KI und ihre geklauten Songs

Ö1 Digital.Leben

1 Jul 202404:37

Summary

TLDRDieses Video skizziert die Nutzung von künstlicher Intelligenz in der Musikproduktion durch Apps wie sono und udio, die aus Texten Lieder generieren. Dabei wird diskutiert, dass die KI-Systeme möglicherweise auf urheberrechtlich geschützten Musikstücken trainiert wurden, ohne dass die Rechteinhaber entschädigt werden. Experten wie Bruno Kram, der auch Unternehmer in der KI-Musik-Branche ist, nutzen Reverse Engineering, um die Herkunft der Trainingsdaten aufzuklären und fordern Transparenz und faire Abrechnungsmodelle für Künstler.

Takeaways

🎼 Seit Frühjahr gibt es Apps wie sono und udio, mit denen man mit künstlicher Intelligenz Lieder oder Musikstücke erstellen kann.
🤫 Die Unternehmen hinter diesen Apps sind sehr zurückhaltend bezüglich der Trainingsdaten für ihre KI-Systeme.
🚫 Es wird vermutet, dass bekannte Musikstücke, die urheberrechtlich geschützt sind, für das Training verwendet wurden.
📄 Klagen wurden gegen beide Unternehmen erhoben, nachdem Journalistinnen und Experten Reverse Engineering genutzt haben, um ihre KI-Trainingsmethoden aufzuzeigen.
🎤 Bruno Kram, ein ehemaliger Musiker und Unternehmer in der KI-Branche, hat in einem Vortrag über AI-Musik gesprochen.
🔍 Kram und andere haben mit Reverse Engineering versucht, die Herkunft der Trainingsdaten für die KI zu ermitteln.
🏷️ Die KI lernt Musik, indem Musikstücke mit Schlagworten wie Genrebezeichnungen oder Beschreibungen versehen werden.
🛠️ Es wird angenommen, dass Systeme wie Radium Music für die automatische Datenannotation verwendet wurden, ohne manuelles Eingreifen.
🚫 Udio, gegründet von ehemaligen Google-Mitarbeitern, hat Zweifel hinsichtlich der Verwendung urheberrechtlich geschützter Musikstücke für das Training seiner KI aufgeworfen.
🔄 Die KI-Systeme haben große Mengen an Musik aus dem Internet gescraped, um ihr eigenes System zu trainieren.
📢 Die Forderung nach Transparenz und fairen Abrechnungsmodellen ist laut, damit Künstlerinnen und Künstler für die Nutzung ihrer Werke in der KI-Training erhalten können.

Q & A

Was ist das Thema des Transcripts?
-Das Thema des Transcripts ist die Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI), um Musikstücke zu erstellen und die damit verbundenen Urheberrechtsprobleme.
Welche beiden Apps werden im Transcript erwähnt?
-Die beiden erwähnten Apps sind sono und udio, die es ermöglichen, Musikstücke mit KI zu erstellen.
Woher stammen die Trainingsdaten für die KI-Musik-Apps?
-Die Unternehmen halten die genauen Herkunft der Trainingsdaten geheim, aber es wird vermutet, dass bekannte Musikstücke, die dem Urheberrecht unterliegen, verwendet wurden.
Was ist Reverse Engineering und wie wurde es im Kontext der Musik-KI-Apps angewendet?
-Reverse Engineering ist ein Verfahren, bei dem Systeme oder Prozesse rückwärts analysiert werden, um zu verstehen, wie sie funktionieren. Im Kontext der Musik-KI-Apps wurde es verwendet, um zu zeigen, mit welchen Liedern die KI trainiert wurde.
Was ist das Hauptargument von Journalistinnen und Experten im Zusammenhang mit den Musik-KI-Apps?
-Ihr Hauptargument ist, dass die Musik-KI-Apps mit urheberrechtlich geschützten Liedern trainiert wurden, ohne dass die Künstler dafür bezahlt wurden.
Wer ist Bruno Kram und was hat er im Zusammenhang mit KI-Musik getan?
-Bruno Kram ist ein ehemaliger Musiker und Unternehmer in der KI- und Audioerkennung. Er hat auf einer Konferenz über KI-Musik gesprochen und zeigte, wie die KI-Systeme trainiert wurden.
Was ist das Problem mit dem Training der KI-Systeme auf Basis von urheberrechtlich geschützten Materialien?
-Das Problem ist, dass die Künstler und Urheber, von deren Werken die KI trainiert wurde, keine Entschädigung dafür erhalten haben.
Wie wurden die KI-Systeme trainiert, um Musik zu erstellen?
-Die KI-Systeme wurden trainiert, indem Musikstücke mit Schlagworten wie Genres oder Beschreibungen versehen wurden, ohne dass dies von Hand durchgeführt wurde.
Was ist das Ziel von Reverse Engineering in diesem Kontext?
-Das Ziel ist es, Transparenz zu schaffen und faire Abrechnungsmodelle zu fordern, damit die Künstler und Urheber für die Nutzung ihres Werkes bezahlt werden.
Wie reagieren die Unternehmen auf die Vorwürfe der Verwendung von urheberrechtlich geschützten Materialien?
-Die Unternehmen betonen, dass sie keine geschützten Musikstücke für das Training ihrer KI-Systeme verwendet haben, aber es gibt Zweifel und sie haben Klagen erhalten.
Was ist das Hauptproblem, das im Transcript hervorgehoben wird?
-Das Hauptproblem, das im Transcript hervorgehoben wird, ist die mangelnde Transparenz bei der Verwendung von urheberrechtlich geschützten Materialien für das Training von KI-Systemen und die Frage der Entschädigung für die Künstler.

