Suno позиционируется как эталонная платформа для генерации музыки с помощью искусственного интеллекта, с четкой политикой, запрещающей использование защищенного авторским правом материала в качестве семени. Тем не менее, недавнее исследование показывает, что ее системы фильтрации имеют очевидные недостатки. Защиту можно обойти с помощью простых методов и общедоступных инструментов, что ставит под сомнение реальную эффективность этих мер контроля в такой чувствительной творческой среде.
Техника обфускации аудио для уклонения от обнаружения 🕵️
Процесс обхода фильтров Suno не требует продвинутых знаний. Он заключается в том, чтобы взять защищенный MP3-файл и обработать его с помощью бесплатного программного обеспечения, такого как Audacity. Незначительное изменение скорости или тональности трека и добавление тонкого слоя белого шума изменяет цифровой отпечаток файла. Эти изменения минимальны для человеческого слуха, но достаточны, чтобы сбить с толку алгоритмы обнаружения. Таким образом, платформа принимает аудио как оригинальное семя, позволяя генерировать каверы или новые произведения, производные от защищенных авторским правом работ.
Возрождение микстейпа, теперь с печатью ИИ 🎵
Кажется, цифровая эра нашла свой эквивалент трюку с записью песен с радио на кассету, но с алгоритмическим поворотом. Пользователи, вместо того чтобы ждать, пока диджей заговорит, теперь используют белый шум и изменение скорости, чтобы обмануть виртуального диджея, который в теории гораздо строже. Человеческая изобретательность в стремлении делиться музыкой всегда находит путь, даже если этот путь лежит через добавление статики к цифровому файлу, чтобы ИИ сочла его достаточно уникальным. Парадокс очевиден: мы используем передовые технологии, чтобы имитировать аналоговые тактики уклонения.