소니 뮤직(Sony Music)과 유니버설 뮤직 그룹(Universal Music Group)이 AI 음악 제작자 수노(Suno)를 상대로 또 다른 소송을 제기했으며, 이번에는 음반사들이 '모델 세탁'이라는 이례적인 비난을 쏟아내고 있습니다. The Verge와 공유된 불만 사항은 Suno의 새로운 v6 모델이 v6 자체가 직접 교육을 받은 적이 없더라도 여전히 저작권이 있는 녹음을 기반으로 구축되었다고 주장합니다.

'모델 세탁' 주장

논쟁의 핵심은 v6이 이전 모델과 완전히 다른 모습을 나타낸다는 Suno의 주장입니다. 레이블은 그 반대를 주장합니다. 즉, 침해 모델의 출력에 대해 새로운 모델을 훈련한다고 해서 침해가 제거되는 것이 아니라 세탁된다는 것입니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 최신 AI 동향를 참조하세요.

고소장에는 "침해 모델의 출력에 대해 '새로운' 모델을 훈련시키는 것은 침해를 제거하는 것이 아닙니다. 원고의 표현 가치를 복사된 녹음에서 오염된 모델로, 해당 모델에서 출력으로, 해당 출력에서 ​​v6으로 전달하여 침해를 세탁하는 것입니다."라고 고소장에는 명시되어 있습니다. "V6는 새로운 시작이 아닙니다. 동일한 독이 있는 나무의 열매입니다."

레이블에 따르면 Suno의 초기 모델은 YouTube 및 기타 소스에서 추출한 무면허 음악에 대해 교육을 받았고 v6은 사용자 출력(권리를 침해하는 것으로 추정되는 이전 시스템에서 생성된 노래)에 대해 집중적으로 교육을 받았기 때문에 이러한 오염을 물려받았습니다.

Sony와 Universal은 AI 음악 분야에서 주목할만한 경쟁자입니다. 일부 경쟁사와 달리 그들은 Suno와 라이센스 계약을 체결하지 않았으며 Suno는 카탈로그 사용에 대한 승인 없이 회사를 떠났습니다.

새로운 변화: 증류 주장

Sony의 불만은 더 나아가 Suno가 v6을 훈련하기 위해 증류를 사용했다고 주장합니다. 이 기술은 원시 데이터에서 학습하는 대신 기존 "교사" 모델의 출력을 복제하도록 새로운 모델을 훈련하는 기술입니다. v6이 침해 녹음을 기반으로 구축된 이전 모델에서 추출된 경우 새로운 훈련 데이터는 근본적인 위반에 대해 아무것도 변경하지 않는다고 레이블은 주장합니다.

소장에는 "원고의 녹음에 대해 직접 교육을 받지 않은 모델이라도 Suno가 보유하고 있는 무단 복사본으로부터 정보를 얻고 그로부터 이익을 얻습니다."라고 적혀 있습니다. 레이블의 관점에서 Suno가 정말로 처음부터 시작하지 않는 한 회사가 몇 번이나 새로운 시작을 선언하더라도 해당 모델은 도난당한 데이터를 기반으로 계속 구축될 것입니다.

스노의 방어

Suno는 v6가 다르게 구축되었다고 공개적으로 주장했습니다. 모델이 출시되었을 때 Suno의 Jack Brody는 The Verge에 사용자 데이터를 포함하여 "처음부터 새로운 데이터 세트로 훈련"되었지만 그 이상의 세부 정보는 제공하지 않았다고 말했습니다.

Suno 대변인 Rachel Racusen은 v6가 "파트너로부터 라이센스를 받은 콘텐츠, 커뮤니티의 창작물 및 선호도 신호를 포함한 상호 작용, 우리 팀에서 축적된 학습"에 대해 훈련되었다고 말하면서 훈련 데이터에 사용자의 "창작물"이 포함되어 있음을 확인했습니다. 그녀는 해당 데이터에 업로드된 오디오가 포함되어 있는지 아니면 업로드된 오디오에서 파생된 출력이 포함되어 있는지 명시하지 않았습니다. 이는 레이블 세탁 이론의 핵심입니다.

AI 음악사업에 대한 압박 커져

새로운 불만 사항은 이미 붐비는 Suno의 법적 문서에 추가됩니다. 이 스타트업은 8월 수집 협회 GEMA에 대한 획기적인 독일 저작권 소송에서 패소했으며 주요 레이블이 카탈로그 라이센스를 꺼리면서 Suno의 핵심 교육 전략이 두 대륙에 노출되었습니다.

Suno에 대한 레이블의 초기 미국 소송은 녹음에 대한 1세대 모델의 교육을 목표로 했습니다. v6 불만 사항은 합성 데이터 및 사용자 생성으로 다시 시작하는 가장 확실한 탈출 경로를 효과적으로 차단합니다. 해당 경로가 법적으로 오염된 경우에도 Suno의 옵션은 레이블 조건에 따른 라이센스 계약, 법정 변호 또는 라이센스 또는 원본임을 증명할 수 있는 음악으로 교육 자료를 재구성하는 것으로 좁혀집니다.

이러한 압박에 직면한 사람은 Suno만이 아닙니다. AI 음악 생성기, 이미지 모델, 텍스트 시스템은 모두 개방형 웹을 폐기하는 초기 시대가 법적인 심판을 받게 되면서 동일한 질문에 직면해 있습니다. 일부 권리 보유자는 소송 대신 라이센싱을 선택하여 카탈로그를 보상과 함께 교육 입력으로 전환하는 계약을 체결했습니다. Sony와 Universal은 두 차례의 소송을 통해 법원이 어떤 라이센스보다 더 나은 결과를 제공할 것이라고 확신하고 있습니다.

이 사건은 한 회사를 넘어서 훨씬 더 중요합니다. 법원은 AI 출력과 출력에 대해 훈련된 모델이 훈련 데이터의 법적 오염을 전달할 수 있는지 여부를 결정하라는 요청을 점점 더 많이 받고 있습니다. 레이블에서 모델 세탁이라고 부르는 개념은 텍스트 및 이미지 생성에서 명백히 유사합니다. 이전 모델에서 긁어내거나 생성된 합성 데이터가 훈련 세트에서 더 큰 비중을 차지하게 됩니다.

Sony와 Universal의 이론이 견인력을 얻으면 AI 회사가 출처에 대해 생각하는 방식, 즉 모델에 들어간 것뿐만 아니라 훈련 데이터를 생성한 모델에 들어간 것까지 바꿀 수 있습니다. 현재 문제는 미국 법원으로 옮겨져 Suno는 v6가 실제로 자신이 주장하는 완전한 혁신이라고 주장해야 할 것입니다.

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