streaming-Diensten entfernt wurde. Diese falsche Beschuldigung verursachte einen erheblichen Verlust an monatlichen Hörern und Fehler bei den Metadaten, die nicht sofort korrigiert wurden.

Wie reagierte die Muttergesellschaft von Touncor auf den Vorfall und welche Folgen hatte dies für den Künstler?

Die Muttergesellschaft von Touncor nahm den Vorfall nach negativem Pressefeedback zur Kenntnis und stellte nach intensiven Verhandlungen das Archiv des Künstlers wieder her, jedoch mit fehlerhaften Metadaten. Dies führte zu einem Verlust von etwa 100.000 monatlichen Hörern für das Hauptarchiv des Künstlers.

Warum hat der Künstler in Erwägung gezogen, sein gesamtes Musikarchiv zu verkaufen?

Der Künstler hatte ernsthaft darüber nachgedacht, sein gesamtes Musikarchiv zu verkaufen, nachdem er die Schwierigkeiten bei der Verwaltung und Distribution seines Katalogs erlebte, insbesondere aufgrund der Probleme mit Touncor und den unzureichenden Lösungen im Bereich der Musikdistribution.

Wer ist Jorge Bria und wie hat er dem Künstler geholfen?

Jorge Bria ist der CEO von Symphonic Distribution. Der Künstler stellte ihm seine Ideen zur KI-Musikerkennung vor, und Bria zeigte sich offen für die Integration von Technologien wie Poisonify und Harmony Cloak, um den Künstlern zu helfen, ihre Musik besser zu schützen und eine mögliche API für andere Musiker zu entwickeln.

Was ist der Zweck der Technologien Poisonify und Harmony Cloak?

Poisonify und Harmony Cloak sind Technologien, die es Künstlern ermöglichen sollen, ihre Musik vor unbefugter Nutzung durch KI zu schützen. Diese Technologien beinhalten Methoden wie das Einfügen von zufälligem adversarialem Rauschen, das dazu dient, die Musik zu kodieren und so ihre Nutzung durch KI-Modelle zu verhindern.

Wie plant der Künstler, seine Musik zu schützen, und warum hält er die Methoden geheim?

Der Künstler plant, seine gesamte Musik mit verschiedenen Schutzmethoden zu kodieren, darunter zufälliges adversariales Rauschen. Die genauen Methoden werden geheim gehalten, um zu verhindern, dass diese durch andere umgangen werden, die versuchen könnten, Künstliche Intelligenz zu nutzen, um die Musik nachzubilden oder zu verändern.

Was versteht der Künstler unter „Targeted Pressure Waves“ und wie könnte diese Technologie helfen?

Der Künstler spricht von „Targeted Pressure Waves“ als eine Technologie, die dazu dient, Musik vor Aufnahme durch KI-gesteuerte Geräte zu schützen, die live gespielte Musik oder private Gespräche mithören könnten. Diese Technologie könnte gezielt auf bestimmte Geräte wirken, um ihre Aufzeichnungsfähigkeiten zu blockieren.

Was ist das 80/20-Prinzip (Pareto-Prinzip) und wie bezieht sich der Künstler darauf?

Das 80/20-Prinzip besagt, dass in vielen Fällen 80% der Ergebnisse von 20% der Ursachen kommen. Der Künstler wendet dies auf die Verbesserung von KI-Systemen an, wobei er darauf hinweist, dass viele Fortschritte in der KI-Entwicklung schnell erzielt wurden, aber weitere Verbesserungen schwieriger und teurer sind.

Warum sind die aktuellen Verbesserungen in der KI-generierten Musik weniger bedeutsam als die Fortschritte der letzten Jahre?

Laut dem Künstler haben KI-Systeme in den letzten Jahren große Fortschritte erzielt, jedoch konzentrieren sich viele der neuen Funktionen auf Dinge wie Inpainting und nicht auf die Verbesserung der Qualität der generierten Musik selbst. Diese Verbesserungen sind weniger sichtbar und haben oft das Problem, dass die KI beim Erreichen eines höheren Realismus die Anpassungsmöglichkeiten einschränkt.

Welche Ansicht vertritt der Künstler in Bezug auf die Entwicklung von AI-Tools und Investitionen im Bereich der generativen KI?

Der Künstler ist nicht gegen KI, aber er glaubt, dass es wichtiger ist, nützliche Tools zu entwickeln, die Künstlern helfen, als darauf zu setzen, eine Investitionsstrategie zu entwickeln. Er vergleicht dies mit der Entwicklung eines Rennwagens, der ohne genügend Treibstoff letztlich scheitert.