Algoritmalar Müzik İntihalini Tespit Edebilir mi?

İnsan değerlendirmeleri hala makine değerlendirmelerinden daha doğrudur.
konser

Müzik alanında intihal yaygındır ancak tespit edilmesi genellikle zordur. Özel analiz programlarının varlığına rağmen, yakın zamanda yapılan bir deney, insan dinleyicilerin müzik intihalini tespit etmede algoritmalara kıyasla daha güvenilir olduğunu göstermiştir. Denekler sunulan intihal parçaların yüzde 83'ünü doğru bir şekilde tespit ederken, algoritmalar yalnızca yüzde 75'lik bir doğruluk oranına ulaşmıştır. Sonuç olarak bilim insanları, yasal intihal davalarında insan katılımının sürdürülmesini ve bunun algoritma kullanımıyla desteklenmesini önermektedir.

Müzik endüstrisi sık sık intihal suçlamalarına tanık oluyor ve bu da yasal mücadelelere yol açıyor. Yakın tarihli bir örnek, Marvin Gaye'in "Got to Give It Up" şarkısını kopyaladıkları iddiasıyla yaklaşık yedi milyon avro tazminat ödemeye mahkum edilen Pharrell Williams ve Robin Thicke'nin "Blurred Lines" şarkısıdır.

Yasal Süreçlerde Karşılaşılan Zorluklar

Ancak bu tür intihal davaları zorlukları da beraberinde getiriyor. Japonya'nın Keio Üniversitesi'nden Yuchen Yuan ve meslektaşlarına göre, yasal anlaşmazlıkların artan sıklığı sadece müzikal yaratıcılığı bastırmakla kalmıyor, aynı zamanda bu anlaşmazlıkları çözmek için önemli kamu finansmanı gerektiriyor.

Dahası, salt benzerlikler ile gerçek kopyalama arasındaki ince sınır göz önüne alındığında, insan yargısı hatalı sonuçlara yol açabilir. Bu durum göz önünde bulundurulduğunda şu soru ortaya çıkmaktadır: müzik korsanlığı konusunda müzik yapımcılarına ve mahkemelere güvenmek yerine özel algoritmaların karar vermesi daha uygun maliyetli ve tarafsız olur mu? Sonuçta, bu sistemler büyük miktarda veriyi analiz etme ve karşılaştırma konusunda mükemmeldir.

İnsan Makineye Karşı

Yuan ve ekibi, PMI ve Musly gibi algoritmaların müzik endüstrisinde jüri olarak uygunluğunu değerlendirmek için onları 51 insan dinleyiciyle karşı karşıya getirdi. Hem algoritmalar hem de insanlar, 1915 ve 2018 yılları arasında intihal anlaşmazlıklarına karışan 40 çift şarkıyı değerlendirdi. Görev, B şarkısının A şarkısını gerçekten kopyalayıp kopyalamadığını ya da intihal iddialarının asılsız olup olmadığını belirlemekti.

Algoritmalar benzer ve hatta aynı melodi parçacıklarını otomatik olarak tespit edebilirken, insan katılımcılar mahkemedeki jüri üyelerine benzer şekilde esas olarak işitme ve sezgilerine güvendiler. Katılımcılara, "davacının türünde veya genel olarak müzikte yaygın olmayan benzersiz yönlerinin" davalının şarkısında önemli ölçüde mevcut olup olmadığına odaklanmaları talimatı verildi.

İnsan Dinleyiciler Galip Geldi

Şaşırtıcı bir şekilde, içgüdüsel hisler birler ve sıfırlardan daha iyi performans gösterebiliyor. İnsan dinleyicilerin kararları, vakaların yüzde 83'ünde (40 şarkıdan 33'ünde) mahkemenin kararlarıyla uyumluyken, algoritmalar yalnızca yüzde 75'lik bir doğruluk oranı elde etti (40 şarkıdan 30'unda).

Ancak bu sonuç, bazıları hayranlar ve uzmanlar arasında oldukça tartışmalı olan 40 mahkeme kararının tamamının doğruluğunu varsaymaktadır. Örneğin, "Blurred Lines" şarkısının "Got to Give It Up" şarkısından intihal olduğu kararı tartışmalıdır. Yuan'ın meslektaşı Auckland Üniversitesi'nden Patrick Savage'a göre, bu özel durumda ne çalışma katılımcıları ne de algoritmalar mahkemenin kararını güçlü bir şekilde destekledi.

Ayrıca, iki şarkı arasındaki benzerlik tek başına intihal teşkil etmez. Suçlanan sanatçı, intihal olduğu iddia edilen şarkıyı bestelediği sırada bilmesinin mümkün olmadığını kanıtlayabilirse, telif hakkı ihlali gerçekleşmemiştir. Algoritmalar yalnızca şarkılar arasındaki benzerlikleri tespit edebildiğinden, kararlarında bu tür nüansları gözden kaçırırlar.

Bulgulara rağmen, Algoritmalar Müzik Endüstrisi için Yararlı Olmaya Devam Ediyor

Savage, "Algoritmaların yakın zamanda yönetimi devralmayacağını söylemek doğru olur" diye özetliyor. Bununla birlikte, yapay zeka sistemleri ve diğer bilgisayar programları jüri rolünü hemen üstlenmese bile, diğer çeşitli müzik uygulamaları bunlardan faydalanabilir. Örneğin Spotify, sanatçıların yeni şarkılar yayınlamadan önce mevcut eserlerle kasıtsız benzerlikleri otomatik olarak belirlemelerine yardımcı olabilecek bir intihal risk dedektörünü halihazırda deniyor.

Ayrıca, yasal intihal davalarında, jüri üyeleri ve hakimler görüşlerini oluşturmadan önce şarkılar ilk makine incelemesinden geçirilebilir. Nihai kararları daha sonra sadece sezgilere değil aynı zamanda objektif verilere de dayanabilir.

Kaynak: Transactions of the International Society for Music Information Retrieval, 2023; doi: 10.5334/tismir.151)