Интернет наводнен контентом, созданным ИИ, и не всегда легко отличить его от настоящих человеческих творений. Хотя изображения и видео, пожалуй, самый очевидный вид ИИ-мусора, стриминговые музыкальные сервисы, такие как Spotify, также завалены сгенерированными ИИ мелодиями. Suno — один из самых плодовитых источников этой ИИ-музыки, но теперь компания заявляет, что намерена навести порядок с помощью водяных знаков и изменений в политике.
В блог-посте, объявляющем о планах, генеральный директор и сооснователь Suno Майки Шульман говорит, что это необходимое изменение для соответствия «новым отраслевым стандартам» маркировки ИИ-контента. Вскоре компания добавит водяные знаки ко всем аудиовыходам своих моделей, предоставив платформам возможность помечать контент как созданный ИИ или полностью блокировать его. Шульман не уточняет, будет ли Suno использовать собственное решение или готовое, например Google SynthID.
Google недавно начал лицензировать SynthID другим компаниям. Google утверждает, что технология использовалась для маркировки 60 000 лет аудио, сгенерированного его моделями Gemini, а также более 100 миллиардов изображений и видео.
Какую бы технологию Suno ни использовала, идея в том, что каждый сгенерированный трек будет содержать невидимый код, встроенный в звуковую волну. Детектор, обученный на этой сигнатуре, сможет его идентифицировать, позволяя партнерам Suno бороться с «мошенничеством и злоупотреблениями». Шульман отмечает, что технология водяных знаков, которую Suno намерена использовать, «устойчива и защищена от взлома» без ущерба для качества.
Однако ни одна система не идеальна. Если кому-то удастся взломать водяные знаки Suno, все треки, созданные до этого момента, могут лишиться своих ИИ-меток. И это не решает проблему распространения ИИ-музыки. Существуют другие платформы, у которых нет планов по внедрению водяных знаков, а открытые модели могут позволить людям генерировать немаркированную ИИ-музыку на собственном оборудовании. Это проблема всех усилий по маркировке ИИ-контента.
Легализация
Хотя большая часть визуального контента, созданного ИИ, оставалась вне поля зрения закона, музыкальная индустрия известна своей сутяжничеством. Suno судится с Universal и Sony в США за нарушение авторских прав, а немецкий суд недавно постановил, что компания нарушает законы страны о лицензировании музыки. Оба дела могут привести к крупным штрафам.
Suno также попала в переделку после взлома в конце 2025 года, который показал, что она собирала контент с YouTube, Deezer и других сервисов для обучения своих моделей. Suno не раскрыла факт взлома, который, возможно, затронул личные данные миллионов пользователей. Компанию судится в Массачусетсе по этому поводу.
Все это не красит компанию, поэтому неудивительно, что Suno ищет способы изменить ход разговора. Компания по сути позиционирует себя как инструмент для музыкантов и личных проектов, а не как способ генерировать бесконечный мусор для Spotify. Шульман подчеркивает в блоге, что Suno поддерживает творческий процесс, отмечая, что технология ИИ «не может заменить человеческий опыт, эмоции и несовершенства, которые делают музыку значимой».
Это, по его словам, причина, по которой у Suno уже есть правила, направленные на предотвращение злоупотреблений. Например, Suno не позволяет пользователям включать в свои запросы конкретных исполнителей или песни, а также сотрудничает с такими компаниями, как Musixmatch, чтобы люди не загружали защищенный авторским правом контент для использования в качестве основы для своих генеративных композиций. Suno также усилила запреты на подобные злоупотребления в обновлении своей политики использования.
Грядут и другие изменения. В прошлом году Suno согласилась ограничить загрузки в рамках урегулирования с Warner Music Group. Suno все еще прорабатывает детали, но Шульман говорит, что большинство пользователей это не затронет. Однако ограничения на загрузки вместе с водяными знаками на треках, по-видимому, помогут ограничить «масштабные злоупотребления».
Покажут ли эти изменения, спасут ли они Suno от юридических проблем, покажет время.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Ryan Whitwam
