چگونه سه شرکت به هنرمندان مستقل کمک می‌کنند تا بدون هیچ قید و شرطی مالی شوند.

تصویرسازی توسط موجو وانگ
این مطلب بخشی از بسته سالانه سوم بیلبورد است که به روندهای تعیین‌کننده کسب‌وکار موسیقی مستقل می‌پردازد.
با وجود اینکه تقریباً ۶۰ هزار آهنگ هر روز در اسپاتیفای آپلود می‌شود، هنرمندان مستقل و بدون قرارداد اخیراً گزینه‌های بیشتری نسبت به گذشته برای تأمین مالی حرفه خود پیدا کرده‌اند – و از این جریان نقدی برای کمک به برجسته شدن در یک فضای شلوغ استفاده می‌کنند.
در این چشم‌انداز در حال تغییر سریع، شرکت‌هایی مانند ایندیفای، بیت‌برِد و استودیوی کش‌اپ متعلق به اپلیکیشن کش‌اپ ظهور کرده‌اند و به هنرمندان مستقل بودجه و پیش‌پرداخت ارائه می‌دهند بدون اینکه مالکیت معنوی را در ازای آن درخواست کنند. بر خلاف یک ارائه‌دهنده خدمات لیبل یا توزیع‌کننده، این شرکت‌ها تیمی از متخصصان متعهد به پروژه شما ارائه نمی‌دهند. در عوض، سرمایه‌گذاری‌های پولی آن‌ها باز است، بنابراین آنچه با بودجه خود انجام می‌دهید (تا حد زیادی) به خودتان بستگی دارد.
پیتر سینکلر، هم‌بنیان‌گذار و مدیرعامل بیت‌برِد می‌گوید: «ما فکر می‌کنیم که ترکیب خدمات با تأمین مالی می‌تواند اصطکاک ایجاد کند. اگر هنرمندان بتوانند این مکالمات را جدا کنند، اغلب بهتر عمل می‌کنند.»
از بین این سه صندوق‌دهنده، ایندیفای بیشترین دخالت را دارد و خود را به عنوان یک پلتفرم سرمایه‌گذاری فرشته‌ای معرفی می‌کند. شاو گارگ، هم‌بنیان‌گذار و مدیرعامل می‌گوید: «ایندیفای به طور خاص سرمایه‌گذارانی را انتخاب می‌کند که می‌توانند علاوه بر سرمایه برای مراحل اولیه حرفه هنری، راهنمایی یا توسعه هنرمند ارائه دهند.» با سرمایه‌گذارانی مانند الکسیس اوهانیان، بنیان‌گذار ردیت، هر هنرمند مستقلی که با این شرکت کار می‌کند، ایندیفای نقش واسطه را برای آن هنرمند ایفا خواهد کرد. گارگ می‌گوید: «هدف کمک به هنرمندان برای رسیدن به پتانسیل کامل خود در اولین لحظه موفقیتشان است. شریک مناسب، زمان مناسب و میزان سرمایه مناسب [بسیار] مهم هستند.»
در حال حاضر در بیلبورد پرطرفدار است
در یک سناریوی ایده‌آل، سرمایه‌گذاری‌ها بازگردانده می‌شوند (و بیشتر)، و سرمایه‌گذاران درصدی از حق امتیاز پخش هنرمند را به دست می‌آورند. اگرچه همه هنرمندان مستقل واجد شرایط تأمین مالی نیستند، اما این استارتاپ از بینش‌های مبتنی بر داده برای یافتن هنرمندانی که به طور ارگانیک در حال پیشرفت هستند، اما می‌توانند از یک تقویت مالی اضافی استفاده کنند، استفاده می‌کند.
تاکنون، طبق گفته کانر لارنس، هم‌بنیان‌گذار و مدیر ارشد بازاریابی ایندیفای، «اکثر معاملات سودآور هستند.» هر توافق متفاوت است، اما ایندیفای چند شرط دارد: هنرمندان مالکیت آثار اصلی خود را حفظ می‌کنند، سرمایه‌گذاران نمی‌توانند بیش از ۵۰ درصد از سود پخش هنرمند را پس از بازگشت سرمایه به دست آورند و هنرمند باید کنترل خلاقانه خود را حفظ کند.
نکته آخر برای بیت‌برِد، یک گزینه تأمین مالی پیشرفته فقط برای استعدادهای بدون قرارداد، بسیار مهم است. سینکلر می‌گوید: «ما می‌خواهیم شما آزادی انتخاب تیم خود را داشته باشید.» بیت‌برِد پلتفرمی بازتر از ایندیفای است و معمولاً مایل است هنرمندانی را که بیش از ۱۰ هزار شنونده ماهانه در اسپاتیفای دارند، تأمین مالی کند و هنرمندان معاملات خود را بر اساس پارامترهایی مانند طول دوره، سرمایه مورد نیاز و سهم از کاتالوگ و/یا حق امتیاز پخش آینده از استریمینگ طراحی می‌کنند. سپس، معامله پیشنهادی – که می‌تواند از ۱۰۰۰ دلار تا ۱ میلیون دلار متغیر باشد – توسط تیم بیت‌برِد بررسی و تأیید می‌شود. سینکلر می‌گوید: «ما ۱۰۰٪ در واریز پول به حساب هنرمندان موفق هستیم و هر کاری که با آن پول انجام می‌دهید به خودتان مربوط است.» اما بر اساس تجربه آن‌ها، بیشتر هنرمندان پیش‌پرداخت را صرف پرداخت هزینه‌های همکاران، ساخت موزیک ویدیو و تأمین مالی کمپین‌های بازاریابی دیجیتال می‌کنند.
کش‌اپ، اپلیکیشن مالی محبوب، در این فضا یک مورد نادر است: با ابتکار جدید خود، استودیوی کش‌اپ، این شرکت هدایای نقدی به هنرمندان در موسیقی، مد و سرگرمی می‌دهد بدون اینکه چیزی در ازای آن درخواست کند. به گفته ویکتوریا مونت، یک هنرمند مستقل و ترانه‌سرای آریانا گرنده، دریافت بودجه از این شرکت «غیرتهاجمی‌ترین، حامی خلاقیت‌ترین و حمایتی‌ترین شریکی بوده است که تا به حال با آن کار کرده‌ام.» بر خلاف استارتاپ‌های دیگر، استودیوی کش‌اپ این مزیت را دارد که پول را به عنوان نشانه‌ای از حسن نیت – و روابط عمومی خوب – به نوازندگان اهدا کند.
و در حالی که این شرکت‌ها خود را به عنوان یک گزینه جدید و قابل اجرا برای هنرمندان مستقل می‌بینند، هدف نهایی توانمندسازی هنرمندان DIY برای انتخاب خود در زمان مناسب است. متیو تیلی، رئیس روابط هنرمند و صنعت بیت‌برِد می‌گوید: «ما خود را جایگزین لیبل‌ها نمی‌دانیم. ما فقط به آن‌ها گزینه‌هایی ارائه می‌دهیم.»
این مطلب در اصل در شماره ۲۳ اکتبر ۲۰۲۱ بیلبورد منتشر شد.
برای دریافت خلاصه‌های هفتگی مستقیماً در صندوق ورودی خود
ثبت نام کنید.


فصل‌های پیشین تغییرات چشمگیر بسیاری را در صنعت موسیقی در طول سال‌ها مستند کرده‌اند. اما شاید بتوان گفت مهم‌ترین تغییر، تغییری است که جدیدترین و بالقوه مخرب‌ترین است – ظهور تولید موسیقی کاملاً مستقل. اصطلاح «مستقل» از زمان پیدایش صنعت موسیقی برای اشاره به شرکت‌های ضبط کوچک خارج از جریان اصلی به کار می‌رفت. اوکه رکوردز در دهه 1920 نمونه‌ای اولیه از یک شرکت ضبط مستقل موفق بود، در حالی که ساب‌پاپ رکوردز در دهه 1990 نمونه‌ای جدیدتر است. این فصل درباره شرکت‌های ضبط کوچک و مستقل نیست، که در بالا به تفصیل در مورد آن‌ها بحث شد. بلکه این فصل به تولید موسیقی‌ای می‌پردازد که اصلاً شامل شرکت ضبط نمی‌شود. این شکل جدید از تولید موسیقی مستقل به نوازندگان این امکان را می‌دهد که مستقیماً ضبط‌ها را به مردم عرضه کنند، بدون واسطه استودیوهای ضبط، شرکت‌های ضبط یا کانال‌های توزیع سنتی.

تولید موسیقی مستقل به شدت به فناوری‌های جدیدی وابسته است که مقیاس اقتصادی و سایر موانع فناورانه برای ورود به بازار موسیقی ضبط شده را از بین می‌برند. مقیاس اقتصادی به این دلیل ایجاد می‌شود که تولید بسیاری از واحدهای یک محصول از تولید تنها یک واحد مقرون به صرفه‌تر است. با بازگشت به اوایل صنعت ضبط، همیشه امکان ضبط یک آهنگ به صورت آماتور وجود داشت. با این حال، هزینه تهیه صدها نسخه از یک ضبط بدون حمایت مالی (و ارتباطات صنعتی) یک شرکت ضبط، ممنوع بود. شرکت‌های ضبط مزایای زیادی را برای یک نوازنده فراهم می‌کردند، اما شاید مهم‌ترین آن‌ها سرمایه‌گذاری در ضبط و تولید محصول ضبط شده بود. نوازندگان تا پیشرفت‌هایی که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌شود، به سرمایه و تخصص لازم برای تهیه ضبط‌های خود دسترسی نداشتند.

تغییرات فناوری در نیمه دوم قرن بیستم به تدریج فرصت‌های بیشتری را برای نوازندگان برای تولید ضبط‌های خود فراهم کرد، جدیدترین این تغییرات دسترسی نامحدود به پلتفرم‌های پخش موسیقی است. در اینجا خلاصه‌ای از این تغییرات و نحوه فعال‌سازی آن‌ها برای تولید موسیقی مستقل آورده شده است:

ضبط با نوار مغناطیسی: قبلاً دیدیم که اولین «جنگ فرمت» بین سیلندر و دیسک بود، با دیسک که اندکی پس از آغاز قرن بیستم (حدود سال 1910) به عنوان فرمت برتر پذیرفته شد. با این حال، ساخت و تکثیر دیسک‌ها (و هنوز هم) فرآیندی پرهزینه است که به تجهیزات گران‌قیمت و تخصص فنی نیاز دارد و تولید موسیقی را برای خود غیرممکن می‌سازد. در اواخر دهه 1920 و اوایل دهه 1930، فناوری جدید و در دسترس‌تری به نام ضبط با نوار مغناطیسی در دسترس قرار گرفت. دستگاه‌های نوار به نوار (یا «دک») به طور گسترده در دسترس قرار گرفتند که کوچکتر، قابل حمل‌تر، ارزان‌تر و کار با آن‌ها آسان‌تر از دستگاه‌های برش دیسک بودند. یکی از مزایای اصلی دستگاه‌های ضبط نوار این بود که می‌توان آن‌ها را به راحتی از مکانی به مکان دیگر منتقل کرد و امکان ضبط «میدانی» را دور از استودیوهای ضبط اختصاصی فراهم کرد. ضبط‌های میدانی فولک و بلوز مشهور Smithsonian که توسط تیم مردم‌شناسان پدر و پسری جان و آلن لوماکس در دهه 1930 و 40 انجام شد، نمونه‌ای نمادین از ضبط‌هایی است که با این فناوری امکان‌پذیر شده است. لوماکس‌ها می‌توانستند تجهیزات ضبط نوار خود را در صندوق عقب یک ماشین جای دهند و امکان رانندگی در سراسر کشور و انجام «ضبط‌های میدانی» را فراهم کنند. یکی از نمونه‌های برجسته ضبط‌های لوماکس، ضبطی است که در سال 1941 از اسطوره بلوز، مادی واترز در می سی سی پی، در خانه واترز انجام شد. ضبط واترز توسط آلن لوماکس او را ترغیب کرد تا بعداً به شیکاگو نقل مکان کند تا حرفه ضبط تجاری خود را با Chess Records در سال 1948 آغاز کند. واترز به سرعت به هنرمند پیشرو «بلوز شیکاگو» تبدیل شد و بر اساس شروع متواضع خود به عنوان موضوعی برای ضبط‌های میدانی مردم‌شناسانه لوماکس بنا نهاد.

