В этом году Эд Ширан убедил присяжных, что он не копировал песню Марвина Гэя «Давайте начнем». В отличие от этого, Фаррелл Уильямс и Робин Тик ранее не смогли доказать, что «Blurred Lines» не была копией песни Гэй «Got to Give It Up».
Могут ли автоматизированные алгоритмы придать новую объективность решениям о нарушении авторских прав на музыку , ограничив количество, масштаб и расходы судебных дел? Музыковед доктор Патрик Сэвидж из Оклендского университета исследовал эту тему в сотрудничестве с Юченом Юанем из Университета Кейо, Япония, и экспертами в области музыкальной психологии и авторского права из Голдсмитса, Лондонского университета и Университета Джорджа Вашингтона в США.
«На сегодняшний день это крупнейшее исследование того, как лучшие алгоритмы сравниваются с людьми в оценке того, когда музыка переходит черту плагиата», — говорит Сэвидж, старший научный сотрудник Школы психологии университета. «Справедливо сказать, что алгоритмы не возьмут верх в ближайшее время».
Участие Сэвиджа в этой области включало участие в составлении заключения amicus curiae (экспертное свидетельство для суда), которое помогло отменить решение по делу Кэти Перри.
В ходе исследования 51 человека попросили оценить 40 примеров предполагаемого плагиата с 1915 по 2018 год, включая предвыборную рекламу Новой Зеландии в стиле Эминема от 2014 года и песню экс-битла Джорджа Харрисона «My Sweet Lord» 1970-х годов.
Алгоритмы PMI и Musly, два лучших общедоступных инструмента для обнаружения музыкального плагиата, оценивали одни и те же песни.
Оценки участников исследования совпадали с решениями суда в 83% случаев (33 из 40) против 75% у алгоритмов (30 из 40).
Одним из ограничений исследования является исходное предположение о том, что судебные дела были решены правильно.
«Дело о «Размытых линиях» вызвало серьезные споры — и ни участники нашего исследования, ни алгоритмы не поддержали юридическое решение решительно, равно как и многие музыканты, музыковеды, юристы или судьи, если уж на то пошло», — говорит Сэвидж.
Одним из постоянных ограничений на использование алгоритмов для решения дел об авторском праве является то, что определенную роль могут играть немузыкальные факторы.
«Например, независимо от того, насколько похожи две песни, не будет нарушения авторских прав, если композитор, предположительно занимающийся плагиатом, сможет доказать, что он не мог услышать предыдущую песню», — говорит он.
В конечном счете, суд по алгоритму не заменит суд присяжных, но объективные оценки алгоритмов могут быть фактором, который следует принять во внимание.
«Например, Spotify уже экспериментирует с детектором риска плагиата, который может помочь артистам автоматически выявлять непреднамеренное сходство с существующими работами, прежде чем они выпустят новые песни», — говорит Сэвидж. «В будущих судебных делах также можно будет включать графики того, насколько похожи две песни по сравнению с прошлыми делами, чтобы предоставить судьям и присяжным более объективные данные и контекст, которые помогут им принимать решения».
Поскольку судебные разбирательства становятся все более частыми, «неоправданные иски об авторских правах на музыку не только препятствуют музыкальному творчеству, но и ежегодно тратят миллионы долларов налогоплательщиков на решение этих споров», — пишут Сэвидж и его соавторы в статье, опубликованной в журнале Transactions of Международное общество поиска музыкальной информации.
Алгоритм « Процент мелодической идентичности» был изобретен Сэвиджем и его коллегой, академиком Школы психологии, профессором Квентином Аткинсоном, для изучения эволюции мелодий народных песен.
Musly, изобретенный доктором Домиником Шнитцером из Австрийского научно-исследовательского института искусственного интеллекта, помимо мелодии включает в себя такие функции, как ритм и тембр.
Теги: ИИ, музыка
