Hoe beschermen we artiesten tegen diefstal van hun muziek door AI?
Stemmen van Nederlandse zangers zijn te herkennen in de AI-gegeneerde muziek van populaire AI-apps, terwijl zij daar geen toestemming voor hebben gegeven. Hoe zorgen we ervoor dat AI-muziek eerlijk tot stand komt? Universitair hoofddocent João Pedro Quintais doet er al jaren onderzoek naar.
Binnen dertig seconden een nieuwe hit van Roxy Dekker of Jan Smit zonder dat ze zelf één woord hebben gezongen? Dankzij AI-apps die songteksten, zang en beats genereren in de stijl van bestaande artiesten, is dit geen toekomstmuziek meer. Met toepassingen zoals Udio en de muziekversie van ChatGPT kan iedereen hiermee aan de slag.
Deze AI-apps kunnen stemmen van artiesten nabootsen door veel muziek van die artiesten te analyseren. Ze leren door middel van patroonherkenning het stemgeluid en stijl van de artiest en hoe diens muziek is opgebouwd. Met deze kennis kan de AI nieuwe muziek maken die klinkt alsof de artiest het zelf heeft gezongen, zonder dat die er überhaupt bij betrokken is geweest.
Dit roept zorgen op bij muzikanten. Vorige week bleek uit onderzoek dat deze apps stemmen van artiesten als Froukje en Trijntje Oosterhuis kunnen nabootsen. Nederlandse artiesten waarschuwen dat hun muziek hiervoor onrechtmatig wordt gebruikt en beschuldigen de makers van deze AI van ‘diefstal’.
Hebben deze artiesten gelijk en hoe kunnen wij ze beschermen tegen ‘stelende’ AI? Universitair hoofddocent João Pedro Quintais van het Instituut voor Informatierecht doet hier al jaren onderzoek naar.
Klopt het dat muziek-genererende apps als Udio zomaar muziek van artiesten kunnen gebruiken of ‘stelen’?
‘Dat is niet altijd duidelijk. Veel commerciële AI-modellen verzamelen op grote schaal muziek van publieke websites om hun AI te trainen. Volgens de Europese richtlijnen uit 2019 is er een uitzondering die bepaalt dat bedrijven dit alleen onder bepaalde voorwaarden mogen doen. De muziek moet rechtmatig verkregen worden en artiesten en hun platenlabels moeten de mogelijkheid hebben om aan te geven dat zij niet willen dat hun muziek wordt gebruikt, wat bekendstaat als de “opt-out”. Het is echter niet altijd duidelijk of en hoe AI-bedrijven zich aan deze voorwaarden houden.’
Wat maakt het zo lastig om te controleren of AI-bedrijven zich aan deze voorwaarden houden?
‘Deze richtlijnen zijn opgesteld voordat muziek-genererende AI bestond en dus niet ontworpen om met deze nieuwe realiteit om te gaan. Voor de “opt-out” moeten artiesten bijvoorbeeld weten of hun muziek daadwerkelijk is gebruikt door AI. Als je jouw nummer op de achtergrond in een YouTube-video hoort, is dat duidelijk. Maar het is moeilijker aan te tonen of jouw werk in de dataset van een AI-model zit en of daarmee een nummer is gemaakt dat op jouw muziek lijkt, gezien AI-bedrijven niet verplicht zijn hun datasets volledig openbaar te maken. Daarnaast willen artiesten niet zelf achter deze informatie aan moeten gaan; zij willen dat AI-bedrijven hen benaderen.’
De EU eist dat AI-bedrijven vanaf augustus dit jaar een gedetailleerd overzicht geven van de gegevens die ze gebruiken voor hun AI-modellen. Gaat dit het probleem oplossen?
‘Dit zou de transparantie kunnen vergroten doordat het makkelijker wordt om te controleren op welke muziek deze AI-modellen zijn getraind en of het voldoet aan de richtlijn van 2019. Als bijvoorbeeld blijkt dat de muziekversie van ChatGPT is getraind met muziek die is verzameld van een illegale website, dan kunnen er juridische stappen worden ondernomen. De mate van detail in deze overzichten staat echter nog ter discussie. AI-bedrijven gaan wellicht problematische informatie achterhouden, waardoor het lastig blijft om te achterhalen welke muziek is gebruikt.’
BumaStemra, de Nederlandse auteursrechtenorganisatie voor muzikanten, vindt dat de oplossing ligt in het maken van gebruiksafspraken, ook wel licenties genoemd, met AI-bedrijven. Ben jij het daarmee eens?
‘Dit is een optie, maar het hangt af van hoe er over de licenties wordt onderhandeld. BumaStemra zou moeten bewijzen dat het model is volledig of deels getraind is in Nederland, wat een uitdaging is omdat de meeste AI-bedrijven in de VS zijn gevestigd. Een andere optie is dat BumaStemra en soortgelijke organisaties een rechtszaak aanspannen over onrechtmatige training op hun muziek om zo een licentie af te dwingen. Gaan AI-bedrijven dan niet akkoord, dan kunnen hun muziek-apps worden geblokkeerd voor Nederlandse gebruikers. Dit soort rechtszaken zijn nog relatief nieuw, dus het is moeilijk om het succes ervan te voorspellen.’
Is dit volgens jou de beste remedie tegen het ‘stelen’ van muziek door AI-bedrijven?
‘Gebruiksafspraken zijn een krachtig middel, maar alleen als de individuele artiesten daarin sterk vertegenwoordigd zijn en in hun contract is vastgelegd dat zij een eerlijk deel van de inkomsten uit deze licenties krijgen. Muziekcontracten zijn meestal gunstiger voor platenmaatschappijen en producenten dan voor individuele artiesten. Zelfs als er een licentieovereenkomst is tussen een AI-bedrijf en een platenmaatschappij of producent, is onzeker hoeveel van het betaalde geld de weg zal vinden naar de artiesten zelf.’
Gebruiksafspraken lijken dus een deel van de oplossing. Hoe kunnen rechtswetenschappers artiesten helpen om eerlijk mee te delen in de opbrengsten hiervan?
‘Door zorgvuldig uit te leggen hoe de complexe wetgeving geïnterpreteerd kan worden en welke haalbare opties artiesten kunnen helpen. AI-bedrijven buiten de grijze gebieden in de wetgeving en de onduidelijkheid die daardoor ontstaat enorm uit. Ik vind dat we als juristen daarom niet bang moeten zijn om te praten met beleidsmakers en journalisten die ons kunnen helpen om die onduidelijkheid te verminderen. Ik hoop dat hierdoor de mensen die zich het meest zorgen maken over AI, de artiesten, óók kunnen profiteren van deze technologische ontwikkeling.’