فناوری ضبط نوار به حدی پیشرفت کرد که به سرعت به تجهیزات استاندارد استودیوهای ضبط حرفه‌ای تبدیل شد و در دهه 1970 به اوج خود رسید، با دک‌های 2 اینچی و 24 ترک، که امروزه نیز پیشرفته‌ترین فناوری ضبط آنالوگ محسوب می‌شود.

نوار کاست: دک‌های نوار به نوار دو ترک (1/4 یا 1/2 اینچی) تا دهه 1960 به اندازه کافی ارزان بودند که نوازندگان آماتور می‌توانستند از آن‌ها برای تهیه ضبط‌های خود استفاده کنند. با این حال، تکثیر این ضبط‌ها برای توزیع حتی به چند دوست پرهزینه و دشوار بود. در سال 1963، فرمت نوار جدیدی به نام نوار کاست معرفی شد که قرقره نوار را در یک قاب پلاستیکی کوچک قرار می‌داد و امکان نگهداری ایمن و راحت آن را فراهم می‌کرد و از فرآیند ظریف عبور دادن نوار از قرقره‌های دک جلوگیری می‌کرد. کاست‌ها همچنین امکان بازگرداندن آسان را فراهم می‌کردند. کیفیت صدای آن‌ها نسبت به قرقره‌های نوار بزرگتر (به دلیل نوار باریک و نازک مورد استفاده در کاست) پایین‌تر بود، اما راحتی و سهولت استفاده بیشتر آن‌ها برای اکثر کاربران بر کیفیت صدای پایین‌تر غلبه می‌کرد.

نوار کاست دو پیشرفت اساسی دیگر را به همراه داشت که تولید موسیقی مستقل را فعال کرد: تکثیر آسان و ایده یک استودیوی «خانگی» چند ترک. کاست خودکفا و ارزان برای تکثیر، حتی در مقیاس بزرگ با استفاده از دستگاه‌های تکثیر چند کاست، ایده‌آل بود. یک نوازنده یا گروه می‌توانست با پرداخت هزینه کمی به یک کسب و کار کوچک که دارای یک دستگاه تکثیر کاست بود، چندین نسخه از کاست خود را توزیع کند. هزینه توزیع ناگهان در دسترس نوازندگان و گروه‌هایی قرار گرفت که قرارداد ضبطی نداشتند.

در سال 1979، شرکت Tascam محصولی انقلابی بر اساس نوار کاست – Portastudio را معرفی کرد. Portastudio یک استودیوی ضبط «خانگی» خودکفا و چهار ترک بود که در واحدی به اندازه یک جعبه کفش ساخته شده بود. رسانه ضبط نوار کاست آشنا بود، اما اکنون توسط یک میکسر کوچک و کنترل‌هایی که به یک کاربر ناآشنا اجازه می‌داد چهار ترک جداگانه را ضبط و لایه‌بندی کند، کنترل می‌شد. Portastudios به زودی به توسعه نسبتاً جدید دیگری نیز مجهز شدند، «درام ماشین»، تا نوازندگان بتوانند از فرآیند دشوار ضبط درام خودداری کنند و در عین حال سطح جدیدی از دقت ریتمیک را به ضبط‌های خود اضافه کنند.

Portastudio یک موفقیت بزرگ و فوری بود، زیرا نوازندگان آماتور اکنون می‌توانستند ضبط‌های چند ترک را در خانه‌های خود انجام دهند، حتی یک نوازنده می‌توانست صدا، گیتار، باس و درام را در یک میکس جذاب روی یک نوار کاست ترکیب کند که می‌توانست به راحتی برای دوستان و طرفداران تکثیر شود. دستگاه‌های تکثیر کاست «دوبلینگ سریع» نیز محبوب شدند، تا نوازندگان بتوانند چندین نسخه از کاست‌های خود را بدون پرداخت هزینه دسترسی به دستگاه‌های تکثیر با حجم بالا تهیه کنند. به طور شخصی، به خوبی به یاد دارم که نوازنده گیتار گروه من در اوایل دهه 1980 یک Portastudio خرید. اگرچه درامر ما از آن راضی نبود، اما به گیتاریست، من (که کیبورد می‌زدم) و نوازنده باس ما اجازه داد تا ضبط‌های چند ترک را در آپارتمان گیتاریست خود ایجاد کنیم (از جمله یک ترک اختصاص داده شده به درام ماشین داخلی). این یک تغییر دهنده بازی بود. (آن گیتاریست اکنون یک آهنگساز برنده جایزه امی است که موسیقی متن تلویزیون را برای برنامه‌های انیمیشن کودکان در استودیوی خانگی خود می‌نویسد و ضبط می‌کند. این حرفه همه چیز برای او با Portastudio کاست آغاز شد.)

انقلاب دیجیتال: معرفی فناوری دیجیتال به تولید موسیقی در دهه 1980 تأثیر زیادی بر توانایی نوازندگان برای ایجاد ضبط‌های با کیفیت استودیو در خانه‌های خود داشت. من این فناوری‌های دیجیتال جدید را به سه نوع تقسیم می‌کنم و به هر کدام به نوبه خود می‌پردازم:

قرص فشرده (CD) به اکثر افراد (و در بالا مورد بحث قرار گرفت) به عنوان یک فرمت جدید انقلابی برای مصرف موسیقی ضبط شده شناخته می‌شود. با این حال، CD به سرعت به یک روش انقلابی برای ضبط موسیقی در خانه نیز تبدیل شد. همانطور که در بالا توضیح داده شد، نوار کاست راحتی زیادی نسبت به نوار به نوار ارائه می‌داد، اما کمبودهای متعددی داشت. صدای نوار کاست به طور قابل توجهی نسبت به دیسک وینیل و فرمت‌های نوار به نوار سنتی پایین‌تر است. کاست‌ها دارای نویز، اعوجاج و لرزش سرعت قابل توجهی هستند. (کاهش نویز Dolby در اواخر دهه 1970 به کاست‌ها معرفی شد، اما این فقط یک بهبود نسبی ارائه می‌داد و به دک‌های پخش تخصصی مجهز به فناوری رمزگذاری و رمزگشایی Dolby نیاز داشت.) نوار کاست‌ها همچنین در معرض آسیب ناشی از گرما قرار داشتند و مستعد «خوردن» توسط دک‌های با کیفیت پایین مانند آن‌هایی که در ماشین‌ها وجود داشتند، بودند. یافتن یک آهنگ خاص در یک کاست بدون الگوریتم‌های «تشخیص شکاف» تخصصی که فقط در دک‌های گران‌قیمت‌تر موجود بود نیز بسیار دشوار بود.

قرص‌های فشرده که در سال 1982 معرفی شدند، تقریباً تمام کمبودهای کاست را برطرف کردند. کیفیت صدای CD بسیار بالاتر از کاست بود، به ویژه نسبت سیگنال به نویز آن. (نسبت سیگنال به نویز به میزان نویز پس‌زمینه ثابت، مانند «هیس» اشاره دارد.) CD همچنین بادوام‌تر بود و امکان مکان‌یابی آسان ترک‌ها را فراهم می‌کرد (بدون نیاز به بازگرداندن). اما شاید برجسته‌ترین ویژگی CD از دیدگاه یک نوازنده ضبط این بود که با اختراع «CD قابل ضبط» (CD-R)، یک نوازنده اکنون می‌توانست مستقیماً به یک CD از طریق رایانه شخصی خود (که معمولاً با درایو CD-R بارگذاری می‌شد) ضبط کند. (درایوهای CD-R در حدود سال 1995 در رایانه‌ها در دسترس قرار گرفتند.) رایانه همچنین می‌توانست تعداد نامحدودی از کپی‌های CD را بدون از دست دادن وفاداری از اصلی ایجاد کند. با یک چاپگر رنگی خانگی، یک نوازنده حتی می‌توانست برچسب‌ها و درج‌های CD را چاپ کند و تجربه‌ای تولیدی بسیار نزدیک به یک CD خرده‌فروشی را فراهم کند. دستگاه‌های تکثیر CD با سرعت بالا نیز به نوازندگان و گروه‌ها اجازه می‌دادند تا با پرداخت هزینه نسبتاً کمی صدها یا حتی هزاران CD با برچسب‌ها و درج‌ها از بسیاری از شرکت‌هایی که چنین خدمات تکثیر را ارائه می‌دادند، تهیه کنند. جعبه‌هایی از CDهای تولید شده توسط خود، با ظاهری حرفه‌ای، اکنون می‌توانستند در نمایش‌های زنده فروخته شوند یا حتی توسط گروه‌هایی که به دنبال مخاطب بودند، به فروشگاه‌های ضبط مستقل توزیع شوند.

در سال 1998، شرکت CD Baby تأسیس شد که یکی از اولین سایت‌های توزیع آنلاین تجاری موفق برای CDهای تولید شده توسط خود را ارائه داد. با یک حساب CD Baby، نوازندگان می‌توانستند CDهای خود را بازاریابی، بفروشند و در یک پلتفرم عمومی در دسترس هر کسی که به اینترنت دسترسی دارد، توزیع کنند. اکنون، نه تنها تولید موسیقی مستقل امکان‌پذیر بود، بلکه توزیع موسیقی مستقل نیز امکان‌پذیر بود. توزیع جذاب‌ترین بخش صنعت موسیقی نیست، اما شاید مهم‌ترین آن باشد. بدون توزیع، هیچ‌کس نمی‌توانست موسیقی جدید (یا موسیقی قدیمی، در این مورد) را پیدا کند.

فناوری دیجیتال موسیقی دیگری که برای همیشه تولید موسیقی را تغییر داد، توسعه رابط دیجیتال سازهای موسیقی (MIDI) در سال 1981 بود. MIDI یک پروتکل زبان دیجیتال است که به سازهای موسیقی الکترونیکی (مانند سینتی‌سایزرها) اجازه می‌دهد تا از طریق یک کابل ساده با یکدیگر و با رایانه‌ها ارتباط برقرار کنند. زبان MIDI پارامترهای موسیقی مانند زیر و بم، روشن/خاموش نت، صدا، Sustain و غیره را کنترل می‌کند. این زبان ساده، سریع و قابل اعتماد است و تنها 128 درجه‌بندی برای هر پارامتر امکان‌پذیر است. MIDI به خودی خود یک توسعه مفید اما تغییر دهنده بازی نبود. با این حال، هنگامی که MIDI در ترکیب با نرم‌افزار ایستگاه کاری صوتی دیجیتال (DAW) استفاده شد، نتیجه به طور قابل توجهی دسترسی به تولید موسیقی با کیفیت حرفه‌ای را دموکراتیک کرد. با دموکراتیک کردن، منظور این است که اکنون یک نوازنده آماتور معمولی می‌تواند موسیقی با کیفیت استودیو را در خانه‌های خود با تجهیزات مقرون به صرفه مبتنی بر یک رایانه شخصی تولید کند.

