音乐行业对于训练音乐人工智能的观点非常明确：需要许可协议。但这些许可交易应该是什么样子呢？范德比尔特法学院 Daniel J. Gervais 教授撰写的一份新白皮书对此提供了一些想法。
该白皮书已由公平贸易音乐国际组织出版，该组织是一个由众多收费协会支持的非营利组织和音乐创作者团体。其主要建议是创建新的报酬权。
创作者通过 GenAI 应用程序使用其受版权保护的作品获得可观的持续收入的最佳方式是在使用数据集时付费来训练包含他们作品的 GenAI 用于创建新内容。执行摘要解释说，这应该采取许可证的形式。
这里重要的是，这项权利将应用于人工智能模型的输出而不是输入，尽管 Gervais 建议它可以还有输入（训练过程）的许可制度。
这可能会受到版权所有者标签和出版商的监督，但白皮书建议，人工智能模型输出的新报酬权将被授予原始人类创造者可以将此权利分配给 CMO、管理员或相关方。
这是一份由集体管理协会支持的报告，集体管理协会可能会支持这一想法，尽管他们也可能会反对负责解决一些挑战。例如，公平分配特许权使用费。
热尔韦写道，一项新权利的可信度部分取决于其触及预期受益人的能力。CMO 可以根据待确定的指标分配资金。理想情况下，应为此目的提供使用数据。许多大语言模型可以通过编程来识别源材料。
他指出，如果这降低了模型的效率并增加了成本，人工智能行业将会对此进行斗争，但与汽车制造商相比，人工智能行业需要在汽车中添加催化转换器，这是汽车行业几十年前反对的。
当一项技术威胁到数百万人类创造者的生计，并可能阻止新一代创造者的出现时，它似乎并没有Gervaiss 认为，建议采取类似的方法是不合理的。
另一个建议是使用诸如私人复制和公共借贷等存在的可信代理，甚至使用第二个人工智能，这可能被称为合规或检测代理，将报告生成的输出。
您可以在此处阅读完整的白皮书。有些部分比其他部分需要更多的法律知识，但如果您正在考虑这些问题，那么读起来很有趣。现在让我们看看音乐行业主要唱片公司的其他主要利益相关者是如何看待它的。