Kreditas: Pixabay / CC0 viešasis domenas Jorko universiteto mokslininkai nustatė, kad dabartinė dirbtinio intelekto sukurta muzika yra prastesnė už žmogaus sukurtą muziką.
Jie taip pat parodė, kad AI muzikos generavimo algoritmuose yra klaidų, kurios gali pažeisti autorių teises, ir parengė gaires, padėsiančias kitiems įvertinti jų naudojamas sistemas.
Tyrimo metu 50 dalyvių, turinčių aukštą muzikinių žinių lygį, grojo muzikos ištraukas – kai kurios iš tikrų žmogaus sukurtų kūrinių, o kitos sukurtos naudojant gilųjį mokymąsi (DL), dirbtinio neuroninio tinklo tipą ir ne DL algoritmus.
Į tyrimą buvo įtraukti dalyviai, kurie turėjo patirties analizuojant natų turinį ir stilistinę sėkmę muzikoje, kad rezultatai būtų sutelkti ne tik į išraišką muzikoje.
Muzikiniai kriterijai
Klausytojų buvo paprašyta įvertinti ištraukas pagal šešis muzikinius kriterijus (stilistinė sėkmė, estetinis malonumas, pasikartojimas ar nuoroda į save, melodija, harmonija ir ritmas), tačiau jiems nebuvo pasakyta, kas yra žmogaus ar kompiuterio sukurta tapatybė. jie klausėsi.
Bendraautorius dr. Tomas Collinsas iš Jorko universiteto Menų ir kūrybinių technologijų mokyklos sakė: „Analizuojant žmonių sukurtų ištraukų įvertinimai yra žymiai aukštesni ir stilistiškai sėkmingesni nei bet kurios atsakingos sistemos. kompiuteriu sukurtoms ištraukoms“.
Tyrimas taip pat pateikė išvadų, kurios kelia susirūpinimą dėl galimų etinių pažeidimų, susijusių su tiesioginiu kopijavimu naudojant giluminio mokymosi metodus. Įrodyta, kad populiarus DL architektūros tipas, vadinamas transformatoriumi (to paties tipo architektūra kaip ir OpenAI ChatGPT), savo išvestyje nukopijuoja didelius mokymo duomenų gabalus.
Teisinis ir etinis
Dr. Collinsas paaiškino: „Jei atlikėjas X naudoja dirbtinio intelekto sukurtą ištrauką, ištrauką generuojantis algoritmas gali nukopijuoti dainos dalį iš atlikėjo Y mokymo (įvesties) duomenų. Jei atlikėjas X išleis savo dainą, netyčia. , jie pažeidžia atlikėjo Y autorių teises.
„Tai kelia susirūpinimą ir galbūt rodo, kad organizacijos, kuriančios algoritmus, turėtų būti kažkaip prižiūrimos arba pačios turėtų būti prižiūrimos. Jos žino, kad su šiais algoritmais yra problemų, todėl reikėtų sutelkti dėmesį į tai, kad tai būtų ištaisyta, kad dirbtinio intelekto sukurtas darbas. turinys gali būti toliau kuriamas, tačiau etišku ir teisėtu būdu.
Tyrėjai tyrime pateikė septynias gaires, kaip atlikti lyginamąjį mašininio mokymosi sistemų vertinimą. Išvados galėtų padėti tobulinti dirbtinio intelekto sukurtos muzikos kūrimą, spręsti dabartines etikos problemas ir išvengti būsimų teisinių dilemų, susijusių su autorių teisių pažeidimu.
Darbas publikuojamas žurnale Mašininis mokymasis.
Daugiau informacijos: Zongyu Yin ir kt., Gilaus mokymosi seklumas: lyginamasis automatinio muzikos generavimo algoritmų įvertinimas, Mašininis mokymasis (2023). DOI: 10.1007/s10994-023-06309-w
Citata: Tyrimas nustatė, kad dirbtinio intelekto sukurta muzika yra „prastesnė“ už žmogaus sukurtus kūrinius (2023 m. balandžio 4 d.), gauta 2023 m. balandžio 5 d. iš https://techxplore.com/news/2023-04-ai-generated-music-inferior-human- sudarytas.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
