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Il s'agit d'un article invité de Veteran Tech and Music Exécutif Virginie Berger – qui est également directeur des affaires et des droits des affaires à Matchune. C'est le dernier d'une courte série de messages de Berger sur un niveau de haut niveau aux développements et comment elle pense qu'ils peuvent avoir un impact sur l'industrie musicale.
L'affichage Agenttic AI et Manum se bloquent plus rapidement dans l'industrie musicale que quiconque n'est prêt. La tranquillité de changement est à couper le souffle: ce qui prenait des années est maintenant heureux le week-end. Ces technologies apportent également un potentiel massif – mais présentent également des défis assez allaming.
Au cours des deux dernières semaines seulement, Google a déployé des outils comme les Gemini Bees et Google AI Studio, et Gemini 2.0, l'un des modèles d'IA multimodaux les plus puissants jamais construits, peut produire de l'audio, des images, des vidéos, etc., le tout à partir d'un seul modèle intégré. Cette technologie peut éditer des vidéos, cloner des voix, dépouiller les waterrks à partir d'images et générer facilement du contenu audio complexe.
Cartesia Sonic-2 est un outil de clonage vocal capable de reproduire de près une voix à partir de quelques secondes d'audio. À l'heure actuelle, nous sommes en mesure d'imaginer facilement les conséquences de pouvoir imiter facilement les voix des artistes célèbres.
Il y a aussi des éléments de composition en jeu: le Zuchongzhi-3 de la Chine est un ordinateur quantique à 105-Quit qui fait que le meilleur supercalculateur de Google comme une calculatrice. Et l'agentique est ici: c'est à ce qui ne suit pas simplement les instructions, mais prend également des décisions, lance des campaigs marketing et interagit même avec les fans, tous les siens. D'autres modèles chinois comme le QWQ-32B et Ernie 4.5 d'Alibaba offrent des performances qui rivalisent avec les modèles les plus importants pour une fration du coût.
Voici la réalité: pour les modèles, des disquincts, moins chers et ridiculement puissants. La question n'est pas seulement qui contrôle cette technologie, c'est allo sur ce qui est heureux pour tout le monde quand commencer à faire le travail que nous pensons que seuls les humains pourraient faire.
Les modèles de fondation atteignent un point de basculement critique, un peu comme le smartphone l'a fait vers 2007. Rappelez-vous quand Blackberries sement révolutionnaire mais de niche? Puis soudain, les smartphones sont devenus complètement omniprésents, remodelant complètement la société. L'IA est, pensez, expérimente un point de basculement similaire maintenant.
« Si de mauvais acteurs utilisent l'IA pour créer et monétiser la musique à grande échelle, les créateurs indépendants pourraient avoir du mal à faire passer leur signal à travers le bruit »
Impact de l'informatique quantique soulignant
L'informatique quantique combinée à une IA aonomique autonome de manière anticipée perturbera inévitablement toutes les facettes de l'industrie musicale, de la façon dont la musique est distribuée et protégée, à la façon dont elle est créée et monéthis.
L'informatique quantique diffère fondamentalement de l'informatique classique. Les ordinateurs classiques utilisent des bits, qui représentent les données comme 0 ou 1 cette propriété, combinée avec un enchevêtrement, les ordinateurs quantiques Allaws aux interprètes complexes calculaires exponentiellement plus rapides que les ordinateurs classiques.
L'affaire de l'informatique quantique à casser les normes de cryptage existantes couold entraîne un piratage rampant – qui à son tour compromet gravement les systèmes de redevances, l'application du droit d'auteur et la gestion des droits numériques.
Les scénarios possibles de combinaison de l'IA avec l'informatique quantique se sentent inquiétants: les bibliothèques musicales cryptées Cound sont rapidement déchiffrées, ce qui rend la distribution sans emprise sans effort. Amélioré quantique à la pourrait amplifier les problèmes de bot en streaming, permettant à la fraude des jeux à l'échelle massive et à la déformation des paiements de redevances. La création rapide de la musique de musique Deepfake convaincante Couun soulève des questions critiques sur l'authenticité et l'application de la propriété de la propriété intellectuelle.
À pour bon; AI pour mauvais
Le QWQ-32B d'Alibaba démocratise l'accès à une IA avancée moderne, ce qui le rend abordable même pour les créateurs indépendants et les étiquettes de label. D'une part, c'est une bonne nouvelle: il a accéléré la production, le marketing personnalisé et l'expansion d'audience, permettant des artistes émergents et des genres de niche pour concurrencer les acteurs effectifs de l'industrie.
Mais si les mauvais acteurs utilisent l'IA pour créer et monétiser la musique à grande échelle, les créateurs indépendants et les joueurs de l'industrie des solives pourraient avoir du mal à faire passer leur signal à travers le bruit et à distinguer leur musique authentique et créée par l'homme au milieu des vagues écrasantes de compétition Genred Ai-Genred.
De plus, les méthodes traditionnelles aux méthodes de détection pourraient être rapidement inefficaces à mesure que ces modèles deviennent plus sophistiqués, laissant l'industrie sans défense contre l'imitation et le piratage. Par conséquent, les artistes, les étiquettes et les distributeurs auront bientôt besoin d'une urgence de méthodes de chiffrement résistantes à un quantique, de techniques de détection d'IA avancées ou de paradigmes de protection entièrement nouveaux.
