先週、音楽配信サービスのTidal（タイダル）は、生成AIによる音楽に関する新たなポリシーを公開した。7月中旬から、同サービスは100％AIで生成されたと検出した楽曲にユーザーインターフェース上でアイコンのタグを付与し、その楽曲に対するロイヤリティ（印税）の支払いを停止する。将来的には、レーベルやディストリビューター（配信代行業者）が楽曲をアップロードする際、AI生成音楽であることを特定することを義務付ける予定だ。これにより、TidalのAIポリシーは音楽サービスの中で最も厳格なものの一つとなる。
Tidalの新しいAIポリシーは、生成AIプラットフォームによって急増する楽曲数に対処するため、音楽サービス各社が急速に進めている一連の変更における最新の動きにすぎない。Deezer（ディーザー）の報告によると、同サービスでは3月末時点で1日平均17万曲のアップロードがあり、そのうち7万5000曲（44％）がAI生成であると検出された。さらに、AI生成曲のストリーミング再生の最大85％が不正なもの（ロイヤリティを詐取するためにボットファームによって生成されたものなど）であると検出されている。
AI音楽の氾濫は、音楽サービスにさまざまな複雑な問題をもたらしている。本質的な問題は、後述するように、ある楽曲がAIによって生成されたかどうかを妥当な信頼度で判断することは可能であるものの、それがストリーミング不正を目的とした膨大な数のAI楽曲の一つなのか、それとも「AIアーティスト」のファンを増やそうとする（人間の）制作チームによって生成されたものなのかを区別できない点にある。後者のケースは増加しており、生成された楽曲が十分なリスナーを獲得し、チャート入りを果たす例も出てきている。
デジタル音楽サービスのAIポリシー
この二分法により、音楽サービス各社はAI音楽に対してさまざまなポリシー決定を下すようになっている。これらは定期的に変更されている。
まず、そもそもAI音楽の登録を受け入れるかどうか。これまでのところ、Bandcamp（バンドキャンプ）を除き、一般的には「受け入れる」が答えだ。インディーアーティストの楽曲を数多く配信するBandcampは、「AIお断り」のポリシーを適用するためにユーザーベースに頼っている。ユーザーからサービス上のAI楽曲について苦情申し立てがあると、Bandcampは調査を行い、削除する可能性がある。
問題は、楽曲がAI生成であるかどうかを判断する責任が誰にあるかという点だ。音楽サービス側は通常、楽曲をアップロードするレコードレーベルやインディー系のデジタルディストリビューターがその情報を自主的に提供することを望んでいる。しかしこれは、アーティスト自身による開示に依存することになる。
SpotifyやApple Musicを含む一部のサービスは、AI開示用のタグセットを開発し、少なくとも現時点では、アップローダーに対して自主的な使用を求めている。音楽業界の標準化団体であるDDEXも、同団体のERN（電子リリース通知）規格の一部として、シンプルなAIタグ一式を公開した。不運なことに、これらのタグセットはすべて互いに異なっている。
AI検出技術
そのため、ほとんどの音楽サービスはAI検出技術を使用して自らAI楽曲を特定している。この技術は、音楽ファイルを精査し、既知のAI音楽プラットフォームによって純粋に生成されたものかどうかを判定する。この技術は、ACR（自動コンテンツ認識）や、音楽のリリースや消費に関するデータを伝達するためのDDEX規格といった他の技術と同様に、デジタル音楽の「配管（インフラ）」レイヤーの一部となりつつある。
SpotifyやApple Musicなどの大規模な音楽サービスの一部は、主にスパムや不正を検出するために、この種の技術を自社で開発している。
AI検出技術を提供するベンダーも増加している。Deezerは自社サービス向けに技術を開発し、それをサードパーティ向けに提供することを決定した。また、フランス・パリの音楽・音響技術研究所であるIRCAMの商業部門であるIrcam Amplify（イルカム・アンプリファイ）も、過去数年間にわたりさまざまなオーディオ技術製品を開発してきた。HumanStandard、SoundSafe.ai、Detect.Musicなど、多くのスタートアップもこの種の技術を提供している。さらに、Pex（ACR）やBeatdapp（ストリーミング不正検出）といった他のインフラベンダーも、技術スタックの一部としてAI検出機能を追加している。
AI検出技術は通常、音楽トラックが純粋にAIによって生成されたという信頼度をレポートする。そして、偽陽性（純粋なAIトラックを人間が制作したものと誤判定すること）よりも、偽陰性（人間が制作したトラックをAI生成と誤判定すること）を最小限に抑えることを優先するように調整されている。これらの技術は、制作やマスタリングなどの作業を支援するためにAIを使用するような、ますます一般的になっているケースや、トラック上の一部の楽器だけがAIによって生成されたケースを検出することはできない。
