소니는 AI가 생성한 음악에서 표절을 감지하는 도구를 만들었습니다

소니는 생성 음악에서 "표절" 정도를 평가하는 시스템을 도입합니다

인공지능(AI)이 만들어내는 콘텐츠가 급증하는 시대에, 음악이 단지 일곱 음으로 이루어졌다는 오래된 주장은 빠르게 그 타당성을 잃고 있습니다. 현대 모델은 멜로디와 편곡을 모방할 뿐 아니라 가수의 보컬 스타일까지도 자주 복제합니다. 이를 방지하기 위해 소니 그룹은 다른 음악 아이디어를 얼마나 "훔쳤는지" 측정할 수 있는 도구를 개발했습니다.

새로운 모델이 작동하는 방식
1. 학습 및 생성
새로운 곡을 만들 때 AI는 이미 존재하는 노래들의 방대한 데이터셋을 사용합니다.

2. 작품 분석
생성 후 소니 모델은 얻어진 트랙을 원본 작업 데이터베이스와 비교합니다:
* 30 %의 멜로디 기반이 비틀즈 재료와 일치할 수 있습니다;
* 10 %는 퀸과 같은 창작물과 일치할 수 있습니다.

3. 상호 작용 시나리오
- 저자가 협력에 동의하면 소니는 곡을 만들 때 사용된 동일한 기본 모델에 직접 연결되어 표절 정도를 보다 정확히 파악합니다.
- 합의가 없으면 모델은 원본 데이터셋에 직접 접근하지 않고 독자적으로 분석을 수행합니다.

산업계에 미치는 의미
* 저작권 보호 – 대형 출판사로서 소니는 새로운 AI 작품이 기존 라이선스를 침해하지 않도록 하는 데 관심이 있습니다.
곡이 오래된 작업에 "상당히" 기반한다면, 작가들은 로열티를 지불해야 할 수 있습니다.

* 생성 모델에 대한 태도 – 업계 관계자들은 AI 개발자가 주로 시스템 품질을 개선하려는 반면, 지적 재산권 문제 해결에는 덜 집중한다고 생각합니다.

* 기술적 보호 – 소니는 또한 자사의 특허가 있는 그래픽 이미지를 외부 AI 모델이 사용하지 못하도록 차단하는 메커니즘을 도입했습니다.

기술의 향방
시스템이 언제, 어느 정도 규모로 실제 운영에 배포될지는 아직 정해지지 않았습니다. 하지만 생성 콘텐츠의 인기가 높아짐에 따라 복제 정도를 객관적으로 평가하고 지적 재산권 준수를 보장할 수 있는 도구가 필요하게 될 것입니다. 소니는 이미 이러한 검증이 음악 출판사의 표준 업무 프로세스 일부가 되도록 첫 발걸음을 내디뎠습니다