Outlines

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🎼 KI-Musik: Neue Apps und Urheberrechtsprobleme

Dieses Absatz beschäftigt sich mit der kürzlich entstandenen Möglichkeit, mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) Musikstücke zu erstellen. Apps wie sono und udio ermöglichen es, indem man einen Text eingeben kann, der dann in eine Musik umgewandelt wird. Die Frage der Urheberrechte ist jedoch kontrovers, da die Unternehmen, die diese Apps entwickeln, ihre Trainingsdaten geheim halten. Es wird vermutet, dass sie bekannte Musikstücke ohne Genehmigung verwenden, was zu Urheberrechtsverletzungen führen könnte. Journalisten und Experten haben durch Reverse Engineering versucht, die Herkunft der Trainingsdaten aufzuklären.

🔍 Reverse Engineering zeigt KI-Training mit geschützten Musikstücken

In diesem Absatz wird die Methode des Reverse Engineering beschrieben, die von Journalistinnen und Experten verwendet wurde, um zu zeigen, dass die KI-Systeme von sono und udio mit urheberrechtlich geschützten Musikstücken trainiert wurden. Bruno Kram, ein ehemaliger Musiker und Unternehmer in der KI- und Audioerkennung, hat in einem Vortrag auf der netzkonferenz 'republicaa' über die Problematik gesprochen. Er hat eine Methode entwickelt, um die Trainingsdaten zu identifizieren, indem er Schlagworte wie Genres und Beschreibungen verwendet, die in der Datenannotation verwendet werden.

🚫 Urheberrechtsverletzungen und Transparenzbedarf

Der letzte Absatz thematisiert die Reaktionen auf die Entdeckung der Urheberrechtsverletzungen. Es wird betont, dass Transparenz und faire Abrechnungsmodelle notwendig sind, um den Künstlerinnen und Künstlern, deren Werke für das Training verwendet wurden, einen fairen Anteil an den aus ihren Werken generierten Einnahmen zu sichern. Es wird auch erwähnt, dass die Apps, sobald sie erkennen, dass bestimmte Künstler durch bestimmte Eingaben erzeugt werden, diese sofort ausschalten, um weitere Verletzungen zu vermeiden.

Mindmap

Keywords

💡Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen oder Software, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z.B. Lernen, Problemlösung und Mustererkennung. Im Video wird KI verwendet, um Musikstücke zu erstellen, indem Text eingegeben wird und die KI darauf basierend Musik erzeugt. Die Diskussion dreht sich um die ethischen und rechtlichen Fragen, die durch den Einsatz von KI in der Musikproduktion aufgeworfen werden.

💡Trainingsdaten

Trainingsdaten sind die Datensätze, die verwendet werden, um eine KI zu trainieren, damit sie Muster erkennt und Aufgaben ausführt. Im Kontext des Videos geht es darum, dass die Herkunft der Trainingsdaten für KI-Musiksysteme wie Sono und Udio unklar ist. Es wird vermutet, dass urheberrechtlich geschützte Musikstücke verwendet wurden, um die KI-Systeme zu trainieren, was rechtliche Bedenken aufwirft.

💡Urheberrecht

Das Urheberrecht schützt die Rechte von Künstlern und Schöpfern an ihren Werken. Im Video wird die Sorge geäußert, dass KI-Systeme wie Udio und Sono möglicherweise urheberrechtlich geschützte Musikstücke ohne Erlaubnis verwendet haben, um neue Musik zu erzeugen. Dies wirft die Frage auf, ob Künstler für die Nutzung ihrer Werke durch KI-Systeme entschädigt werden sollten.

💡Reverse Engineering

Reverse Engineering ist der Prozess der Analyse eines Systems, um seine Funktionsweise zu verstehen, oft um herauszufinden, wie es gebaut wurde. Im Video wird beschrieben, wie Experten durch Reverse Engineering herausgefunden haben, dass KI-Systeme mit urheberrechtlich geschützter Musik trainiert wurden. Sie konnten durch die Analyse der erzeugten Musikstücke Rückschlüsse auf die ursprünglichen Trainingsdaten ziehen.

💡Musikgeneration durch KI

Die Musikgeneration durch KI bezieht sich auf den Prozess, bei dem eine KI auf Basis von Texteingaben oder anderen Parametern Musik erstellt. Im Video wird erklärt, wie Nutzer durch Eingabe von Text in Apps wie Sono und Udio neue Musikstücke generieren können. Dies wirft Fragen nach der Originalität und den rechtlichen Grundlagen solcher Musikstücke auf.

