論文の概要: Computational Copyright: Towards A Royalty Model for AI Music Generation
Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06646v1
- Date: Mon, 11 Dec 2023 18:57:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-12 14:06:53.992913
- Title: Computational Copyright: Towards A Royalty Model for AI Music Generation
Platforms
- Title（参考訳）: 計算著作権:AI音楽生成プラットフォームのためのロイヤリティモデルを目指して
- Authors: Junwei Deng, Jiaqi Ma
- Abstract要約: 生成的AIは、特に音楽産業において、著作権問題に拍車をかけた。
本稿では,これらの課題の経済的側面に焦点をあて,著作権分野における経済的影響が中心的な課題となっていることを強調する。
我々は,AI音楽生成プラットフォーム上での収益分配のためのロイヤリティモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.115988045363398
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The advancement of generative AI has given rise to pressing copyright
challenges, particularly in music industry. This paper focuses on the economic
aspects of these challenges, emphasizing that the economic impact constitutes a
central issue in the copyright arena. The complexity of the black-box
generative AI technologies not only suggests but necessitates algorithmic
solutions. However, such solutions have been largely missing, leading to
regulatory challenges in this landscape. We aim to bridge the gap in current
approaches by proposing potential royalty models for revenue sharing on AI
music generation platforms. Our methodology involves a detailed analysis of
existing royalty models in platforms like Spotify and YouTube, and adapting
these to the unique context of AI-generated music. A significant challenge we
address is the attribution of AI-generated music to influential copyrighted
content in the training data. To this end, we present algorithmic solutions
employing data attribution techniques. Our experimental results verify the
effectiveness of these solutions. This research represents a pioneering effort
in integrating technical advancements with economic and legal considerations in
the field of generative AI, offering a computational copyright solution for the
challenges posed by the opaque nature of AI technologies.
- Abstract（参考訳）: 生成的AIの進歩は、特に音楽産業において著作権問題に拍車をかけた。
本稿では,これらの課題の経済的側面に焦点をあて,著作権分野における経済的影響が中心的な課題となっていることを強調する。
ブラックボックス生成AI技術の複雑さは、示唆するだけでなく、アルゴリズム的なソリューションを必要とする。
しかし、このようなソリューションはほとんど失われており、この状況における規制上の課題につながった。
我々は、AI音楽生成プラットフォーム上での収益分配のためのロイヤリティモデルの提案によって、現在のアプローチのギャップを埋めることを目指している。
我々の手法は、SpotifyやYouTubeのようなプラットフォームにおける既存のロイヤリティモデルの詳細な分析と、これらをAI生成音楽のユニークなコンテキストに適応させることを含む。
私たちが対処する重要な課題は、トレーニングデータに影響力のある著作権コンテンツへのai生成音楽の帰属です。
そこで本研究では,データ帰属手法を用いたアルゴリズムソリューションを提案する。
実験結果は,これらの解の有効性を検証する。
この研究は、aiの分野における技術的進歩と経済的および法的考察を統合するための先駆的な取り組みであり、ai技術の不透明な性質によって生じる課題に対する計算的著作権ソリューションを提供する。
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