YouTube Music представил новую систему маркировки для треков, созданных или отредактированных с использованием генеративного ИИ. На странице плеера появится специальный ярлык, по клику на который пользователь увидит детали о роли ИИ в создании композиции. Разработчик может указать один из трёх вариантов: "Fully Gen AI" (полностью сгенерировано ИИ), "Partly Gen AI" (частичное использование ИИ при сохранении живых элементов) или "No Gen AI" (например, просто использована Auto-Tune). Метки будут видны как в YouTube Music, так и в основном приложении YouTube.
Компания создала свои инструменты для детекции ИИ-музыки и сотрудничает с музыкальными партнёрами для добавления меток. Это решение позиционируется как работа на прозрачность — именно так и нужно подходить к вопросу. Слушатель получает информацию и сам решает, слушать или пропустить композицию. Никаких скрытых ограничений по монетизации или рекомендациям.
Однако видна фундаментальная разница в подходах между платформами. Apple Music готовит свои "Made With AI" метки, Spotify тоже маркирует ИИ-треки и использует фильтр от спама. А вот Deezer и TIDAL пошли куда дальше: они исключают полностью AI-сгенерированную музыку из рекомендаций и плейлистов, блокируют выплаты за потоки по таким трекам и дают пользователям опцию их отфильтровать. Deezer сообщил, что в июле получал около 90 тысяч полностью AI-генерируемых треков в сутки — это даёт представление о масштабе проблемы.
YouTube выбрал диаметрально противоположный путь. Компания считает, что ограничивать такую музыку не нужно, достаточно информировать. Более того, YouTube сам активно экспериментирует с AI-музыкой через Dream Track — инструмент, позволяющий создателям генерировать треки с AI-версиями голосов известных артистов. Такая позиция логична для платформы, которая заинтересована в максимальном объёме контента, но она игнорирует реальную проблему: большая часть этих AI-треков — откровенный спам, который заливают для монетизации потоков.
Практически это означает, что маркировка YouTube Music вряд ли станет эффективным способом разделения зёрен от плевел. Слушатели, которых раздражает AI-музыка, всё равно столкнутся с ней в рекомендациях. Создатели контента, заинтересованные в прибыли от потоков, будут продолжать заливать автогенерируемую шлак. Более строгий подход Deezer и TIDAL смотрится адекватнее ситуации, хотя и создаёт собственные проблемы для экспериментаторов, которые честно используют ИИ как творческий инструмент.
Для российского бизнеса эта тенденция релевантна в нескольких местах. Если вы работаете с платформой музыкального контента или боретесь со спамом — задача идентификации и фильтрации AI-генерируемого материала становится критичной. На технической стороне задачи детекции и маркировки можно решать через API-интеграции с ИИ-системами классификации. Если речь идёт о платёжных и смарт-контрактных слоях — например, распределение роялти между авторами и платформой в зависимости от типа контента — здесь блокчейн-подход через Signum/SIGNA может упростить прозрачность выплат и исключить мошеннические потоки на уровне протокола.
В целом ситуация показывает классическое расхождение между компаниями, которые боятся потерять объём контента, и теми, кто готов пожертвовать объёмом ради качества. YouTube выбрал первый путь — судя по всему, правильно для своей бизнес-модели, но неудачно для пользователей.