ایستگاه کاری صوتی دیجیتال معمولاً یک مجموعه نرم‌افزاری است که بر روی یک رایانه شخصی (Apple یا PC) اجرا می‌شود، اما می‌تواند به نرم‌افزار مشابهی که در یک سینتی‌سایزر دیجیتال مستقل اجرا می‌شود نیز اشاره داشته باشد. در هسته مجموعه نرم‌افزاری DAW یک دنباله‌ساز دیجیتال قرار دارد که به کاربر اجازه می‌دهد توالی زیر و بم‌ها (مانند نت‌های روی یک سینتی‌سایزر یا ضربات روی یک درام ماشین) را برنامه‌ریزی کند که تکرار می‌شوند («حلقه»). دنباله‌ساز DAW معمولاً چند ترک است، به این معنی که می‌توان چندین ساز یا ترک را به طور همزمان دنباله‌بندی کرد. از آنجایی که ضبط دیجیتال است، از نظر تئوری محدودیتی برای تعداد ترک‌هایی که می‌توان لایه‌بندی کرد وجود ندارد، با قدرت پردازش رایانه به عنوان عامل محدود کننده (به جای عرض نوار). این ترک‌های دنباله‌بندی حاوی داده‌های MIDI هستند که زیر و بم، صدا، مدت زمان و سایر پارامترهای موسیقی را کنترل می‌کنند. با این حال، نرم‌افزار DAW بعداً صدای دیجیتال ضبط شده را در توالی MIDI گنجاند، تا ترکیبی از صداهای سنتز شده و ضبط شده را بتوان در یک ترکیب موسیقی پیچیده لایه‌بندی کرد. استفاده از صدای ضبط شده به یک رابط صوتی نیاز دارد که سیگنال صوتی آنالوگ را از یک میکروفون یا ساز الکتریکی (مانند گیتار الکتریکی) به داده‌های دیجیتال (0 و 1) تبدیل می‌کند که سپس به رایانه و نرم‌افزار DAW ارسال می‌شود.

اولین برنامه‌های نرم‌افزاری DAW در اواخر دهه 1970 و اوایل دهه 1980 معرفی شدند. در سال 1991، شرکت Digidesign نرم‌افزار DAW Pro Tools خود را معرفی کرد که به سرعت به نرم‌افزار پیش‌فرض مورد استفاده در استودیوهای ضبط دیجیتال تبدیل شد. مدت زیادی طول نکشید تا پس از معرفی Pro Tools، چندین شرکت دیگر محصولات نرم‌افزاری DAW رقیب خود را معرفی کنند، از جمله Cubase، Digital Performer، Sonar، Ableton Live و Logic. هر یک از این محصولات ویژگی یا قیمت رقابتی منحصربه‌فردی را ارائه می‌دادند که منجر به DAWهای کاملاً مجهز و مقرون به صرفه (حتی رایگان، مانند Audacity) و آسان برای یادگیری می‌شد. از دهه 1990، نوازندگان آماتور که در خانه با نرم‌افزار DAW روی رایانه‌های خود کار می‌کردند، می‌توانستند ضبط‌های چند ترک با صدای حرفه‌ای تهیه کنند.

سهولت استفاده از این برنامه‌های DAW به نوازندگانی که حتی به تنهایی کار می‌کنند، این امکان را می‌دهد تا ضبط‌هایی با چندین ترک صدا و ساز، از جمله قطعات ارکسترال زهی یا برنجی معتبر و هارمونی‌های آوازی ایجاد کنند. بسیاری از این استودیوهای «خانگی» به قدری از نظر فناوری پیشرفته شدند که در قرن بیست و یکم بسیاری از موسیقی متن‌های تلویزیون، تبلیغات و حتی فیلم‌ها به طور کامل در خانه‌های نوازندگان حرفه‌ای تولید می‌شوند. به راحتی می‌توان فهمید که چرا: یک نوازنده تک‌نفره که در یک استودیوی پروژه با سینتی‌سایزرهای دیجیتال پیشرفته و نرم‌افزار DAW کار می‌کند، بسیار کم‌هزینه‌تر از استخدام چندین نوازنده برای گذراندن ساعت‌ها در یک استودیوی حرفه‌ای برای یک تهیه‌کننده تلویزیون یا فیلم است.

مرحله بعدی اصلی در تولید موسیقی مستقل با ظهور رسانه‌های اجتماعی و سایت‌های پخش اینترنتی، به ویژه آن‌هایی که به طور خاص به نوازندگان «بی‌نام و نشان» آماتور خدمت می‌کردند، به دست آمد. اولین سایت‌های رسانه‌های اجتماعی، مانند MySpace (راه‌اندازی شده در سال 2003) و Facebook (2006) به نوازندگان و گروه‌ها اجازه دادند تا به سرعت صفحاتی ایجاد کنند که در آن بتوانند موسیقی خود، از جمله ضبط‌ها و ویدیوها را بازاریابی کنند. نوازندگان قبلاً می‌توانستند وب‌سایت‌های اینترنتی خود را طراحی کنند، اما MySpace و Facebook رایگان بودند و به نوازندگان اجازه می‌دادند تا از طریق یک شبکه اجتماعی در حال گسترش به راحتی بازاریابی کنند.

در سال 2007، دو شرکت جدید، Bandcamp و SoundCloud پلتفرم‌های توزیع آنلاین ایجاد کردند که به طور خاص به نوازندگان مستقل خدمت می‌کردند. این خدمات یک پلتفرم اینترنتی ارائه می‌دادند که نوازندگان می‌توانستند ضبط‌های خود را بارگذاری کنند و شنوندگان می‌توانستند آن آهنگ‌ها را دانلود یا پخش کنند. پیوندهایی به ضبط‌های Bandcamp یا SoundCloud سپس می‌توانستند در رسانه‌های اجتماعی به اشتراک گذاشته شوند و دسترسی بازاریابی و توزیع نوازندگان آماتور به طور تصاعدی در سطح جهانی گسترش یابد. برای موفق‌ترین این هنرمندان مستقل، قرار گرفتن در پلتفرم‌هایی مانند SoundCloud به سرعت منجر به امضای قرارداد با یک شرکت ضبط بزرگ می‌شد. فهرست هنرمندان پاپ برجسته‌ای که از این طریق شروع به کار کرده‌اند طولانی است و شامل Billie Eilish، Post Malone، Lorde، Juice WRLD و Marshmallow است. البته سایت‌های رسانه‌های اجتماعی جدید مانند Instagram و TikTok بعد جدید مهمی را به این فرآیند با فرمت ویدیویی کوتاه اضافه کرده‌اند.

آخرین تحول در این چرخه دسترسی فزاینده به تولید موسیقی مستقل به بازار، ظهور خدمات توزیع موسیقی دیجیتال است که ضبط‌های مستقل را در تمام خدمات پخش اصلی قرار می‌دهد، هرگونه حق امتیاز حاصله را جمع‌آوری می‌کند و حتی خدمات بازاریابی حرفه‌ای را ارائه می‌دهد. یکی از اولین این خدمات، DistroKid بود که در سال 2013 راه‌اندازی شد. DistroKid در سال 2015 موفقیت قابل توجهی داشت، زمانی که آهنگی که توسط هنرمند Jack & Jack در این پلتفرم توزیع شده بود، به صدر جدول دانلود iTunes اپل بدون هیچ مداخله‌ای از طرف یک شرکت ضبط معمولی رسید. از آنجایی که DistroKid هزینه ثابتی برای توزیع دریافت می‌کند، به جای اینکه بخشی از حق امتیاز را دریافت کند، هنرمند توانست 100٪ از حق امتیاز آهنگ موفق خود را حفظ کند - چیزی که قبلاً هرگز اتفاق نیفتاده بود. این حکایت یکی از مزایای اصلی تولید و توزیع موسیقی مستقل را برجسته می‌کند: هنرمند نه تنها دسترسی آسان‌تری به بازار دارد، بلکه می‌تواند مالکیت حق چاپ موسیقی خود را حفظ کند و تمام حق امتیازهایی را که ضبط و/یا آهنگ او ممکن است به دست آورد، نگه دارد.

یک مزیت کمی طعنه‌آمیز دیگر برای تولید موسیقی مستقل این است که بستری را برای کشف آسان‌تر توسط شرکت‌های ضبط سنتی، به ویژه در عصر پخش، فراهم می‌کند. قبل از پخش، یک هنرمند جدید عمدتاً به دهان به دهان یا ارسال «دمو» ضبط به یک شرکت ضبط متکی بود تا توجه یک شرکت بزرگ را جلب کند. با توزیع مستقل در پلتفرم‌های پخش از طریق شرکت‌هایی مانند DistroKid، شرکت‌های ضبط می‌توانند به سادگی به نمودارهای محبوبیت شرکت‌های پخش مختلف نگاه کنند تا هنرمندان «ویروسی» را پیدا کنند. بسیاری از هنرمندان در دهه گذشته پس از اینکه تولیدات موسیقی مستقل آن‌ها از طریق پخش یا رسانه‌های اجتماعی «کشف» شد، قراردادهایی با شرکت‌های ضبط بزرگ منعقد کرده‌اند. یک مثال اولیه از این امر Billie Eilish بود که آهنگ سال 2015 خود، «Ocean Eyes» را در پلتفرم موسیقی مستقل SoundCloud ویروسی کرد. Eilish این آهنگ را در اتاق خواب خود با برادرش، Finneas، در سن 14 سالگی ضبط کرد. موفقیت «Ocean Eyes» در SoundCloud منجر به شنیده شدن آن توسط یک استعداد یاب با ارتباط با Interscope Records (اکنون بخشی از Universal Records) شد که این آهنگ را در سال 2016 منتشر کرد. Eilish به سرعت به یکی از موفق‌ترین و تأثیرگذارترین خوانندگان نسل خود تبدیل شد، فرآیندی که با انتشار آهنگی در SoundCloud در سن 14 سالگی آغاز شد!

مثال‌های تجاری اخیر بسیاری وجود دارد که با ضبط‌های تولید شده و توزیع شده به طور مستقل شروع شده‌اند. در واقع، چنین داستان‌هایی به یک امر عادی تبدیل شده‌اند، با شرکت‌های ضبط که اکنون از پلتفرم‌های موسیقی مستقل به عنوان منبع اصلی استعداد استفاده می‌کنند. برای بسیاری از این هنرمندان، سوال اکنون این است که آیا مزایای یک قرارداد شرکت ضبط (بازاریابی و سایر پشتیبانی‌ها) بر از دست دادن کنترل بر حق امتیاز و حق چاپ غلبه می‌کند یا خیر. یک هنرمند مانند Billie Eilish مزایای یک قرارداد شرکت ضبط بزرگ را برجسته می‌کند، از جمله بازاریابی، معاملات فیلم و بازاریابی جهانی و غیره. اما بسیاری از هنرمندان ممکن است تصمیم بگیرند که با پیشرفت‌های اخیر در تولید و توزیع مستقل، حفظ کنترل بر محصول هنری خود ترجیح داده شود به از دست دادن کنترلی که با یک قرارداد ضبط همراه است.