音楽サービスだけでなく、インディーズアーティストの音楽を音楽サービスに供給する独立系のデジタルディストリビューターも、登録ポリシーを強制するためにAI検出を導入している。最大手の2社であるTuneCore（チューンコア）とCD Baby（シーディーベイビー）は先日、自社サービスにおける純粋なAI音楽に対する制限を発表した。TuneCoreは、「完全にライセンスされたデータセットで訓練された」AIプラットフォームで作成された100％AI生成音楽のみを許可している。CD Babyはさらに踏み込み、完全にAIで生成されたすべての音楽を禁止し、アップロードを繰り返すユーザーのアカウントを停止する措置をとっている。
ユーザー向けのAI音楽のタグ付けとプロモーション
Tidalは、AI検出の結果をユーザーに表示する2番目の音楽サービスとなる。Deezerがその先駆けであり、昨年6月からユーザーインターフェース上で「AI生成コンテンツ」のタグを表示し始めた。Spotifyは、将来的にはアップローダーが提出したAIの開示情報を表示する計画を発表しているが、自社のAI検出技術の結果を表示する予定はない。
音楽サービスのAIポリシーにおける次の変数は、AIと検出された楽曲をアルゴリズムによるプレイリストや検索結果などでユーザーに推奨（プロモーション）するかどうかだ。これを行わない選択をしたサービスには、Deezerや、オーディオマニア向けの音楽サービスであるQobuz（コバズ）などがある。
さらに、純粋なAI楽曲の再生に対してアップローダーにロイヤリティを支払うべきかという問題もある。少なくとも米国法においては、これらは著作権保護の対象外となっているからだ。ほとんどの音楽サービスは、巨大なビジネスと化している不正行為を検出する措置を講じており、それらのストリーミングに対してはロイヤリティを支払っていない。QobuzとTidalは、検出されたAI音楽には一切ロイヤリティを支払わないという、より厳格で、はるかにシンプルなポリシーを採用している。
一般的に、Bandcamp、Deezer、Qobuz、Tidalのようにユーザーベースが比較的小規模なサービスほど、最も厳格なAI音楽ポリシーを採用している。これは、増加するAI生成曲やストリーミング不正に対処するためのリソースが限られていること、そして「人間のアーティストに優しいサービス」としてのブランドを確立したいと考えていることを踏まえれば、理にかなっている。（過去1年間にわたりDeezerが発表してきたAIとストリーミング不正に関する一連のプレスリリースは、この点において同社の評判を大きく高めることに成功した。特に同サービスの存在感が限定的であった米国市場においてその効果は顕著だった。）
AIポリシーは進化する
音楽業界がAI音楽やそのリスナー層への理解を深め、不正を働く者の検出を回避する手法が進化し、AIツール自体の洗練度が高まるにつれて、これらのポリシーは確実に変化していくだろう。問題は、Spotify、Apple Music、YouTube Music、Amazon Musicといった大手のサービスが、いつ、どのような一手を講じるかだ。
しかし、一つだけ確かなことがある。それは、AI検出やAIラベリング（タグ付け）といった技術が、過去数十年におけるデジタル著作権管理（DRM）やACRと同様に、音楽業界のデジタルインフラの一部になりつつあるということだ。これらの技術はいずれも、多くのスタートアップ（および既存の企業）が技術を導入した初期段階を経て、実世界での経験を通じて市場が淘汰され、「完璧」ではないにしても、業界の利害関係者が特定のタスクに十分耐えうると判断した一握りのソリューションに絞り込まれていった。
また、これらの技術は、ハッキングや回避策を開発する悪質な行為者との軍拡競争も乗り越えてきた。例えば、ACR技術の初期におけるよく知られたハック手法（削除にACRを使用していたファイル共有サービスに、著作権を侵害した楽曲をアップロードするためなど）には、曲の冒頭に数秒間の無音を挿入したり、ピッチを少しずらしたりするものがあった。そして、現在すべての主要な音楽・動画ストリーミングサービスで使用されているDRM技術も、さまざまな種類のハッキングに耐えられるよう進化を遂げてきた。
AI検出技術においても、同様のことが起こるだろう。検出を回避するためにAI生成楽曲を微調整するとうたうサービスはすでに登場しているが、AI音楽プラットフォーム自体が自らの出力を検出不可能なものにしようとしている証拠はこれまでのところない。
同様に、業界はおそらくAI音楽のラベリング基準を中心に結束し、実際に理にかなったラベリングのユースケースに基づいて基準を導入していくだろう。例えば、ストリーミングの詐取を試みる者や、アーティストのなりすまし、その他の悪質な行為者がこうした基準に従うことは期待できない。
そして、たとえAIラベリング基準が定着したとしても、ディストリビューターや音楽サービスなどの下流組織は、不適合（違反）をテストしてAIラベリングの要件を強制するためだけにでも、依然としてAI検出技術を利用し続ける可能性がある。（音楽業界は、人間が制作したコンテンツのラベリング基準の策定にも取り組んでいるが、これにはまた別の問題が生じる。）
過去と同様に、AIによる音楽生成技術が向上し続け、音楽の生成や制作プロセスにおけるAIの位置づけに対する音楽業界の理解が深まるにつれて、これらの技術はデジタル音楽のサプライチェーンの実用的なニーズを満たすように形作られていくだろう。そして、デジタル音楽サービスのAIポリシーも、それに伴って進化し続ける。
