LandrのAI学習プログラムに3万人のアーティストが参加

3万人、という数字をどう受け取るか。多いと見るか、まだ少ないと見るか。音楽配信・マスタリングサービスのLandrが進める「Fair Trade AI」プログラムに、これだけのアーティストが自らの意思で参加した。自分の楽曲をAIの学習データとして提供することを許可し、その対価として収益の分配を受ける、という仕組みだ。

ここで少し立ち止まってみたい。AI音楽をめぐる議論は長らく「許諾なき学習は盗用か」という問いを中心に動いてきた。訴訟あり、声明あり、プラットフォームへの圧力あり。そのほとんどが「AIの側」対「アーティストの側」という構図で語られてきた。Fair Trade AIが面白いのは、その構図をそもそも疑うところから出発している点だ。

参加するアーティストは、自分の楽曲がどう使われるかを知った上で「いいよ」と言う。そして対価を受け取る。シンプルに言えばそれだけなのだが、このシンプルさが今の音楽業界においてはずいぶん新鮮に映る。なにせ、ほとんどのAI学習は「気づいたら使われていた」という話ばかりだったのだから。

AI音楽を作っている人にとって、この話はひとごとではない。自分が使っているツールが何を学習しているのか、そのデータの出どころはどこなのか。制作の快適さに夢中になるあまり、その手前にある問いを後回しにしていなかったか。Fair Trade AIのような仕組みが広がれば、AI学習の「出どころ」がより透明になる可能性がある。作る道具の素性が明らかになることは、作り手にとっても悪い話ではないはずだ。

もちろん課題はある。3万人という数字は決して小さくないが、世界中のアーティストの数を思えば、まだほんの入口に過ぎない。収益分配の具体的な条件や金額については今回の素材に詳細はなく、参加者にとってその「対価」が本当に納得のいくものかどうかは、外から判断しにくい。

それでも、オプトイン、つまり「参加するかどうかを自分で選ぶ」という設計の思想は、音楽とAIの共生を考える上でひとつの方向性を示している。問題は、この先にどれだけのアーティストが「自分でも選べる」と感じられる環境が整うか、だろう。選ぶためには、まず選択肢が見えていないといけない。あなたは今、自分の楽曲がどこで何に使われているか、把握できているだろうか。

本記事は元ニュースを基に AI MUSIC JUDGE 編集部が作成した読み物です。審査員のコメントはキャラクターによる創作・論評であり、出典元の見解ではありません。事実は出典をご確認ください。