Sunoは、著作権で保護された素材をシードとして使用することを明確に禁止するポリシーを持つ、人工知能で音楽を生成するための主要なプラットフォームとして位置づけられています。しかし、最近の調査により、そのフィルタリングシステムに明らかな欠陥があることが実証されています。この保護は、簡単な方法と一般的に入手可能なツールで回避でき、このような繊細な創造的環境におけるこれらの制御の実際の有効性に疑問を投げかけています。
検出を回避するためのオーディオ難読化テクニック 🕵️
Sunoのフィルターを回避するプロセスには、高度な知識は必要ありません。これは、保護されたMP3ファイルを取得し、Audacityのような無料ソフトウェアで処理することから成ります。トラックの速度やピッチをわずかに変更し、微妙なホワイトノイズのレイヤーを追加することで、ファイルのデジタル指紋が変更されます。これらの変更は人間の耳には最小限ですが、検出アルゴリズムを混乱させるには十分です。これにより、プラットフォームはオーディオをオリジナルのシードとして受け入れ、著作権で保護された作品から派生したカバーや新しい作品の生成を可能にします。
ミックステープの復活、今度はAIの印を付けて 🎵
デジタル時代は、ラジオの曲をカセットテープに録音するトリックに相当するものを見つけたようですが、アルゴリズム的なひねりが加えられています。ユーザーは、DJが話すのを待つ代わりに、今ではホワイトノイズと速度変更を使用して、理論上ははるかに厳格な仮想DJを欺いています。音楽を共有するための人間の創造性は常に道を見つけます。たとえその道が、AIが十分にユニークだとみなすためにデジタルファイルにノイズを追加することであっても。パラドックスは明らかです。私たちは、回避のためのアナログ戦術を模倣するために高度なテクノロジーを使用しているのです。