論文の概要: Towards Responsible AI Music: an Investigation of Trustworthy Features for Creative Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18814v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 15:54:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:30:54.766515
- Title: Towards Responsible AI Music: an Investigation of Trustworthy Features for Creative Systems
- Title（参考訳）: 責任あるAI音楽を目指して : 創造システムのための信頼できる特徴の検討
- Authors: Jacopo de Berardinis, Lorenzo Porcaro, Albert Meroño-Peñuela, Angelo Cangelosi, Tess Buckley,
- Abstract要約: 創造的なAIは、創造的な芸術を根本的に変える。
この技術はまた、倫理的、社会的、法的懸念を提起する。
中でも重要なのは、人間の創造性の潜在的な逸脱、膨大なトレーニングデータセットに起因する著作権侵害、透明性の欠如、説明可能性、公正性のメカニズムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.976667849039851
- License:
- Abstract: Generative AI is radically changing the creative arts, by fundamentally transforming the way we create and interact with cultural artefacts. While offering unprecedented opportunities for artistic expression and commercialisation, this technology also raises ethical, societal, and legal concerns. Key among these are the potential displacement of human creativity, copyright infringement stemming from vast training datasets, and the lack of transparency, explainability, and fairness mechanisms. As generative systems become pervasive in this domain, responsible design is crucial. Whilst previous work has tackled isolated aspects of generative systems (e.g., transparency, evaluation, data), we take a comprehensive approach, grounding these efforts within the Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence produced by the High-Level Expert Group on AI appointed by the European Commission - a framework for designing responsible AI systems across seven macro requirements. Focusing on generative music AI, we illustrate how these requirements can be contextualised for the field, addressing trustworthiness across multiple dimensions and integrating insights from the existing literature. We further propose a roadmap for operationalising these contextualised requirements, emphasising interdisciplinary collaboration and stakeholder engagement. Our work provides a foundation for designing and evaluating responsible music generation systems, calling for collaboration among AI experts, ethicists, legal scholars, and artists. This manuscript is accompanied by a website: https://amresearchlab.github.io/raim-framework/.
- Abstract（参考訳）: 創造的なAIは、創造的な芸術を根本的に変える。
芸術的表現と商業化のための前例のない機会を提供する一方で、この技術は倫理的、社会的、法的懸念を提起する。
中でも重要なのは、人間の創造性の潜在的な逸脱、膨大なトレーニングデータセットに起因する著作権侵害、透明性の欠如、説明可能性、公正性のメカニズムである。
この領域で生成システムが普及するにつれて、責任ある設計が不可欠である。
以前の研究では、生成システムの独立した側面(透明性、評価、データなど)に取り組みましたが、これらの取り組みは、欧州委員会が任命したAIに関する高レベル専門家グループ(High-Level Expert Group)が作成する信頼できる人工知能倫理ガイドライン(Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)の中で、包括的なアプローチを採用しています。
生成音楽AIに着目して、これらの要件を現場でコンテキスト化し、複数次元にわたる信頼性に対処し、既存の文献からの洞察を統合する方法について説明する。
さらに、これらの文脈的要件を運用するためのロードマップを提案し、学際的協力と利害関係者の関与を強調します。
我々の研究は、責任ある音楽生成システムを設計し評価するための基盤を提供し、AIの専門家、倫理学者、法学者、アーティストの協力を求める。
https://amresearchlab.github.io/raim-framework/
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