EP14 - 告起來！Suno、Udio 與 Perplexity 正面臨訴訟

OVERVIEW
本期重點

• Suno 和 Udio 被索尼、環球音樂、華納起訴侵犯版權

• Perplexity 引發爭議

• ChatGPT for macOS 開放給所有人使用

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Suno 和 Udio 被索尼、環球音樂、華納起訴侵犯版權

一首歌罰 15 萬

這則新聞討論度蠻低，但我覺得很重要。

近日，全球三大唱片公司索尼音樂娛樂公司、環球音樂集團和華納唱片公司聯合向兩家 AI 音樂生成公司 Suno 和 Udio 提起訴訟。

指控它們未經授權使用大量受版權保護的音樂作品來訓練 AI 系統，構成大規模侵害著作權。

唱片公司要求法院判處每首被侵權歌曲最高 15 萬美元的法定賠償金，並指控 Suno 複製了 662 首歌曲，Udio複製了1670首。

總賠償金額高達數千萬美元。

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▋ 生成式 AI 持續引發版權爭議

AI 生成音樂技術快速發展，Suno 和 Udio 憑藉強大的技術能力吸引了大量用戶。

這些 AI 模型可以透過簡單的文字提示產生完整的音樂作品，甚至模仿特定藝術家的風格。

在生成式圖像模型剛推出的時候，許多攝影師、藝術家與視覺工作者指責這些公司竊取他們的作品來訓練。

當時還引起了諸多討論，但卻苦無直接例證來證明。

另外，風格等藝術創作很難用法律來保障其權益。

但這次不同，唱片公司在訴訟中展示了一些 AI 生成的歌曲。

其要求模型的提式詞，就是要它生成一首完全跟版權音樂一模一樣的指令。

Guess what！

模型遵照指令生成了與版權音樂九成相像的歌曲，有些歌詞還直接使用原先的版本，

例如：有些 AI 生成的歌曲包含了瑪麗亞凱莉歌曲的經典元素，甚至還能模仿邁克爾傑克遜等知名歌手的聲音。

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▋ 各方回應

Suno 執行長 Mikey Shulman 回應稱：

公司的技術旨在產生全新內容，而不是記憶和重複已有的音樂。

他強調 Suno 的 AI 系統不允許使用者生成特定藝術家的作品，技術上也沒有記住和複製原始音樂的能力。

美國唱片業協會 (RIAA) 首席執行官 Mitch Glazier 表示：

像 Suno 和 Udio 這樣的服務聲稱'公平'地複製藝術家的作品並在未經同意或支付的情況下將其用於自身牟利，這讓真正創新的 AI 倒退了。

音樂產業與科技之間的矛盾再次升級。

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▋ 感想

不知道為什麼這件事讓我聯想到了，古早時候成大學生在宿舍下載 MP3 而遭到檢調搜索的事件。

當時在臺灣引起的很大的風波，甚至有人譏笑說如果學生被判刑那全臺灣人都要被抓去關了，因為每一個人電腦裡面都有 MP3。

20 多年后回顧這則新聞還是覺得非常的荒謬，數位化以及科技的進步很多時候都需要時間來消化以及磨合。

特別是音樂產業，總是在科技變革時遭受衝擊的海景第一排。

但是回到這次的事件，我並不認為唱片公司處於劣勢。

甚至會是最後的贏家。

為什麼我會這麼說呢？

五大唱片公司經歷了多年科技浪潮的洗禮，已經漸漸的明白他們手上的版權如同 Apple 的隱私有著巨大的威力。

MP3的出現雖然讓他們的唱片銷售急遽下滑，但他們也因此找到了其它的獲利方式。

Spotify 全球最大的音樂串流平臺每年必需支付七成的利潤給唱片公司，這不僅是 Spotify 最大的支出也是公司難以獲利的根本。

說難聽點，Spotify就是給這些唱片公司打工的打工仔，辛苦建立龐大的音樂分發系統幫助藝人們維持粉絲熱度。

藝人們再開實體演唱會獲得豐厚報酬，看看那瘋狂的泰勒絲經濟。

如果沒有社群媒體、串流平臺等數位服務分發這些音樂內容，藝人們很難在短時間內創造如此忠誠的粉絲。

很難再回到賣唱片簽海報的時代了( 好懷念XD )

我認為這次事件也會是同樣的模式，唱片公司應該會與 Suno 和 Udio 兩家公司達成和解。

但應該會建立新的分潤模式，如同 Spotify 一樣。

唱片公司只要選好位置，在關鍵的地方設下過路費。

就可以幾乎零成本零風險的搭上這個名為 AI 的火箭，預約多年後科技成熟之後的報酬。

( 連出錢入股都不用哩 )

唱片公司：訓練模型？那個我們不在行。It's not my business.

也不用幫 Suno 和 Udio 哭哭，誰叫他們念理組的 ( 戰。

開玩笑，祝福他們找到最好的獲利模式同時練出最好的模型同時幹掉所有競爭者還打贏官司，根本地獄難度。

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Perplexity 引發爭議

連線雜誌稱其胡謅的機器

這家估值十億美元的新創公司被指控在未經允許的情況下抓取網站內容，並捏造事實。

這到底是怎麼一回事？

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▋ 事件始末

Perplexity 宣稱他們尊重 robots.txt 標準，不會訪問封鎖爬蟲程式的網站。

( robots.txt 是網路中的一種規範，可以在文件中定義哪些網頁不可被爬蟲訪問 )

但實際上，他們的網路爬蟲機器人卻能夠總結那些封鎖網站上的文章，而且經常出現不準確的內容和缺失的來源註明。

這些 AI 爬蟲機器人甚至可以總結《連線》雜誌和其他康泰納仕出版物的文章，儘管這些網站已經封鎖了它的存取。

《連線》雜誌的記者甚至故意寫了一篇文章來測試 Perplexity 是否真的能突破網站的封鎖。

Guess what！

Perplexity 突破網站的限制，透過他們的服務整理出摘要。

這些摘要看起來相當詳盡，包括圖片和原始文章的連結。

但問題是，這些摘要往往充滿了不實的資訊，有時甚至會虛構事實或提供誤導性的資訊。

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▋ Perplexity 是如何收集這些資訊的呢？

原來他們使用了網路爬蟲和搜尋引擎（如 Google 和 Bing）的大綱來組合資訊。

就是每次用 Google 搜尋時三行短短的摘要，用這三行內容來生成文章。

而且他們還被發現使用未公開的 IP 位址存取那些已經封鎖它們的網站。

這樣的做法引發了外界對版權侵犯和方法不透明的擔憂。

Perplexity 被指責沒有適當地引用來源，並在未經許可的情況下從內容中獲利。

面對爭議，Perplexity 的執行長 Aravind Srinivas 承認，機器人可能並非總是提供準確的資訊，

但聲稱公司正在努力提高其準確性和使用者體驗。

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▋ 感想

圍繞 Perplexity 的爭議凸顯了 AI 產業中廣泛的問題，一些公司可能會採取令人質疑的做法來維持其商業模式。

又或者說，目前關於 LLM 訓練資料的來源始終沒有很好的規範。

像是上篇文章介紹的 Suno 與 Udio ，因為訓練資料的問題正在面臨音樂產業的聯合訴訟。

我認為，更多類似的案件將會慢慢的浮出檯面。

身為使用者的我們，也要謹慎看待 AI 生成的內容，並學會查核資訊的真實性。

只有在 AI 公司以負責任和合乎道德的方式發展時，我想我們才能真正信任和受益於這些神奇的技術。

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