موسيقيون يدعون لحماية الفن من الذكاء الاصطناعي

دعا أكثر من 200 فنان شهير -بينهم بيلي إيليش ونيكي ميناج وسموكي روبنسون- في رسالة مفتوحة إلى حماية أفضل للأعمال الفنية وحقوق المؤلفين، في ظل التهديدات التي ينطوي عليها الذكاء الاصطناعي القادر على “تدمير نظام الموسيقى”.

وقال الموقعون على الرسالة -التي نشرتها منظمة “آرتست رايتس ألاينس”- أمس الثلاثاء “علينا حماية أنفسنا من الاستخدام غير المضبوط للذكاء الاصطناعي لسرقة أصوات الفنانين المحترفين وانتهاك حقوق المبتكرين وتدمير نظام الموسيقى”.

ومن بين الموقعين على الرسالة كاتي بيري ونورا جونز وكاميلا كابيلو وورثة كل من بوب مارلي وفرانك سيناترا.

وتابعت الرسالة -التي وقعتها أيضا فرقتا “بيرل جام” و”آر آي إم” وغيرهما- “ندعو كل المنصات الموسيقية الرقمية وخدمات الموسيقى إلى الالتزام بعدم تطوير أو نشر أي تكنولوجيا أو محتوى أو أدوات ابتكار موسيقى تستند إلى الذكاء الاصطناعي، والتي تُضعِف أو تحل محل الفن البشري الذي يبتكره كتّاب الأغاني والفنانون أو تحرمنا من مكافأة عادلة لأعمالنا”.

ويثير تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي مخاوف من تهديدات عدة تطال المجال الموسيقي وقدرته على استنساخ أصوات شهيرة.

ورأى الموقعون على الرسالة أن الذكاء الاصطناعي يحمل “إمكانيات هائلة لتعزيز الابتكار البشري”، وأضافوا “لكن عددا من أهم وأكبر الشركات تستخدم أعمالنا من دون الحصول على موافقتنا لتطوير نماذج للذكاء الاصطناعي”.

وباتت تينيسي في الشهر الفائت أول ولاية أميركية تقر قانونا يرمي إلى حماية المتخصصين في المجال الموسيقى من تهديدات الذكاءالاصطناعي.

وسيدخل القانون حيز التنفيذ مطلع يوليو/تموز المقبل، ولاقى ترحيبا من كبار اللاعبين في المجال الموسيقي، إذ يمنع أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي من إعادة إنتاج صوت الفنان من دون موافقته.

وتتم حاليا دراسة تشريعات مماثلة على المستوى الفدرالي وفي الكونغرس الأميركي وفي ولايات كثيرة أخرى.

نذكر ان، الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال في علوم الكمبيوتر يهتم بإنشاء أنظمة تكنولوجية قادرة على أداء مهام تتطلب ذكاءً بشريًا. يهدف الذكاء الاصطناعي إلى تطوير الأنظمة التي يمكنها التعلم من البيانات وتحليلها لاتخاذ قرارات أو تنفيذ مهام بشكل ذاتي.

تعتمد الذكاء الاصطناعي على مجموعة متنوعة من التقنيات والمفاهيم، بما في ذلك:

التعلم الآلي (Machine Learning): يشمل هذا النهج تطوير نماذج وأنظمة يمكنها التعلم من البيانات وتحسين أداءها مع الوقت دون الحاجة إلى برمجة مباشرة.

شبكات العصب الاصطناعية (Artificial Neural Networks): تقنية تقتبس من تركيب الدماغ البشري لتصميم نماذج تعتمد على تدفق المعلومات والتعلم العميق.

تعلم العمق (Deep Learning): تقنية تعتمد على استخدام شبكات عصبية ضخمة لتعلم النماذج المعقدة من البيانات.

معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing): تقنية تتيح للأنظمة فهم وتوليد اللغة البشرية بشكل طبيعي.

رؤية الحاسوب (Computer Vision): تقنية تتيح للأنظمة استيعاب وفهم الصور والفيديوهات.

الذكاء الاصطناعي الضعيف والقوي: يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئتين رئيستين، الضعيف والقوي، حيث يتمحور الذكاء الاصطناعي الضعيف حول تنفيذ مهام محددة معينة، بينما يتميز الذكاء الاصطناعي القوي بالقدرة على التفكير والتعلم مثل الإنسان.​