Яндекс Музыка начнёт маркировать ИИ-треки

Яндекс Музыка начнёт маркировать ИИ-треки

Яндекс Музыка начнёт маркировать ИИ-треки

«Яндекс Музыка» готовит маркировку композиций, созданных с применением искусственного интеллекта. Сервис уже обсуждает детали с правообладателями и собирает сведения о таком контенте. Как именно будет выглядеть предупреждение, пока не решено. Это зависит в том числе от объёма данных, которые предоставят артисты и правообладатели.

Отдельный раздел для нейромузыки стриминг создавать не планирует: на первом этапе речь идёт только об информировании слушателей, сообщили «Известия».

Изменения обсуждаются на фоне принятого в июле закона о поддержке развития ИИ. Его основные положения вступят в силу 1 сентября 2026 года, а требования к маркировке сгенерированного аудио- и визуального контента — 1 марта 2027-го. Единого формата предупреждения закон не устанавливает.

Сами музыканты относятся к инициативе по-разному. Автор нейрокаверов August Septemberov поддержал маркировку: по его мнению, слушатель должен знать, когда машинную работу пытаются выдать за человеческую.

Певица Zivert также выступила за прозрачный выбор и защиту авторского труда, хотя не возражает против применения нейросетей для создания демо и визуальных материалов.

Основатель группы «Пиворак 9000» Александр Артемов сравнил ИИ с синтезаторами, драм-машинами и автотюном — инструментами, которые сначала тоже пугали индустрию. Продюсер Zivert Богдан Леонович занял более жёсткую позицию и предложил выделять полностью сгенерированные песни в отдельные чарты и плейлисты.

За рубежом подобные механизмы уже внедряются. Deezer маркирует полностью созданную ИИ музыку и исключает её из алгоритмических рекомендаций. Spotify намерен помечать профили виртуальных ИИ-исполнителей.

Подпишитесь на новости

Звук самолёта на видео помог найти место съёмки с точностью около 100 м

Если вы убрали геометку, спрятали вывески и уверены, что место съёмки никто не вычислит, самолёт за кадром может испортить конспирацию. Автор YouTube-канала colsto показал, как почти неразличимый авиационный шум позволяет определить местоположение камеры с точностью примерно до 100 метров.

Метод и результаты эксперимента он представил в видео.

В основе лежит эффект Доплера: при приближении самолёта частота звука повышается, при удалении — снижается. Даже если ухо ничего толком не замечает, на спектрограмме остаётся характерная кривая. Её можно сопоставить с открытыми данными ADS-B о положении, скорости и высоте самолётов.


В демонстрации автор использовал два пролёта с интервалом 920 секунд. Расчёты учитывали рельеф и задержку распространения звука: самолёт уже улетел дальше, а его гул только добрался до микрофона. Дополнительной подсказкой стали промежутки без авиационного шума, они помогли отсеять неподходящие места.


В отдельном тесте минутная запись с известным временем позволила поставить реальное место съёмки на первое место среди кандидатов при поиске по континентальной территории США. Код и инструменты автор не публикует.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru