YouTube Music ha anunciado la introducción de etiquetas que permiten identificar de un vistazo las canciones creadas con IA generativa. Las etiquetas aparecerán en la pantalla de reproducción y, al tocarlas, se podrá consultar en qué partes de la producción ha intervenido la IA. Esta información también llegará a la aplicación principal de YouTube.
La «intervención de la IA» será visible en la pantalla de reproducción
Lo más llamativo de este sistema es que no reduce la cuestión a un sí o un no sobre el uso de la IA. También permite saber en qué fases ha intervenido, como la composición o la interpretación vocal.
Las etiquetas aparecerán en la pantalla de reproducción, que los usuarios consultan habitualmente. En lugar de esconder la información en lo más profundo de los ajustes, el diseño hace que se vea de forma natural mientras se escucha una canción.
YouTube ha anunciado que también llevará esta función a su aplicación principal, por lo que llegará a quienes no utilizan la aplicación dedicada a la música. Es una expansión muy propia de YouTube, donde los vídeos y la música conviven de forma natural.
La intervención de la IA se clasifica en tres categorías
Los socios musicales pueden declarar cuál de estas tres categorías corresponde a sus obras: «Fully Gen AI», «Partly Gen AI» o «No Gen AI».
«Fully Gen AI» se refiere a canciones generadas íntegramente por IA. «Partly Gen AI» designa obras que incorporan elementos generados por IA, pero a las que los artistas han añadido, por ejemplo, interpretaciones en directo. Por su parte, «No Gen AI» incluye canciones retocadas con herramientas de corrección de tono como Auto-Tune.
La clave está en cómo se traza la línea divisoria. La corrección de tono es una técnica que lleva décadas utilizándose en los estudios y se trata como algo distinto de la IA generativa. En un momento en que el término «IA» suele englobarlo todo, esta distinción podría ayudar a evitar malentendidos entre los oyentes.
Un sistema que no depende únicamente de las declaraciones
YouTube afirma que, además de colaborar con sus socios musicales, utilizará sus propias herramientas de detección para identificar la música generada por IA.
Si se dependiera únicamente de las declaraciones de los propios creadores, quienes no declarasen el uso de IA podrían verse favorecidos. Combinar ese sistema con herramientas de detección sienta las bases para que las etiquetas sean fiables. Para los oyentes, la presencia o ausencia de una etiqueta será un elemento para decidir, así que el funcionamiento interno del sistema será fundamental.
El «bloqueo» de otras plataformas frente a la «transparencia» de YouTube
La llegada de música generada por IA es un problema común a todas las plataformas, aunque sus respuestas difieren. Apple Music prevé introducir en la segunda mitad de este año la etiqueta «Made With AI», como parte de sus AI Transparency Tags. Spotify también cuenta con etiquetas de IA y filtros contra el spam musical.
Deezer es la plataforma que adopta la postura más estricta. En julio informó de que recibía cerca de 90.000 canciones generadas íntegramente por IA al día. Etiqueta las canciones detectadas, las excluye de las recomendaciones algorítmicas y de las listas de reproducción editoriales, y no paga regalías por las reproducciones fraudulentas. También está preparando una opción para filtrar y excluir la música generada por IA.
TIDAL también etiqueta las grabaciones que considera totalmente generadas por IA. Los oyentes pueden ocultarlas y, además, quedan excluidas del reparto de regalías.
La decisión de no frenar la monetización
Frente a estas medidas, YouTube apuesta por la transparencia en lugar de imponer restricciones generales. La nueva etiqueta informa a los oyentes sobre el papel de la IA, pero la mera intervención de esta no hace que una canción quede excluida de la monetización.
La propia YouTube también está experimentando con la creación musical mediante IA. Dream Track es una herramienta que permite a algunos creadores generar bandas sonoras con voces recreadas mediante IA a partir de las de artistas participantes.
Una opción es excluir la música; otra, mostrar la información y dejar que cada cual decida. Cuál es la más adecuada dependerá de lo que busquen los oyentes. Sin embargo, a medida que la dicotomía entre «IA» y «ser humano» pierde sentido, la idea de mostrar quién ha hecho qué podría ampliar las formas de disfrutar de la música. El valor del sistema dependerá de cómo se gestionen las declaraciones y la detección, y de lo clara que resulte la información.
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