در طول ۱۰ سال گذشته، صنعت موسیقی دستخوش تغییرات زیادی شده است که تقریباً حفظ آن دشوار است. با اضافه شدن سرویس‌های پخش موسیقی و کانال‌های توزیع متعدد، هنرمندان توانسته‌اند بدون نیاز به عقد قرارداد با شرکت‌های بزرگ، ناشران یا شرکت‌های مدیریت، بازاریابی کنند. اما این موضوع چه تأثیری بر نحوه پیگیری پرداخت‌ها و حق امتیازات هنرمندان دارد؟ با ایجاد این خدمات دیجیتال مفید که به هنرمندان امکان می‌دهد کنترل حرفه خود را به دست بگیرند، دقیقاً چگونه به هنرمندان پول پرداخت می‌شود؟

اکثر هنرمندان، درآمد اصلی خود را از اجراهای زنده و تورها به دست می‌آورند. حقیقت این است که تنها حدود ۰.۰۰۰۰۰۲ درصد از موسیقی‌دانان به "موفقیت" می‌رسند، به این معنی که اگر سوپر استار نیستید، توانایی شما برای کسب حق امتیاز از پخش در سرویس‌های پخش موسیقی تنها چند سنت در هر دلار خواهد بود. هنرمندان شناخته‌شده می‌توانند با اجرای کنسرت و تور زنده از پس هزینه‌های خود برآیند، اما با بحران همه‌گیری، بیشتر موسیقی‌دانان در تلاشند تا راه‌هایی برای کسب درآمد و امرار معاش پیدا کنند.

چند شرکت، مانند Bandcamp، متوجه شدند که وضعیت وخیم است و نیاز به کمک به هنرمندان برای بقا بسیار زیاد است. آن‌ها یک کمپین ماهانه را آغاز کردند که در آن سهم درآمد خود را بخشیدند و کاربران (طرفداران) را تشویق کردند تا موسیقی و کالاهای هنرمندان را خریداری کنند که سود ۱۰۰٪ آن بلافاصله به هنرمندان پرداخت می‌شد.

این یک کمپین اصیل بود که همبستگی را در جامعه موسیقی ایجاد کرد، زیرا طرفداران به صورت خیریه کمک می‌کردند. برخی از هنرمندان ممکن است وضعیت بهتری نسبت به دیگران داشته باشند، اما در مجموع، بسیاری از هنرمندان توانستند بخشی از قبوض خود را پرداخت کنند و شاید حتی مقداری پول برای ادامه خلق آثار هنری داشته باشند... اما آیا این برای گذراندن دوره همه‌گیری برای هنرمندان کافی بود؟

**چگونه هنرمندان مستقل امروزه می‌توانند امرار معاش کنند؟**

با وجود پلتفرم‌های دیجیتال متعددی که بر روی موسیقی تمرکز دارند، فرصت‌های زیادی برای کسب درآمد برای هنرمندان وجود دارد. علاوه بر سرویس‌های پخش موسیقی، بسیاری از هنرمندان موسیقی خود را برای فرصت‌های همگام‌سازی (sync) در دسترس قرار می‌دهند، یا با داشتن ناشر/برچسب یا سرویس همگام‌سازی که به نمایندگی از آن‌ها کار می‌کند، یا با همکاری با یک شرکت کتابخانه موسیقی برای میزبانی از آهنگ‌های خود.

با این حال، برای اکثر هنرمندان مستقل، پیمایش این نوع فرصت‌ها مانند یک چالش بزرگ به نظر می‌رسد، زیرا دانستن نحوه قرار گرفتن در مقابل افراد مناسب و فرصت‌های شبکه‌سازی اغلب دشوار است، به ویژه در دوران همه‌گیری. متأسفانه، حتی با وجود این گزینه‌ها، درآمد اغلب بین سهامداران، مانند شرکت‌های برچسب و ناشران تقسیم می‌شود و تنها بخش کوچکی از این پول واقعاً به هنرمند می‌رسد.

بیایید عمیق‌تر به نحوه کار مدل‌های درآمدی این خدمات بپردازیم، باشد که؟

**مدل Pro-Rata اسپاتیفای**

هنرمندان بیشتر درآمد خود را از پخش، همگام‌سازی و پخش رادیویی به صورت حق امتیاز به دست می‌آورند. در مورد اسپاتیفای، آن‌ها حدود نیمی از درآمد خود را به شرکای برچسب ضبط صدا و حدود ۱۰ تا ۱۵ درصد را به ناشران موسیقی و ترانه‌سراها توزیع می‌کنند. نحوه کار مدل "pro-rata" به این صورت است که تمام درآمد حاصل از حق امتیاز در یک صندوق جمع‌آوری می‌شود، سپس پول بر اساس "سهم" هنرمندان در این صندوق توزیع می‌شود. این "سهم" به موارد زیر بستگی دارد:

*   محل پخش موسیقی
*   تعداد کل پخش‌ها
*   تعداد پخش‌های هنرمند
*   کل میزان درآمد حق امتیاز تولید شده

محل پخش یک عامل مهم در این معادله است زیرا همه پلتفرم‌های پخش دیجیتال در هر کشور نرخ‌های متفاوتی دارند. این بدان معناست که کاربران بسته به قیمت اشتراک ویژه در آن منطقه خاص، درآمد بیشتری یا کمتری ایجاد می‌کنند. به عنوان مثال، پخش از ایالات متحده نرخ بالاتری نسبت به پخش در مکزیک و غیره خواهد داشت.

سپس این سوال مطرح می‌شود که چه کسی به موسیقی گوش می‌دهد. آیا آن‌ها اعضای رایگان هستند یا مشترکین ویژه؟ درآمد حاصل از این دو نوع مشتری بر کل درآمد حق امتیاز تأثیر می‌گذارد. بدیهی است که کاربران رایگان درآمد کمتری ایجاد می‌کنند، در حالی که مشترکین ویژه درآمد بیشتری تولید می‌کنند.

این امر منجر به توزیع نابرابر درآمد می‌شود. در حالی که تعداد کمی از هنرمندان محبوب (سوپر استارها) حدود ۹۰ درصد از درآمد اختصاص داده شده به هنرمندان را به دست می‌آورند، اکثریت دیگر با ۱۰ درصد باقی می‌مانند. طبق این آمار، اسپاتیفای به طور متوسط ۰.۰۰۳۸ دلار به ازای هر پخش به هنرمندان خود پرداخت می‌کند.

همانطور که می‌بینید، این مدل فقط برای ۰.۰۰۰۰۰۲ درصد از موسیقی‌دانان موفق که اینقدر دیده می‌شوند تا بتوانند پخش‌های زیادی داشته باشند، کار می‌کند. برای هنرمندانی که ۱۰،۰۰۰ پخش دارند، که به نظر مبلغ قابل قبولی است، پرداخت بین ۶۰ تا ۸۴ دلار است، قبل از اینکه هرگونه سهمی به سهامداران (یعنی DSP، برچسب‌ها، ناشران) پرداخت شود.

علاوه بر این، این اعداد به اندازه شاخص داو جونز متغیر هستند... اما بیایید بگوییم که این واقعاً غرامت عادلانه‌ای برای هنرمندان نیست، زمانی که تنها تعداد کمی می‌توانند با این نوع پلتفرم‌های پخش، درآمدی برای زندگی داشته باشند.

**رویکرد User-Centric دیزر**

دیزر یک پلتفرم پخش دیگر است، اما آن‌ها مدل "pro-rata" را ناعادلانه می‌دانند و سیستم پرداخت متفاوتی را ارائه می‌دهند. از آنجایی که این یک مدل جدیدتر است، شواهد قطعی در مورد نحوه عملکرد آن نداریم، اما برخی از پیش‌بینی‌ها را داریم...

برخلاف pro-rata، این سیستم به هنرمندان اجازه می‌دهد تا زمانی که طرفدار به موسیقی آن‌ها گوش می‌دهد، حق امتیاز دریافت کنند. بنابراین، هنگامی که یک آهنگ پخش می‌شود، حق امتیاز مستقیماً به هنرمند می‌رود، به جای اینکه وارد یک صندوق درآمد شود. رویکرد user-centric عادات شنوندگان را همراه با تعداد پخش‌ها در نظر می‌گیرد. اگر هنرمندی پایگاه طرفداران فعالی داشته باشد، درآمد بیشتری کسب می‌کند و بالعکس.

با این مدل، شکاف درآمدی بین بالای هرم و پایین آن کمی کاهش می‌یابد. با این حال، این سیستم به هنرمندی وابسته است که پایگاه طرفداران بزرگ و فعالی داشته باشد. این به هنرمندان کمک می‌کند تا سهم واقعی خود از پخش‌ها را حفظ کنند، اما به این معنی نیست که پرداخت کلی بالایی وجود دارد. برای هنرمندان با پخش متوسط تا پایین، آن‌ها هنوز نمی‌توانند بیشتر از چند قبض مواد غذایی را پرداخت کنند.

**کتابخانه‌های موسیقی استوک**

همگام‌سازی موسیقی زمانی اتفاق می‌افتد که آهنگ یک هنرمند در یک فیلم، تبلیغات یا محتوای رسانه‌ای استفاده شود. راه‌های مختلفی وجود دارد که می‌توان موسیقی را برای این نوع محتوا مجوز داد.

کتابخانه‌های موسیقی استوک به همه نوع رسانه پاسخ می‌دهند، اغلب به عنوان "needle drop" در نظر گرفته می‌شوند، زیرا درصد زیادی از این کتابخانه بر اساس کاتالوگ‌های قدیمی از آهنگسازان و سایر سازندگان موسیقی برای استفاده در پروژه‌های کم‌هزینه است. موسیقی ممکن است عمومی‌تر و با کیفیت نیمه‌حرفه‌ای باشد، که منجر به فروش موسیقی به مشتریان خارجی با قیمت مقرون به صرفه‌تر می‌شود.

بسیاری از سایت‌های استوک، مانند TAXI یا Artlist، به هنرمندان اجازه می‌دهند تا آهنگ‌های خود را آپلود کنند. با این حال، اکنون آهنگ‌ها بخشی از یک کتابخانه گسترده‌تر هستند، گاهی اوقات بیش از ۳۰ هزار آهنگ، که در آن یک بازی منتظر با شانس کم برای به دست آوردن یک همگام‌سازی کم‌هزینه وجود دارد. این سایت‌ها به شدت به برچسب‌گذاری صحیح آهنگ‌های شما برای یافتن آن‌ها توسط کاربران متکی هستند. امید این است که آهنگ شما در الگوریتم برای جستجو در میان هزاران آهنگ دیگر گنجانده شود.

همانطور که گفته شد، آهنگ‌های این سایت‌ها به عنوان ارزان‌ترین گزینه برای کاربران شناخته می‌شوند. هنرمندان بازده چندانی از تلاش‌های خود دریافت نمی‌کنند. در این نوع سایت‌ها، معمولاً یک قیمت ثابت و درصد درآمد برای همه آهنگ‌ها وجود دارد. نرخ‌ها به شرکت بستگی دارد، اما به طور کلی، هنرمندان حدود ۲۰ تا ۳۰ درصد از آنچه آهنگ ممکن است به فروش برسد، دریافت می‌کنند. بسیاری از سایت‌های استوک همچنین آهنگ‌ها را مستقیماً از آهنگسازان و هنرمندان خریداری می‌کنند و هنرمند را از هرگونه حق امتیاز یا فرصت مالی در آینده محروم می‌کنند.

در حالی که موسیقی استوک می‌تواند فرصتی برای برخی از موسیقی‌دانان برای نمایش آثار خود و بازاریابی موسیقی خود باشد، مدل‌های سازگارتر با هنرمندان در دنیای موسیقی برای محتوا وجود دارد.

این ما را به شرکت‌های موسیقی همگام‌سازی می‌رساند.

**شرکت‌های موسیقی همگام‌سازی**

شرکت‌های موسیقی همگام‌سازی، مانند BOPPER، کمی گزینشی‌تر هستند و به عنوان یک گزینه مجوز موسیقی ممتاز برای سازندگان رسانه در نظر گرفته می‌شوند. آن‌ها اغلب مستقیماً با هنرمندان، و همچنین شرکت‌های برچسب و ناشران قرارداد می‌بندند تا بتوانند حقوق آهنگ‌ها را به نمایندگی از هنرمند (برچسب ضبط صدا یا ناشر) پاک کنند.

شرکت‌های همگام‌سازی سپس می‌توانند آهنگ‌های هنرمندان را در وب‌سایت‌های خود، تلاش‌های فروش و غیره بازاریابی کنند. اساساً، شما به آن‌ها حقوق می‌دهید تا به همگام‌سازی آهنگ‌های شما کمک کنند و با ارتباطات خود، به بازاریابی موسیقی شما به تصمیم‌گیرندگان مناسب کمک می‌کنند.

اگر آن‌ها در به دست آوردن یک همگام‌سازی موفق شوند، هنرمند معمولاً می‌تواند ۲۰ تا ۵۰ درصد از قیمت کل مجوز همگام‌سازی را دریافت کند، که قیمت بالاتری نسبت به آنچه ممکن است در یک سایت موسیقی استوک فروخته شود، خواهد بود.

با این حال، تفاوت اصلی این است که خدمات موسیقی همگام‌سازی آهنگ‌هایی را که برای بازار هدف خاص خود مناسب هستند، انتخاب می‌کنند. فهرست‌ها و کتابخانه‌های موسیقی همگام‌سازی موسیقی با کیفیت بالاتر و خروجی درآمدی بالاتری برای هنرمندان ارائه می‌دهند.

این مدل ما در Bopper است، با رویکردی حتی شفاف‌تر از اکثر موارد. Bopper با هنرمندان و گروه‌های مستقل کار می‌کند که موسیقی آن‌ها بررسی و انتخاب می‌شود تا قابلیت همگام‌سازی داشته باشد. هر آهنگ به صورت جداگانه قیمت‌گذاری می‌شود (بسته به نرخ تعیین شده توسط هنرمند) تا آن‌ها برای کار خود به طور عادلانه پرداخت شوند، بدون اینکه مجبور شوند در مذاکرات وقت‌گیر غرق شوند.

برخلاف سایر خانه‌های همگام‌سازی، Bopper توانایی هنرمند برای کسب حق امتیازهای آینده را نیز از بین نمی‌برد. اغلب شرکت‌ها بخشی از سهم نویسنده یا ناشر هنرمند را برای بهره‌مندی از پرداخت‌های حق امتیاز احتمالی آینده می‌گیرند.

Bopper فضایی ایجاد کرده است که ما به طور مداوم آهنگ‌ها را در درخواست‌های مختلف ارائه می‌دهیم و به هنرمندان خود حداقل ۵۰ درصد از هر مجوز همگام‌سازی پرداخت می‌کنیم، برخی از آن‌ها بیش از ۲۰ هزار دلار هستند. Bopper همچنین شفافیت کامل در مورد هزینه یک آهنگ ارائه می‌دهد، همه در وب‌سایت، هنگام تعیین شرایط بودجه و ایجاد مجوز. اکثر خانه‌های همگام‌سازی آنقدر شفاف نیستند و قیمت‌ها برای رسانه و مجوز می‌تواند از پروژه‌ای به پروژه دیگر متفاوت باشد.

**آینده**

در طول سال‌ها چشم‌انداز بسیار تغییر کرده است. رسانه‌های اجتماعی، خدمات تحویل موسیقی و گزینه‌های صدور مجوز موسیقی به هنرمندان اجازه داده‌اند تا کنترل حرفه خود را به دست بگیرند بدون اینکه تحت فشار قرار گیرند تا برای بازاریابی خود قرارداد برچسب/ناشر دریافت کنند. اما بدون تور، اکنون که کنسرت‌های زنده به حالت تعلیق درآمده‌اند (امیدواریم به طور موقت)، نیازی به شرلوک هولمز نیست تا متوجه شویم که منابع درآمدی هنرمندان امروزی محدود است.

خبر خوب این است که با پیشرفت فناوری و افزایش تقاضا، خدمات بیشتری ظاهر می‌شوند تا فرصت‌های بیشتری را برای هنرمندان برای کسب درآمد مناسب از هنر خود فراهم کنند.

همه‌گیری باعث ایجاد یک خریدار موسیقی آگاه‌تر شده است و شنوندگان باید بیشتر به این فکر کنند که هنرمندان چگونه درآمد کسب می‌کنند و مشوق‌هایی را برای اطمینان از استفاده از پلتفرم‌های حمایتی‌تر اتخاذ کنند.

همانطور که صنعت موسیقی در این زمان‌ها تکامل می‌یابد، تبدیل شدن به یک مأموریت اجتماعی و اخلاقی برای اطمینان از اینکه همه هنرمندان غرامت عادلانه‌ای برای کار خود دریافت می‌کنند، ضروری است. با شکسته شدن مدل‌های قدیمی، وظیفه ما به عنوان مصرف‌کنندگان محتوا این است که از مدل‌هایی که از خود هنرمندان حمایت می‌کنند، حمایت کنیم.


درک مشکلات مالی هنرمندان مستقل و چگونگی کمک به آن‌ها
در دنیایی که صنعت سرگرمی با معاملات چند میلیون دلاری و رکوردهای استریم شکسته شده می‌درخشد، تصور اینکه هنرمندان، نویسندگان و اجراکنندگان در موفقیت مالی غرق شده‌اند، آسان است. با این حال، بررسی دقیق‌تر واقعیت تلخی را آشکار می‌کند: بسیاری از هنرمندان مستقل برای گذران زندگی تلاش می‌کنند و به سختی می‌توانند از آثار اصلی خود در بازار فعلی کسب درآمد کنند.

نابرابری چند میلیارد دلاری
Forbes گزارش داد که پردرآمدترین سرگرمی‌سازان سال 2022 قبل از مالیات و کارمزد، 4.4 میلیارد دلار درآمد کسب کرده‌اند. اما آنچه شگفت‌انگیز است این است که بیشتر این افراد پردرآمد، چیز جدیدی خلق نکرده‌اند. در عوض، آن‌ها با فروش کاتالوگ‌ها، استودیوها یا حقوق خود به سرویس‌های استریم یا شرکت‌های سرمایه‌گذاری خصوصی، از دارایی‌های موجود خود سود بردند. این نابرابری آشکار، مشکلات مالی پیش روی اجراکنندگان، خالقان، نویسندگان و هنرمندان در کسب سود از آثار اصلی خود در صنعت امروز را برجسته می‌کند.

درآمد ثابت هنرمندان مستقل
طبق گزارش Statista، درآمد صنعت "هنرمندان، نویسندگان و اجراکنندگان مستقل" در ایالات متحده در سال 2017، 18.6 میلیارد دلار بوده است که پیش‌بینی می‌شود تا سال 2024 به 23.1 میلیارد دلار برسد. با این حال، این ارقام امیدوارکننده به معنای درآمد متوسط بالا برای افراد در این بخش نیست.

داده‌های اداره آمار کار نشان می‌دهد که میانگین دستمزد سالانه هنرمندان، نویسندگان و اجراکنندگان مستقل در ماه مه 2020 تنها 32900 دلار بوده است. این رقم به طور قابل توجهی کمتر از میانگین دستمزد سالانه برای همه مشاغل است که 41950 دلار بوده است.

در حالی که Data USA میانگین دستمزد سالانه کمی بالاتر برای هنرمندان، نویسندگان و اجراکنندگان مستقل در سال 2020 به میزان 52473 دلار گزارش کرده است، این عدد می‌تواند گمراه‌کننده باشد. این اغلب شامل تعداد کمی از افراد پردرآمد است که میانگین را به سمت بالا متمایل می‌کنند و هزینه‌های قابل توجهی را که این هنرمندان متحمل می‌شوند، از جمله تجهیزات، مواد، سفر، بازاریابی، مالیات و بیمه، در نظر نمی‌گیرد.

نویسندگان در تلاش برای امرار معاش
نویسندگان به طور خاص با چالش‌های مالی دشواری روبرو هستند. یک نظرسنجی توسط The Authors Guild نشان داد که میانگین درآمد نویسندگان منتشر شده در سال 2017 تنها 6080 دلار بوده است که 42 درصد کاهش نسبت به سال 2009 است. به طرز تکان‌دهنده‌ای، تنها 39 درصد از نویسندگان می‌توانند به طور انحصاری به درآمد مرتبط با نوشتن خود تکیه کنند. این آمار نشان می‌دهد که بیشتر نویسندگان برای گذران زندگی به منابع درآمدی دیگر نیاز دارند.

هنرمندان تجسمی: زیر خط فقر
هنرمندان تجسمی نیز با شرایط مالی وخیم دست و پنجه نرم می‌کنند. طبق گزارش The Creative Independent، میانگین درآمد هنرمندان تجسمی در سال 2018 تنها 20000 دلار بوده است که بسیار کمتر از خط فقر برای یک خانواده سه نفره در ایالات متحده است. همان گزارش نشان داد که 61 درصد از هنرمندان تجسمی مجبور به انجام شغل دوم شده‌اند و 75 درصد بدهی انباشته کرده‌اند. این آمارها تصویری تلخ از چالش‌های مالی که هنرمندان تجسمی برای گذران زندگی از طریق هنر خود با آن روبرو هستند، ارائه می‌دهد.

موسیقیدانان در مضیقه مالی
با اضافه شدن به این وضعیت مالی ناگوار، موسیقیدانان مستقل با مجموعه چالش‌های خاص خود روبرو هستند. طبق گزارش Two Story Melody، میانگین درآمد موسیقیدانان مستقل در سال 2018 تنها 5750 دلار در سال بوده است. با این حال، توجه به این نکته ضروری است که این رقم ممکن است تحت تأثیر تعداد کمی از افراد پرتراکم قرار گیرد که درآمد بسیار بیشتری نسبت به اکثر همتایان خود کسب کرده‌اند.

وضعیت حتی وخیم‌تر می‌شود وقتی که میانگین درآمد موسیقیدانان مستقل در سال 2018 که تنها 2500 دلار در سال بود، در نظر گرفته شود. این رقم کمتر از خط فقر برای یک نفر در ایالات متحده است و شرایط مالی ناگوار بسیاری از موسیقیدانان را برجسته می‌کند.

چالش‌های پیش روی هنرمندان مستقل
هنرمندان مستقل با چالش‌های متعددی روبرو هستند که موفقیت مالی و شناخت آن‌ها در صنعت را با مانع مواجه می‌کند. این چالش‌ها عبارتند از:

محدودیت در دیده شدن: هنرمندان مستقل اغلب برای کسب دیده شدن و شناخت در صنعتی که تحت سلطه بازیگران تثبیت شده است، تلاش می‌کنند. آن‌ها باید به طور فعال در بازاریابی خود، شبکه‌سازی و جستجوی فرصت‌هایی برای دیده شدن تلاش کنند.
محدودیت منابع: هنرمندان مستقل فاقد حمایت مالی هستند و باید راه‌های خلاقانه‌ای برای تأمین مالی پروژه‌های خود و پوشش هزینه‌هایی مانند تجهیزات، سفر و بازاریابی پیدا کنند.
ایجاد پایگاه طرفداران: جذب و حفظ پایگاه طرفداران وفادار در یک بازار رقابتی نیازمند محتوای مداوم و با کیفیت بالا و تعامل با طرفداران از طریق کانال‌های مختلف است.
متمایز شدن: یافتن صدای منحصر به فرد و نوآوری در یک صنعت شلوغ برای هنرمندان مستقل برای متمایز شدن از دیگران ضروری است.
حفظ انگیزه: استرس و عدم اطمینان یک شغل بدون درآمد ثابت نیازمند برنامه‌ریزی دقیق و یک سیستم حمایتی قوی است.

