Нейросети против музыкантов: кто заработает на музыке будущего? 

Ещё недавно компьютер помогал музыкантам записывать песни, настраивать звук и обрабатывать голос. Теперь нейросети способны на большее: придумать мелодию, написать слова, подобрать инструменты и даже создать готовую композицию. Достаточно описать словами, какую музыку хочется услышать.

Получается, искусственный интеллект может сделать за человека почти всю работу. Но если песню написала нейросеть, кому она принадлежит? Кто должен получать за неё деньги? И не останутся ли музыканты без заработка?

«Генеративный ИИ способен заменить человека практически на каждом этапе создания музыки. Раньше цифровая студия помогала артисту записать и обработать то, что он сам придумал. Теперь нейросеть может предложить и саму идею, и готовую композицию», — объясняет Олег Смирнов, композитор, музыкальный продюсер, куратор образовательных программ и преподаватель Berklee College of Music.

Отличить такую музыку от человеческой становится всё труднее. Европейское исследование с участием примерно девяти тысяч человек показало: 97% слушателей не смогли определить, где играла музыка, созданная нейросетью, а где — человеком. При этом 80% участников хотели бы знать, как появилась композиция.

Для музыкальной индустрии это уже не просто технологический эксперимент. Если песня звучит как настоящая, слушатель может и не догадаться, что за ней не стоит музыкант. А значит, возникают новые вопросы: кто автор, кому принадлежат права и кто должен зарабатывать на такой музыке?

Конкуренция с машинным конвейером

Нейросети позволяют создавать музыку гораздо быстрее и дешевле. Этим пользуются не только отдельные артисты, но и компании, которые превратили генерацию песен в массовое производство.

Кирилл Струнов, руководитель отдела по работе с артистами и музыкальной редакцией сервиса Keon Music, считает, что важно различать музыканта, который использует ИИ в работе, и бизнес, построенный на выпуске тысяч автоматически созданных треков.

«Музыкант может использовать нейросеть для вдохновения и создания собственных песен. Но есть компании, которые генерируют по 10 тысяч треков в неделю и пытаются заработать на их массовой загрузке. Мы не поддерживаем такой подход: он отнимает деньги у настоящих артистов и создаёт дополнительную нагрузку на музыкальные платформы», — говорит Струнов.

Проблема не только в конкуренции. Каждую загруженную композицию платформам нужно хранить, проверять и показывать слушателям. При этом тысячи новых треков не обязательно приносят столько же прослушиваний и денег.

Михаил Крюков, генеральный директор экосистемы «Сферум», тоже считает, что проблема не в самой технологии, а в попытках использовать её для быстрого заработка.

«Есть компании, которые хотят за короткое время сгенерировать тысячи песен и получить прибыль. Мы стараемся ограничивать такую практику. Например, в нашей модели за каждый музыкальный релиз нужно платить. Это мешает бесплатно загружать огромные объёмы контента», — объясняет Крюков.

Но даже если нейросеть помогает экономить время и деньги на создании песен, музыканты не обязательно начинают больше зарабатывать.

«Музыканты стали экономить на технических задачах: создании аранжировок, подборе вокала, отдельных музыкальных партий. Но больше зарабатывать не начали. Причина простая: благодаря нейросетям музыки стало в разы больше», — рассказывает Игорь Краев, продюсер, медиаменеджер и основатель музыкальной платформы TopHit.

Получается парадокс: создать песню стало проще, а заработать на ней — нет. Композиции всё активнее конкурируют за внимание слушателей, и даже хорошая идея рискует затеряться среди тысяч новых треков.

Нейросеть — помощник или конкурент?

Несмотря на все последствия, эксперты не считают, что искусственный интеллект нужно запрещать. Для музыкантов он может стать таким же рабочим инструментом, как компьютер или музыкальная программа.

«ИИ уже вошёл в музыку, кино, видеомонтаж и другие сферы. Бороться с ним бессмысленно. Нужно учиться использовать эту технологию. Важно только понимать, для чего: помочь артисту воплотить свою идею — одно дело, выпускать тысячи песен ради прибыли — совсем другое», — считает Михаил Крюков.

Максим Пронин, создатель видеоконтента и музыки проекта «Антиферус», использует нейросети для работы с изображениями, но музыку предпочитает писать самостоятельно. По его словам, технологии позволяют быстрее выполнять технические задачи и оставляют больше времени на творчество.

«Раньше для создания сложного изображения нужно было владеть Photoshop, 3D Max и другими программами. Теперь можно задать нейросети задачу и получить нужный результат гораздо быстрее. В итоге меньше времени уходит на техническую работу и больше — на творческие решения», — рассказывает Пронин.

Но быстро сделать отдельные элементы — ещё не значит создать готовое произведение. Максим Пронин приводит в пример собственный минутный видеоролик. Чтобы создать его, он потратил три дня. Нужно было придумать историю, создать визуальный мир, подготовить субтитры и перевод. Нейросеть помогала с отдельными задачами, но не придумывала за него всю концепцию.

Именно здесь проходит граница между использованием ИИ как помощника и полной передачей ему творческой работы. И от того, насколько активно человек участвовал в создании произведения, зависят не только вопросы авторства, но и права на заработок.

Кто автор, если музыку написала нейросеть?