💡Suno und Udio

Suno und Udio sind zwei KI-gesteuerte Anwendungen zur Musikgenerierung, die im Video erwähnt werden. Diese Programme ermöglichen es Nutzern, durch Texteingabe neue Musik zu erzeugen. Beide Unternehmen machen ein Geheimnis daraus, welche Daten sie zum Training ihrer KIs verwendet haben, was zu rechtlichen Auseinandersetzungen geführt hat, da der Verdacht besteht, dass urheberrechtlich geschützte Werke ohne Genehmigung genutzt wurden.

💡Google

Google wird im Video im Zusammenhang mit ehemaligen Mitarbeitern erwähnt, die an der Entwicklung einer Audio-KI gearbeitet haben. Diese KI wurde jedoch nie veröffentlicht, und es wird angedeutet, dass die Technologien und Daten, die dabei gesammelt wurden, in das Projekt Udio eingeflossen sein könnten. Dies verstärkt die Zweifel an der Legalität der verwendeten Trainingsdaten.

💡Scraping

Scraping bezeichnet das automatisierte Sammeln von Daten aus dem Internet. Im Video wird beschrieben, wie Musikstücke von Plattformen wie YouTube oder Spotify durch Scraping gesammelt wurden, um die KI-Systeme zu trainieren. Diese Praxis ist besonders kritisch, wenn urheberrechtlich geschützte Inhalte ohne Erlaubnis extrahiert und verwendet werden.

💡Datenannotation

Datenannotation ist der Prozess der Kennzeichnung von Daten, um sie für das Training von KI-Modellen nutzbar zu machen. Im Video wird erwähnt, dass Musikstücke mit Schlagworten wie Genres oder stimmungsvollen Beschreibungen versehen werden, um sie in der KI nutzbar zu machen. Diese Labels helfen der KI, Musikstücke zu analysieren und neue, ähnliche Stücke zu erzeugen.

💡Transparenz und Abrechnungsmodelle

Transparenz und faire Abrechnungsmodelle sind zentrale Forderungen im Video, wenn es um die Nutzung von KI zur Musikgenerierung geht. Es wird betont, dass Künstler ein Recht darauf haben, zu wissen, ob ihre Werke für das Training von KI-Systemen verwendet werden und entsprechend entschädigt zu werden. Die mangelnde Transparenz der Unternehmen Suno und Udio führt zu Forderungen nach klareren Regelungen und fairen Vergütungen.

Highlights

Seit diesem Frühjahr können KI-Fans mit Apps wie Sono und Udio Musikstücke erstellen lassen, indem sie einen Text eingeben.

Die Unternehmen Sono und Udio sind sehr zurückhaltend bezüglich der Herkunft ihrer Trainingsdaten für die KI.

Es wird vermutet, dass bekannte Musikstücke, die dem Urheberrecht unterliegen, für das Training verwendet wurden.

Sono und Udio erhielten kürzlich Millionenklagen, nachdem Reverse Engineering zeigte, mit welchen Liedern die KI trainiert wurde.

Experten wie Bruno Kram, der selbst Musiker und Unternehmer ist, haben Zweifel an den Datenquellen der KI-Systeme.

Kram hat in seinem Vortrag auf der Netzkonferenz 'republicaa' über AI-Musik gesprochen.

Beide Apps, Udio und Sono, behaupten, keine urheberrechtlich geschützten Musikstücke für das Training ihrer KI zu verwenden.

Udio wurde von ehemaligen Google-Mitarbeitern gegründet, die an einer nie veröffentlichten Audio-KI gearbeitet hatten.

Es wird vermutet, dass Musikstücke aus dem Internet gescraped wurden, um das System von Udio zu trainieren.

Die KI lernt Musik, indem Musikstücke mit Schlagworten wie Genres oder Beschreibungen versehen werden.

Die Datenannotation für die KI-Trainingsdaten wird nicht von Hand durchgeführt, sondern mithilfe von Systemen wie Radium Music.

Bruno Kram verwendet bestimmte Stichworte, um die Trainingssongs zu identifizieren und die KI zu beeinflussen.

Kram hat gezeigt, wie durch kreative Anpassung des Textes die Stimme von Dave Gahan, dem Sänger von Depeche Mode, reproduziert werden kann.

Der Bayerische Rundfunk konnte ähnliche Ergebnisse mit Liedern von den Ärzten und Helene Fischer zeigen.

Udio und Sono haben angekündigt, das System abzuschalten, sobald sie erkennen, dass mit bestimmten Prompts bekannte Künstler erzeugt werden.

Die Ziele von Reverse Engineering sind Transparenz und faire Abrechnungsmodelle, um den Künstlern für das Training der KI zu bezahlen.

Transparenz ist nötig, um zu zeigen, dass die Systeme mit urheberrechtlich geschütztem Material von Künstlern trainiert wurden.