« Il est clair que les rôles et l'importance des producteurs, des spécialistes du marketing, des artistes et d'autres professionnels de l'industrie vont être remodelés »
L'AI de l'agent a expliqué: AI autonome sur les stéroïdes
L'AI agenttique représente une évolution significative des formes traditionnelles de l'IA, caractérisées par sa capacité à prendre des décisions autoritales, à exécuter des tâches complexes et à s'adapter dynamiquement sans surveillance humaine directe.
Contrairement aux générations Earllir d'AI, qui nécessitent généralement une entrée humaine étendue pour effectuer des tâches ou interpréter les résultats, les systèmes d'IA agentiques peuvent gérer et coordonner plusieurs processus simultanément, l'apprentissage et l'adaptation en continu en fonction de la rétroaction réel-réel et des conditions changeantes.
De nouvelles recherches viennent de trouver une sorte de «loi de Moore pour les agents de l'IA»: la durée des tâches que l'AIS peut faire est de doubler tous les sept mois environ. Manus AI, publié trois semaines août, sert d'illustration claire de cette autonomie avancée.
Cette technologie pourrait devenir inestimable: gérer des flux de travail de l'industrie musicale entière indépendamment, composé de la musique originale, concevoir des campaïs marketing personnalisés, surveiller l'engagement du public et ajuster les stratégies d'instandies d'Instanda. Ce sont des tâches qui nécessitaient traditionnellement des ressources humaines et du temps substantielles.
À l'extrémité négative du spectre se trouve un avenir hypothétique où des albums entiers pourraient être produits et relues sans aucune implication humaine. Quoi qu'il arrive, il est clair que les rôles et l'importance des producteurs, des spécialistes du marketing, des artistes et d'autres professionnels de l'industrie seront remodelés.
Comment peut s'intégrer dans l'industrie musicale
L'une des plus grandes erreurs que nous faisons en pensant aux agents de l'IA d'entreprise est les images qui vont principalement poursuivre les mêmes choses que nous faisons déjà aujourd'hui – comme a. Mais dans la pratique, de nombreuses opportunités de Biggets seront là où les agents seront déployés pour résoudre des problèmes qui n'étaient pas traités par deux au manque de ressources.
« Chez les agents, les agents pouvaient analyser de manière autonome les tendances d'écoute mondiales, les signaux de médias sociaux et même les indices émotionnels des réactions des fans »
Pensez à la gestion des droits en temps réel: le suivi précédent, le suivi de la musique avec précision était limité par un effort manuel, une erreur humaine ou un logiciel de suivi imparfait. Aux agents pourraient détecter l'utilisation des chansons n'importe où sur Internet ou les supports diffusés, ajustant automatiquement les paiements de redevances et les accords de licence en quelques secondes.
Même dans Artist Discovery, un domaine généralement goulot d'étranglement par des biais subjectifs ou des coûts d'études de marché, les agents pourraient analyser de manière autonome les tendances d'écoute mondiales, les signaux des médias sociaux et même les indices émotionnels des réactions des fans – identifiant les talents croissants bien avant le préavis des scouts humains.
La propagation rapide de l'IA agentique risque la création d'un paysage musical homogénéisé dominé par une teneur en algorithme optimisée mais culturellement grinçante. De tels développements éroderaient la diversité culturelle unique de la musique, saperaient la stabilité économique pour les artistes humains et les acteurs de l'industrie de Lonler, et réduiraient potentiellement la valeur intrinsèque de l'expression humaine créative.
« Des directives éthiques robustes, une réglementation complète et une surveillance transparente seront essentielles »
Comment rester compétitif – et humain – dans un monde AI AI
Compte tenu de ces changements technologiques dramatiques, comment les activités de musique doivent-elles adapter leur distribution, leur monétisation et leurs stratégies opérationnelles pour rester viable et compétitive?
Les organisations de musique doivent adopter des architectures flexibles et orientées vers l'avenir qui peuvent rapidement s'adapter à mesure que l'IA évolue. Les organisations qui fondent les décisions sur l'état actuel de l'IA ou prennent en charge les systèmes statiques de risque de coût / courbe de performance.
Les modèles de distribution de musique traditionnels dépendent du chiffrement et des licences contrôlées, mais si cela devient obsolète, les entreprises peuvent être obligées d'adopter la gestion des droits dynamiques en temps réel et les canaux de distribution personnalisés alimentés par les agents de l'IA. Les pratiques de monétisation peuvent s'éloigner des redevances en fonction des frais de licence statiques à des systèmes de micro-paiements plus fluides, basés sur l'utilisation.
Sur le plan opérationnel, les entreprises devront adopter des outils d'analyse et de prédiction dirigés par l'IA pour prévoir les tendances du marché avec une précision non précédente. Les entreprises qui fonctionnaient traditionnellement avec des rôles clairement définis, tels que les éditeurs, les gestionnaires de labels ou les spécialistes du marketing, trouveront ces rôles de dramatiers redéfinis. L'écart de compétences en IA ne concerne principalement pas Cody ou l'ingénierie rapide; Il s'agit plutôt de penser les systèmes et la compétence pour repenser les processus commerciaux autour de la capacité de l'IA.
Des directives éthiques robustes, une réglementation complète et une surveillance transparente seront essentiels pour garantir que ces technologies puissantes servent, plutôt que de saper, l'industrie musicale et ses parties prenantes.
