据报道,Apple Music推出了透明标签(Transparency Tags)系统,这是一套全新的元数据体系,旨在帮助识别和标记AI生成的音乐内容。该消息于周三通过发送给音乐行业合作伙伴的通讯中公布。发行商和唱片公司现在可以使用这套系统对提交到平台的内容进行标记。
元数据是用于识别、组织和分类平台内容的标签方法,可能包括歌曲名称、专辑名称、封面艺术和音乐类型等基本信息。Apple Music的新透明标签系统聚焦四个关键要素:音轨(音乐)、作曲(歌词)、封面艺术和音乐视频。
这些元数据标签将在提交过程中添加,允许发行商标记包含AI生成内容的音乐,这些内容属于上述四个类别之一。此举的目标是提高公司在音乐领域使用AI方法的透明度。
去年,Spotify也做出了类似声明,表示将实施更强的AI保护措施。
不过这里有个问题。据报道,Apple在通讯中表示,将依赖内容提供商来决定什么内容符合AI生成内容的标准。Apple Music的透明标签系统目前采用自愿参与的方式。在Apple关于此次更新的规范中写道:"如果省略,则假定为无。"基本上,唱片公司和发行商可以选择不参与。
Apple代表未立即回应置评请求。
Q&A
Q1:Apple Music的透明标签系统是什么?
A:透明标签是Apple Music推出的一套新元数据体系,用于识别和标记AI生成的音乐内容。该系统聚焦四个关键要素:音轨、作曲、封面艺术和音乐视频,发行商和唱片公司可以在提交内容时使用这些标签标记AI生成的内容。
Q2:透明标签系统是强制使用的吗?
A:不是强制的。Apple Music的透明标签系统目前采用自愿参与方式,唱片公司和发行商可以选择不参与。Apple在规范中表示"如果省略,则假定为无",这意味着内容提供商可以自行决定是否标记AI生成内容。
Q3:其他音乐平台有类似的AI内容识别措施吗?
A:有的。去年Spotify也宣布将实施更强的AI保护措施,这表明音乐流媒体平台正在逐步建立针对AI生成内容的识别和管理机制,以提高平台内容的透明度。
好文章,需要你的鼓励
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。