نقش بازاریابان
برای موسیقیدانان، نویسندگان و هنرمندان تجسمی، بازاریابان نقش مهم اما اغلب نادیده گرفته شده‌ای در مشکلات مالی آن‌ها ایفا می‌کنند. این بازاریابان می‌توانند شامل شرکت‌های ضبط، توزیع‌کنندگان، ناشران، مدیران، نمایندگان، تبلیغ‌کنندگان، پلتفرم‌های استریم، گالری‌ها، فروشندگان، خانه‌های حراج، پلتفرم‌های آنلاین، گردآورندگان و مشاوران باشند. آن‌ها به روش‌های مختلف مشارکت می‌کنند و اغلب درصدی از درآمد حاصل از هنرمندان از منابع مختلف را دریافت می‌کنند.

برای موسیقیدانان، این منابع شامل فروش موسیقی، استریم، دانلود، مجوز، کالاهای تجاری، اجراهای زنده و موارد دیگر است. درصدی که گرفته می‌شود می‌تواند بسته به شرایط قرارداد، خدمات ارائه شده و قدرت چانه‌زنی هنرمند بسیار متفاوت باشد. طبق Music Industry How To، برخی از درصدهای رایج شامل شرکت‌های ضبط که 50 تا 85 درصد از فروش موسیقی یا استریم را دریافت می‌کنند، در حالی که پلتفرم‌های استریم ممکن است بین 0.003 تا 0.019 دلار به ازای هر استریم به هنرمندان پرداخت کنند.

هنرمندان تجسمی با چالش‌های مشابهی روبرو هستند، با گالری‌هایی که 40 تا 60 درصد از فروش آثار هنری را دریافت می‌کنند و فروشندگان 10 تا 30 درصد را دریافت می‌کنند. پلتفرم‌های آنلاین، گردآورندگان و مشاوران نیز سهمی را مطالبه می‌کنند که بسته به عواملی مانند شهرت و تقاضا متفاوت است.

نویسندگان در ترکیب بازاریابی
نویسندگان نیز سهم خود از بازاریابان را دارند، اما درصدهای مربوطه می‌توانند متنوع‌تر و پیچیده‌تر باشند. میزان درآمدی که بازاریابان از نویسندگان به دست می‌آورند به عوامل مختلفی از جمله نوع نویسنده، نوع بازاریاب و ماهیت قرارداد یا توافق بستگی دارد.

برای نویسندگان خودنشر، بازاریابان ممکن است شامل خدمات توزیع دیجیتال، پلتفرم‌های آنلاین یا پلتفرم‌های جمع‌سپاری باشند. این بازاریابان ممکن است درصدی از درآمد حاصل از نویسندگان از منابع مختلف مانند فروش کتاب، استریم، دانلود، مجوز، کالاهای تجاری و موارد دیگر را دریافت کنند. طبق Music Industry How To، برخی از درصدهای رایج شامل خدمات توزیع دیجیتال که 0 تا 20 درصد از درآمد حاصل از فروش کتاب یا استریم را دریافت می‌کنند، پلتفرم‌های آنلاین که 25 تا 75 درصد و پلتفرم‌های جمع‌سپاری که 5 تا 15 درصد از درآمد حاصل از کمک‌های مالی یا تعهدات را دریافت می‌کنند.

برای نویسندگان منتشر شده به طور سنتی، بازاریابان ممکن است شامل ناشران، توزیع‌کنندگان، نمایندگان یا خرده‌فروشان باشند. این بازاریابان ممکن است درصدی از درآمد حاصل از نویسندگان از منابع مختلف مانند فروش کتاب، پیش‌پرداخت‌ها، حق‌الزحمه‌ها، مجوزها و موارد دیگر را دریافت کنند. طبق Book Riot، برخی از درصدهای رایج شامل ناشران که 80 تا 95 درصد از درآمد حاصل از فروش کتاب یا استریم را دریافت می‌کنند، توزیع‌کنندگان که 10 تا 25 درصد، نمایندگان که 10 تا 20 درصد از پیش‌پرداخت‌ها یا حق‌الزحمه‌ها و خرده‌فروشان مانند کتابفروشی‌ها یا فروشندگان آنلاین که 40 تا 60 درصد از قیمت خرده‌فروشی کتاب را دریافت می‌کنند.

حمایت از هنرمندان مستقل
در این دوران چالش‌برانگیز، حمایت از هنرمندان مستقل نه تنها نشان‌دهنده قدردانی است، بلکه خط حیاتی برای تلاش‌های هنری آن‌ها است. در اینجا چند راه برای ایجاد تفاوت معناداری در زندگی آن‌ها وجود دارد:

دنبال کنید و تعامل داشته باشید: آن‌ها را در رسانه‌های اجتماعی و پلتفرم‌های استریم دنبال کنید. با محتوای آن‌ها از طریق لایک‌ها، نظرات، اشتراک‌گذاری‌ها و تگ‌ها تعامل داشته باشید تا دید و دسترسی آن‌ها افزایش یابد.
خرید آثار آن‌ها: موسیقی، کالا، بلیط یا عضویت آن‌ها را خریداری کنید تا درآمد مستقیم فراهم کنید و حمایت خود را نشان دهید.
کمک به جمع‌سپاری: به کمپین‌های جمع‌سپاری، حساب‌های Patreon یا صندوق‌های انعام آن‌ها کمک مالی کنید تا به پوشش هزینه‌ها و تأمین مالی پروژه‌های آن‌ها کمک کنید.
اطلاع‌رسانی: آثار آن‌ها را با دوستان، خانواده و جوامع آنلاین به اشتراک بگذارید و توصیه کنید تا قرار گرفتن در معرض و ارجاعات دهان به دهان آن‌ها افزایش یابد.
نظرات و رتبه‌بندی‌ها: نظرات، رتبه‌بندی‌ها یا بازخورد مثبت در مورد آثار آن‌ها بنویسید تا شهرت و اعتبار آن‌ها افزایش یابد.
پلتفرم‌های منصفانه را انتخاب کنید: موسیقی آن‌ها را در پلتفرم‌هایی استریم کنید که حق‌الزحمه منصفانه‌ای پرداخت می‌کنند یا از هنرمندان به طور مستقیم حمایت می‌کنند تا به آن‌ها کمک کنید از استریم‌های خود درآمد بیشتری کسب کنند.
در رویدادهای زنده شرکت کنید: در نمایش‌های زنده، رویدادهای آنلاین یا کارگاه‌های آن‌ها شرکت کنید تا با آن‌ها ارتباط برقرار کنید و استعدادهای آن‌ها را به نمایش بگذارید.
همکاری کنید: در پروژه‌های خلاقانه همکاری کنید یا مهارت‌ها و خدمات خود را ارائه دهید تا به آن‌ها کمک کنید شبکه خود را گسترش دهند و از دیگران یاد بگیرند.
تشویق: پیام‌های تشویق، قدردانی یا سپاس را برای آن‌ها ارسال کنید تا احساس ارزشمندی و انگیزه کنند.

علیرغم جذابیت زرق و برق صنعت سرگرمی، هنرمندان مستقل اغلب با مشکلات مالی و عدم اطمینان دست و پنجه نرم می‌کنند. حمایت از آن‌ها از طریق دنبال کردن، تعامل، خرید و کمک می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر توانایی آن‌ها در دنبال کردن اشتیاق خود و ایجاد هنر معنادار داشته باشد. با این کار، نه تنها به آن‌ها کمک می‌کنیم زنده بمانیم، بلکه به عنوان متخصصان خلاق شکوفا شویم. هنر مستقل ارزش حمایت دارد و هر تلاشی ارزشمند است.


