論文の概要: MusGO: A Community-Driven Framework For Assessing Openness in Music-Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03599v1
• Date: Fri, 04 Jul 2025 14:12:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.795428
• Title: MusGO: A Community-Driven Framework For Assessing Openness in Music-Generative AI
• Title（参考訳）: MusGO: 音楽生成AIにおけるオープン性を評価するコミュニティ駆動フレームワーク
• Authors: Roser Batlle-Roca, Laura Ibáñez-Martínez, Xavier Serra, Emilia Gómez, Martín Rocamora,
• Abstract要約: 我々は,音楽生成AIにおけるオープン性の概念を明確にし,その透明で責任ある開発を促進することを目的としている。 我々は16の最先端な生成モデルを評価し、公開調査やコミュニティのコントリビューションに対して完全にオープンなオープンネスリーダーボードを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.081104013218834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Since 2023, generative AI has rapidly advanced in the music domain. Despite significant technological advancements, music-generative models raise critical ethical challenges, including a lack of transparency and accountability, along with risks such as the replication of artists' works, which highlights the importance of fostering openness. With upcoming regulations such as the EU AI Act encouraging open models, many generative models are being released labelled as 'open'. However, the definition of an open model remains widely debated. In this article, we adapt a recently proposed evidence-based framework for assessing openness in LLMs to the music domain. Using feedback from a survey of 110 participants from the Music Information Retrieval (MIR) community, we refine the framework into MusGO (Music-Generative Open AI), which comprises 13 openness categories: 8 essential and 5 desirable. We evaluate 16 state-of-the-art generative models and provide an openness leaderboard that is fully open to public scrutiny and community contributions. Through this work, we aim to clarify the concept of openness in music-generative AI and promote its transparent and responsible development.
• Abstract（参考訳）: 2023年以降、生成AIは音楽分野において急速に進歩してきた。 重要な技術的進歩にもかかわらず、音楽生成モデルは、透明性の欠如や説明責任の欠如など重要な倫理的課題を提起し、また、芸術家の作品の複製のようなリスクも浮き彫りにすることの重要性を強調している。 EU AI Actのような今後の規制により、オープンモデルが奨励され、多くの生成モデルが'オープン'とラベル付けされている。 しかし、オープンモデルの定義はいまだに広く議論されている。 本稿では,LLMの楽曲領域への開放性を評価するための,最近提案されたエビデンスに基づくフレームワークを適応する。 The Music Information Retrieval (MIR) コミュニティの110人を対象にした調査から得たフィードバックをもとに,本フレームワークをmusGO (Music-Generative Open AI) に改良した。 我々は16の最先端な生成モデルを評価し、公共の監視やコミュニティへの貢献に完全にオープンなオープンなリーダーボードを提供する。 本研究は,音楽生成AIにおけるオープンネスの概念を明確にし,その透明で責任ある開発を促進することを目的とする。

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