Чтобы создавать музыку, нейросети сначала нужно научиться её понимать. Для этого разработчики используют огромные музыкальные библиотеки — записи песен, мелодии и другие произведения. Но у этих записей есть авторы и владельцы прав. И далеко не все разрешали использовать свою музыку для обучения искусственного интеллекта.

Именно поэтому в США начались судебные разбирательства между музыкальными компаниями и разработчиками нейросетей. Правообладатели требуют учитывать их интересы, а технологические компании ищут способы легально использовать музыкальные каталоги.

Есть и другой вопрос: кому принадлежит песня, которую создала сама нейросеть?

В американской практике для получения авторской защиты важно, чтобы в произведении был заметный творческий вклад человека. Если он просто написал запрос и получил готовую песню, признать его автором значительно сложнее. Если же сам придумал мелодию, переработал музыку, добавил собственные идеи и изменил результат, ситуация может быть другой.

«Песни, созданные с помощью ИИ, уже можно регистрировать, если в них есть существенный вклад человека. Нейросеть должна быть помощником, а не единственным автором. А вот композиции, полностью созданные по текстовому запросу, не получают такую же авторскую защиту. Правда, пока остаётся открытым вопрос, какой именно вклад человека считать достаточным», — объясняет Олег Смирнов.

Один из способов решить проблему с использованием чужой музыки — лицензирование. Проще говоря, разработчики получают разрешение использовать песни для обучения нейросети, а правообладатели могут рассчитывать на вознаграждение. По такому принципу, например, строится и работа над музыкальной моделью «Сферума». 

Но даже если правила использования музыки постепенно появятся, останется ещё одна проблема: как доказать, что песню действительно написал человек, а не нейросеть? Игорь Краев считает, что надёжного способа проверить это пока нет.

«Человек может загрузить сгенерированную песню и указать себя автором музыки и слов. Но технически доказать, что композицию создал именно он, а не Suno, Udio или другая нейросеть, пока практически невозможно. Надёжного способа установить степень участия ИИ у нас нет».

Поэтому музыкальная индустрия ищет способы хотя бы обозначать происхождение композиций.

Маркировка: право слушателя знать

Если на слух отличить музыку нейросети от человеческой почти невозможно, слушателю остаётся ориентироваться на специальные отметки.

С 2025 года автоматические системы проверки использует TopHit. Если детектор определяет, что искусственный интеллект участвовал в создании более двух третей композиции, трек получает специальную отметку.

В Keon Music, например, в августе запустили отдельный чарт, куда не попадают полностью сгенерированные нейросетями песни. При этом сам сервис продолжает использовать искусственный интеллект для рекомендаций и создания музыкальных подборок.

Однако такие проверки пока не дают стопроцентного результата. Если музыкант использовал нейросеть только для отдельных частей песни, а затем серьёзно переработал их, определить происхождение композиции становится сложнее.

Тем не менее маркировка помогает сделать музыкальный рынок прозрачнее. Слушатель получает возможность узнать, как была создана песня, и сам решить, насколько для него это важно.

Новая гонка: кто быстрее придумает, а кто лучше продаст?

Искусственный интеллект меняет не только создание музыки, но и бизнес вокруг неё. Теперь запустить собственный музыкальный сервис тоже стало проще.

Антон Сементеев, директор лейбла Vogue Audio и руководитель нескольких ИИ-сервисов, вместе с командой создал продукт, который позволяет генерировать песни прямо в мессенджерах Telegram, VK и MaxBot.

Но быстро сделать такой сервис уже недостаточно. По словам Сементеева, похожие продукты появляются один за другим, поэтому главным становится не сама технология, а то, насколько она нужна людям.

«Сегодня практически любой цифровой продукт можно создать за пару дней. Поэтому скорость разработки уже не главное преимущество. Важно понимать, зачем человеку ваш сервис, чем он отличается от остальных и почему пользователь выберет именно его», — считает Сементеев.

При этом автоматизация не обязательно делает работу легче. Сементеев признаётся, что на первых этапах команда настолько увлеклась новыми возможностями, что работала почти до утра. Технические задачи решались быстрее, но идей становилось всё больше — и каждую хотелось скорее воплотить.

Получается, нейросети не всегда сокращают рабочий день. Иногда они просто позволяют человеку делать гораздо больше за то же время.

Что останется за человеком?

Мнения экспертов о будущем музыкальной индустрии расходятся. Одни опасаются, что массовая генерация песен лишит артистов части заработка. Другие считают, что нейросети откроют новые возможности для авторов и слушателей.

Игорь Краев смотрит на происходящее скорее оптимистично. По его данным, среди 500 самых популярных композиций на стриминговых площадках около 10–12% созданы с существенным участием искусственного интеллекта. На радио таких песен пока не больше 1%.

«Мы видим больше возможностей, чем угроз. Песни, созданные с помощью ИИ, уже попадают в плейлисты и на радио. Поэтому важно не только следить за развитием технологии, но и понимать, как она меняет музыкальный рынок», — говорит Краев.

В конечном счёте слушатель оценивает песню не по тому, сколько времени ушло на её создание и какие инструменты использовал автор. Важно, зацепила ли она, хочется ли включить её ещё раз и осталась ли она в памяти.

Нейросети уже научились создавать такую музыку. Теперь индустрии предстоит разобраться, как защитить авторов, распределить заработок и не потерять человека в процессе, который всё больше доверяют машинам.

Текст: Ксения Михеева

Фото: Скриншоты видеотрансляции