در سپیده‌دم قرن بیست و یکم، هنرمند جدیدی در صحنه جهانی ظهور کرد. هنرمندی که نه از ذهن و دست انسان، بلکه از الگوریتم‌های پیچیده و شبکه‌های عصبی گسترده هوش مصنوعی متولد شده بود. این هنرمند با پیکسل‌ها نقاشی می‌کرد، با کد آهنگسازی می‌کرد و با آمار مجسمه‌سازی می‌کرد. این دوران عصر هوش مصنوعی در هنر است، ترکیبی پیشگامانه از فناوری و خلاقیت که در حال تغییر شکل چشم‌انداز زیبایی‌شناختی و به چالش کشیدن عمیق‌ترین باورهای ما در مورد ماهیت زیبایی، خلاقیت و خود هنر است.
این بررسی به قلمرو فزاینده‌ای تأثیرگذار از هنر مبتنی بر هوش مصنوعی می‌پردازد. ما در یک نقطه عطف منحصر به فرد در تاریخ ایستاده‌ایم که در آن تکانه‌های اختراعی ما توسط الگوریتم‌هایی که خلق کرده‌ایم منعکس و تقویت می‌شود. در حالی که این قلمرو جذاب را ترسیم می‌کنیم، مجبوریم با اشکال جدیدی از بیان زیبایی‌شناختی و سؤالات فلسفی روبرو شویم که جوهر هنر، ادراک و سلیقه را به چالش می‌کشند.
این مقاله تقاطع هوش مصنوعی، هنر و فلسفه را بررسی و پیامدهای عمیق آن را برای جامعه بشری تجزیه و تحلیل می‌کند. در دنیای به سرعت در حال دیجیتالی شدن، هوش مصنوعی به بخش‌های زیادی، از مراقبت‌های بهداشتی و امور مالی گرفته تا سرگرمی و آموزش، تبدیل شده است. حوزه هنر، سنگر فردیت و خلاقیت انسانی، دست نخورده باقی نمانده است. در اینجا، جایی که کد باینری با ضربات قلم‌مو روبرو می‌شود، تأثیر هوش مصنوعی ابعاد فلسفی متمایزی به خود می‌گیرد.
هنر در طول تاریخ، آینه‌ای از وضعیت انسان بوده است که رویاها، ترس‌ها، امیدها و واقعیت‌های ما را منعکس می‌کند. با ورود هوش مصنوعی به کارگاه هنری، شیوه‌های جدیدی از بیان را به ارمغان می‌آورد و تعاریف سنتی ما از هنر، هنرمند و مخاطب را به چالش می‌کشد. ظهور هنر مبتنی بر هوش مصنوعی ما را وادار می‌کند تا ماهیت خلاقیت، مفهوم اصالت و نقش ادراک و سلیقه انسانی را در تعیین آنچه هنر محسوب می‌شود، زیر سؤال ببریم.
سفر ما به قلب زیبایی‌شناسی مصنوعی صرفاً کاوشی در هنر یا فناوری نیست، بلکه غواصی عمیق در پیامدهای فلسفی دنیایی است که خلاقیت انسان و ماشین در هم تنیده شده است. کمربندها را ببندید زیرا ما در این سفر جذاب، قلمروهای ناشناخته خلاقیت، زیبایی‌شناسی و هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم.
II. تکامل هوش مصنوعی در هنر
تاریخچه مختصری از هوش مصنوعی در هنر
داستان هوش مصنوعی در هنر گواهی جذاب بر تقاطع خلاقیت و قدرت محاسباتی است. آغازهای متواضع آن را می‌توان به اواسط قرن بیستم ردیابی کرد، زمانی که اولین نشانه‌های هنر الگوریتمی شروع به ظهور کرد. با این حال، تنها با ظهور یادگیری ماشین و انفجار قدرت محاسباتی بود که هوش مصنوعی واقعاً شروع به برجسته‌سازی خود در بوم نقاشی تاریخ هنر کرد.
اولین آزمایش‌ها در هنر محاسباتی مبتنی بر قانون بودند و از الگوریتم‌های ساده برای تولید الگوها و طرح‌ها استفاده می‌کردند. اینها چیزی نبود که ما به طور سنتی آن را 'هوش مصنوعی' تعریف کنیم، اما زمینه را برای هنر پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی که امروزه می‌بینیم فراهم کردند. سریع به امروز، هوش مصنوعی از تولیدکنندگان الگوی ابتدایی به سیستم‌های پیچیده‌ای تکامل یافته است که قادر به ایجاد آثاری هستند که تقریباً از دست‌سازهای انسانی قابل تشخیص نیستند.
چگونه هوش مصنوعی هنر خلق می‌کند
جادوی مدرن هنر هوش مصنوعی در قدرت الگوریتم‌های مولد و شبکه‌های عصبی نهفته است. این ابزارهای قدرتمند امکان ایجاد 'هنر مولد' - که به صورت الگوریتمی تولید شده و معمولاً غیرتکراری است - را فراهم می‌کنند. در قلب این جنبش شبکه‌های مولد متخاصم (GAN) قرار دارند، نوعی الگوریتم شبکه عصبی که قادر به تولید تصاویر کاملاً جدید بر اساس مجموعه داده‌های گسترده‌ای است که روی آن آموزش داده شده است.
این فرآیند شبیه به یک هنرمند و منتقد مجازی است که به طور همزمان کار می‌کنند. 'مولد' یک اثر ایجاد می‌کند و 'تمیزکننده' آن را در برابر مجموعه داده‌های آموخته شده ارزیابی می‌کند. از طریق تکرار و بازخورد مداوم، سیستم آثار خود را اصلاح می‌کند و آثار هنری پیچیده‌تر و جذاب‌تری تولید می‌کند.
نقاط عطف کلیدی و آثار هنری برجسته هوش مصنوعی
سفر ما از طریق هنر هوش مصنوعی با به رسمیت شناختن نقاط عطف کلیدی و آثار هنری برجسته هوش مصنوعی که تأثیر ماندگاری در این زمینه داشته‌اند، کامل می‌شود. در سال 2015، DeepDream گوگل تخیل جهان را به دست گرفت و تصاویر معمولی را به مناظر رویایی روانگردان تبدیل کرد و پتانسیل هوش مصنوعی در هنر را به عموم مردم معرفی کرد.
پس از آن پروژه‌هایی مانند DeepArt و Prisma از قدرت هوش مصنوعی برای تبدیل عکس‌ها به آثار هنری با سبک هنرمندان مشهوری از ونگوگ تا پیکاسو استفاده کردند. در یک لحظه تاریخی در سال 2018، اثر هنری "پرتره ادماوند دو بلامی"، که توسط هوش مصنوعی توسعه یافته توسط مجموعه هنری Obvious ایجاد شده بود، در کریستی به قیمت شگفت‌انگیز 432،500 دلار به حراج گذاشته شد و نشان‌دهنده لحظه مهمی از به رسمیت شناختن هوش مصنوعی در دنیای سنتی هنر بود.
این نقاط عطف نشان‌دهنده تکامل هوش مصنوعی در هنر و یک تغییر پارادایمی در درک و پذیرش ما از هوش مصنوعی به عنوان ابزاری قانونی برای بیان هنری است. آنها گواهی قدرتمندی بر افزایش پیچیدگی هوش مصنوعی و پتانسیل آن برای بازتعریف مرزهای هنر هستند.
III. فلسفه هنر مبتنی بر هوش مصنوعی
هنر چیست؟
همانطور که بیشتر به دنیای هنر مبتنی بر هوش مصنوعی وارد می‌شویم، با سؤالات فلسفی روبرو می‌شویم که مفاهیم سنتی ما از هنر، خلاقیت و تألیف را به چالش می‌کشند. این ملاحظات ما را به تأمل عمیق دعوت می‌کند: هنر چیست، واقعاً؟ آیا هوش مصنوعی می‌تواند واقعاً خلاق باشد، یا صرفاً الگوهای انسانی را تکرار می‌کند؟ در نهایت، هنرمند کیست - هوش مصنوعی، برنامه‌نویس یا هر دو؟
هنر، در جوهر خالص خود، شکلی از بیان انسانی است - بازتابی از تجربیات، احساسات و دیدگاه‌های ما. قلمرویی عمیقاً شخصی و ذهنی است که گفته می‌شود زیبایی در چشم بیننده است. از افلاطون و ارسطو گرفته تا کانت و هیوم، فیلسوفان در طول اعصار با تعریف هنر دست و پنجه نرم کرده‌اند، وظیفه‌ای که در دنیای مدرن و تقویت‌شده با هوش مصنوعی ما به همان اندازه مبهم باقی مانده است.
هوش مصنوعی و خلاقیت
ورود هوش مصنوعی به این عرصه ما را وادار می‌کند تا تعاریف خود از هنر و خلاقیت را دوباره بررسی کنیم. آیا این قلمروها منحصراً متعلق به آگاهی انسان هستند، یا ماشینی که برای یادگیری و سازگاری برنامه‌ریزی شده است، می‌تواند ادعای خلاقیت کند؟ توانایی هوش مصنوعی در تولید آثار هنری که با مخاطبان انسانی طنین‌انداز می‌شود، این تصور را به چالش می‌کشد که خلاقیت صرفاً یک تلاش انسانی است. با این حال، یک استدلال مخالف مطرح می‌شود: هوش مصنوعی، مهم نیست که چقدر پیچیده باشد، در محدودیت‌های برنامه‌نویسی و مجموعه داده‌ای که از آن یاد می‌گیرد عمل می‌کند. این نمی‌تواند جهان را تجربه کند یا احساسات و مقاصدی داشته باشد، عناصری که به طور سنتی با ایجاد هنر مرتبط هستند.
این ما را به سؤال بحث‌برانگیز تألیف در هنر هوش مصنوعی می‌رساند. هنرمند واقعی کیست؟ آیا هوش مصنوعی است که هنر را تولید می‌کند، برنامه‌نویسی که هوش مصنوعی را طراحی کرده است، یا شاید گردآورنده‌ای که خروجی نهایی را از میان امکانات بی‌شماری انتخاب می‌کند؟ برخی استدلال می‌کنند که هوش مصنوعی صرفاً ابزاری است، مانند قلم‌مو نقاش، که چشم‌انداز برنامه‌نویس انسانی را اجرا می‌کند. دیگران استدلال می‌کنند که هوش مصنوعی، با توانایی یادگیری، سازگاری و تولید خروجی‌های جدید، شایسته به رسمیت شناختن به عنوان نوعی هنرمند جدید، هرچند غیرانسانی است.
این سؤالات به یک تغییر مفهومی، یک گفتگوی فلسفی جدید متمرکز بر رابطه همزیستی بین انسان و ماشین در فرآیند خلاقانه اشاره دارد. مفهوم تألیف سیال می‌شود و برای انطباق با مشارکت خلاقانه منحصربه‌فردی که هوش مصنوعی و انسان در هنر به اشتراک می‌گذارند، گسترش می‌یابد.
با درگیر شدن در این سؤالات، نه تنها مبانی فلسفی هنر مبتنی بر هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم، بلکه خود را به درک گسترده‌تری از هنر و خلاقیت در عصر هوش مصنوعی باز می‌کنیم. این درک تعامل پیچیده قصد انسانی، یادگیری ماشین و تفسیر ذهنی مخاطب را در تعریف آنچه هنر محسوب می‌شود، به رسمیت می‌شناسد.
IV. تأثیر بر ادراک و سلیقه انسانی
هوش مصنوعی در حال بازتعریف هنجارها
ظهور هنر مبتنی بر هوش مصنوعی صرفاً یک انقلاب فناوری نیست. بلکه یک تغییر اجتماعی-فرهنگی است که بر ادراک و سلیقه انسانی تأثیر می‌گذارد. این هنجارهای سنتی هنر را به چالش می‌کشد، مرزها را جابجا می‌کند و ما را وادار می‌کند تا آنچه را که در هنر ارزشمند می‌دانیم، زیر سؤال ببریم.
هنر هوش مصنوعی تعامل جذاب پیش‌بینی‌پذیری و غافلگیری است. در حالی که هوش مصنوعی بر اساس آثار هنری موجود آموزش داده می‌شود و بنابراین سبک‌ها و زیبایی‌شناسی شناخته شده را به جلو می‌برد، قدرت آن در ترکیب و جهش این ورودی‌ها به روش‌های غیرمنتظره نهفته است. این غیرقابل پیش‌بینی بودن می‌تواند منجر به ایجاد زیبایی‌شناسی جدیدی شود که هنجارهای سنتی هنر را به چالش می‌کشد و مرزهای سلیقه انسانی را جابجا می‌کند.
نقش هنر هوش مصنوعی در دموکراتیزه کردن دنیای هنر
علاوه بر این، هنر هوش مصنوعی تأثیر دموکراتیک ذاتی بر دنیای هنر دارد. خلق و قدردانی از هنر به طور سنتی به عنوان تلاش‌های نخبه‌گرایانه تلقی می‌شده است که اغلب توسط موانع مهارت، دانش و دسترسی محدود شده است. هوش مصنوعی پتانسیل شکستن این موانع را دارد. با ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، هر کسی که لپ‌تاپ دارد می‌تواند با ایجاد هنر آزمایش کند و منجر به انفجاری از خلاقیت از گوشه‌هایی شود که قبلاً توسط دنیای سنتی هنر لمس نشده بودند.
هنر هوش مصنوعی همچنین فرآیند قدردانی از هنر را متحول می‌کند. با هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی، تمرکز از شهرت هنرمند به خود اثر هنری و پاسخ عاطفی که برمی‌انگیزد، تغییر می‌کند. گمنامی هوش مصنوعی به عنوان یک هنرمند بر تجربه ذهنی بیننده تأکید می‌کند و منجر به تعامل شخصی‌تر و فراگیرتر با هنر می‌شود.
علاوه بر این، با فراگیر شدن هنر هوش مصنوعی، می‌توانیم انتظار تغییراتی در استانداردهای هنری و سلیقه‌ها داشته باشیم. همانطور که در هر جنبش هنری، ظهور هوش مصنوعی در هنر بدون شک بر آنچه از نظر زیبایی‌شناختی خوشایند یا از نظر هنری ارزشمند تلقی می‌شود، تأثیر می‌گذارد. این ممکن است منجر به ارزیابی مجدد عناصری مانند اصالت، تکنیک و احساسات در هنر شود.
این تغییرات ممکن است در دنیای هنر تجاری نیز منعکس شوند. قیمت بالایی که اثر هنری تولید شده توسط هوش مصنوعی "پرتره ادماوند دو بلامی" در حراج به دست آورد، نشان می‌دهد که بازار هنر آماده به رسمیت شناختن هوش مصنوعی به عنوان یک شکل هنری قانونی و ارزشمند است.
V. پیامدهای اخلاقی و فلسفی
در بافت پر جنب و جوش هنر مبتنی بر هوش مصنوعی، رشته‌های پیامدهای اخلاقی و فلسفی در هم تنیده شده‌اند و پیچیدگی را به روایت اضافه می‌کنند. این پیامدها ما را وادار می‌کنند تا سؤالاتی در مورد اعتبار، ارزش، اصالت، سوء استفاده احتمالی و رابطه آینده بین هوش مصنوعی و هنر انسانی را در نظر بگیریم.
از نظر اخلاقی، ظهور هوش مصنوعی در هنر سؤالات جالبی را ایجاد می‌کند. چه کسی باید برای هنر هوش مصنوعی اعتبار بگیرد - هوش مصنوعی، برنامه‌نویس یا نهادی که مالک هوش مصنوعی است؟ این سؤال اعتبار به ارزش مالی تولید شده توسط هنر هوش مصنوعی نیز گسترش می‌یابد. آیا عواید حاصل از فروش یک اثر هنری تولید شده توسط هوش مصنوعی باید به برنامه‌نویس، مالک هوش مصنوعی داده شود یا به طور متفاوتی توزیع شود؟
اصالت، سنگ بنای ارزش هنری سنتی، در هنر هوش مصنوعی نیز به چالش کشیده می‌شود. با توجه به اینکه هوش مصنوعی از هنر موجود یاد می‌گیرد تا آثار جدیدی ایجاد کند، آیا می‌توان خروجی‌های آن را واقعاً اصیل دانست؟ یا همانطور که برخی منتقدان استدلال می‌کنند، صرفاً اشکال پیچیده‌ای از تکرار هستند؟
همچنین پتانسیل سوء استفاده از هوش مصنوعی در هنر وجود دارد، مانند ایجاد جعل‌هایی که می‌تواند بازارهای هنری را فریب دهد یا حقوق کپی‌رایت آثار هنری موجود را نقض کند. با پیشرفت قابلیت‌های هوش مصنوعی، ضروری است که این خطرات را در نظر بگیریم و دستورالعمل‌های اخلاقی قوی و چارچوب‌های قانونی برای رسیدگی به آنها ایجاد کنیم.
با نگاه به آینده، ما به تأمل در رابطه بین هوش مصنوعی و هنر انسانی هدایت می‌شویم. آیا هوش مصنوعی جایگزین هنرمندان انسانی می‌شود، با آنها رقابت می‌کند یا یک تکامل مشترک جدید در دنیای هنر را تسهیل می‌کند؟ مهم است که توجه داشته باشیم که هوش مصنوعی، علیرغم قابلیت‌هایش، فاقد تجربیات زندگی، احساسات و قصد آگاهانه‌ای است که مشخصه هنر انسانی است. این نشان‌دهنده آینده‌ای است که در آن ابزارهای هوش مصنوعی خلاقیت انسانی را تقویت می‌کنند و منجر به ایجاد آثاری می‌شوند که بهترین‌های هر دو جهان را در بر می‌گیرند.
در سطح فلسفی عمیق‌تر، ظهور هنر هوش مصنوعی ما را وادار می‌کند تا در مورد انسانیت و درک ما از زیبایی‌شناسی تأمل کنیم. اگر زیبایی را در یک اثر هنری ایجاد شده توسط موجودی بدون احساس و آگاهی بیابیم، این چه چیزی در مورد ماهیت خود زیبایی آشکار می‌کند؟ آیا زیبایی صرفاً در چشم بیننده است، یا می‌تواند به طور مستقل در الگوها و اشکالی وجود داشته باشد که یک ماشین یاد می‌گیرد تولید کند؟
با درگیر شدن در این سؤالات، نه تنها مبانی فلسفی هنر مبتنی بر هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم، بلکه خود را به درک گسترده‌تری از هنر و خلاقیت در عصر هوش مصنوعی باز می‌کنیم. این درک تعامل پیچیده قصد انسانی، یادگیری ماشین و تفسیر ذهنی مخاطب را در تعریف آنچه هنر محسوب می‌شود، به رسمیت می‌شناسد.
VI. مطالعات موردی
برای روشن‌تر کردن کاوش ما در هنر مبتنی بر هوش مصنوعی، بیایید به چند نمونه کلیدی بپردازیم که تأثیر قابل توجهی بر دنیای هنر داشته‌اند یا بحث‌های قابل توجهی را برانگیخته‌اند. این مطالعات موردی بحث‌های نظری را زنده می‌کنند و بینش‌های ملموسی در مورد ملاحظات فلسفی، ادراکی و اخلاقی پیرامون هنر هوش مصنوعی ارائه می‌دهند.
1. "پرتره ادماوند دو بلامی"
در سال 2018، اثر هنری تولید شده توسط هوش مصنوعی "پرتره ادماوند دو بلامی" دنیای هنر را شوکه کرد، زیرا در حراج کریستی به قیمت شگفت‌انگیز 432،500 دلار فروخته شد که بسیار فراتر از قیمت تخمینی آن بود. این اثر هنری که توسط مجموعه پاریسی Obvious با استفاده از شبکه مولد متخاصم (GAN) ایجاد شده بود، بحث‌هایی را در مورد تألیف، ارزش و اصالت برانگیخت. منتقدان قیمت بالای یک اثر هنری ایجاد شده توسط هوش مصنوعی را زیر سؤال بردند، در حالی که دیگران آن را به عنوان یک نقطه عطف برای هنر هوش مصنوعی جشن گرفتند. این مورد بر درک در حال تغییر ما از آنچه هنر را تشکیل می‌دهد و ارزش آن و مسئله بحث‌برانگیز اعتبار و پاداش مالی در هنر هوش مصنوعی تأکید می‌کند.
2. DeepArt و DeepDream
DeepArt و DeepDream پلتفرم‌های آنلاین هستند که به کاربران اجازه می‌دهند عکس‌های خود را با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی به آثار هنری شبیه به سبک هنرمندان مشهور تبدیل کنند. این پلتفرم‌ها دسترسی به خلق هنر را دموکراتیک کرده‌اند و به هر کسی که دستگاه دیجیتالی دارد این امکان را داده‌اند که هنر خلق کند و منجر به انفجاری از خلاقیت از گوشه‌هایی شود که قبلاً توسط دنیای سنتی هنر لمس نشده بودند. با این حال، آنها همچنین سؤالاتی را در مورد اصالت، خلاقیت و پتانسیل سوء استفاده از طریق ایجاد جعل یا نقض حق چاپ ایجاد می‌کنند.
3. AICAN's "پرتره‌های بی‌چهره فراتر از زمان"
AICAN، یک هنرمند هوش مصنوعی که توسط دکتر احمد الگمال توسعه یافته است، در سال 2020 نمایشگاهی با عنوان "پرتره‌های بی‌چهره فراتر از زمان" ایجاد کرد. هوش مصنوعی بر روی مجموعه داده‌ای از نقاشی‌های قرن هفدهم تا نوزدهم آموزش داده شد و پرتره‌های انتزاعی تولید کرد که نه کاملاً انسانی بودند و نه ماشینی. این نمایشگاه بحث‌های فلسفی را در مورد ماهیت خلاقیت، نقش هوش مصنوعی در فرآیند خلاقانه و اینکه آیا هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک هنرمند به حق خود در نظر گرفته شود، برانگیخت.
این مطالعات موردی نشان‌دهنده پیامدهای دنیای واقعی ملاحظات فلسفی، ادراکی و اخلاقی است که ما بررسی کرده‌ایم. آنها یادآوری‌های واضحی هستند که با ادامه تکامل نقش هوش مصنوعی در هنر، بحث‌ها و درک ما از این مسائل پیچیده نیز باید تکامل یابد. گفتگوی بین فناوری و دنیای هنر مداوم و پویا است و منعکس‌کننده ماهیت هیجان‌انگیز و غیرقابل پیش‌بینی فرآیند خلاقانه است.
VII. آینده هوش مصنوعی در هنر
همانطور که به منظره جذاب آینده نگاه می‌کنیم، پتانسیل هوش مصنوعی برای متحول کردن بیشتر دنیای هنر تقریباً نامحدود به نظر می‌رسد. این پتانسیل فراتر از ایجاد آثار هنری است و شامل اشکال جدیدی از هنر، راه‌های جدیدی برای بیان هنری و تغییرات عمیق در نقش‌های هنرمند انسانی و مخاطب می‌شود.
قدرت هوش مصنوعی در توانایی آن در پردازش مقادیر زیادی از داده‌ها و تولید خروجی بر اساس الگوهای پیچیده نهفته است. این می‌تواند منجر به ایجاد اشکال هنری کاملاً جدیدی شود که عناصر هنری متنوع را به روش‌هایی که ذهن انسان ممکن است هرگز تصور نکند ترکیب می‌کند. ممکن است شاهد ادغام هنرهای تجسمی، موسیقی، ادبیات و رسانه‌های دیجیتال باشیم که منجر به تجربیات هنری چند حسی شود که دسته‌بندی سنتی را به چالش می‌کشد.
علاوه بر این، افزایش پیچیدگی هوش مصنوعی می‌تواند راه‌های جدیدی برای بیان هنری باز کند. همانطور که اختراع عکاسی در قرن نوزدهم انقلاب در هنر بصری ایجاد کرد، هوش مصنوعی نیز می‌تواند یک انقلاب هنری جدید را در قرن بیست و یکم الهام بخشد. هنرمندان می‌توانند از هوش مصنوعی برای گسترش مرزهای خلاقیت خود، کاوش در مضامین جدید و تعامل با مخاطبان به روش‌های نوآورانه استفاده کنند.
نقش هنرمند انسانی نیز احتمالاً در آینده مبتنی بر هوش مصنوعی تکامل می‌یابد. به جای اینکه توسط هوش مصنوعی تهدید شود، هنرمندان می‌توانند آن را به عنوان یک شریک مشارکتی در آغوش بگیرند و از قابلیت‌های آن برای تقویت خلاقیت خود استفاده کنند. هنرمند می‌تواند به عنوان یک راهنما یا گردآورنده عمل کند و هوش مصنوعی را در جهات خاصی هدایت کند تا به نتایج هنری مطلوب دست یابد. این رابطه همزیستی می‌تواند منجر به ایجاد آثاری شود که بهترین‌های هر دو جهان را در بر می‌گیرند.
در مورد مخاطب، هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند قدردانی از هنر را به یک تجربه تعاملی و شخصی‌تر تبدیل کند. هوش مصنوعی می‌تواند تجربیات هنری را متناسب با سلیقه‌های فردی تنظیم کند یا حتی هنر را در زمان واقعی در پاسخ به واکنش‌های مخاطب تولید کند. این خط بین هنرمند و مخاطب را محو می‌کند و هنر را مشارکتی‌تر و پویا می‌کند.
نتیجه‌گیری
در تمام اشکال خود، هنر همواره آینه‌ای از تجربه انسانی بوده است. با ادغام فزاینده هوش مصنوعی در زندگی و تلاش‌های خلاقانه ما، آینه شروع به بازتاب دادن انسانیت ما و تأثیر خلاقیت‌هایمان می‌کند.
در طول کاوش خود، سفری را از آغازهای متواضع هوش مصنوعی در هنر آغاز کردیم، مبانی فلسفی خلاقیت و تألیف را بررسی کردیم و تأثیر هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی را بر ادراک و سلیقه انسانی بررسی کردیم. ما پیامدهای اخلاقی را تجزیه و تحلیل کردیم و از پتانسیل آینده هوش مصنوعی در هنر شگفت‌زده شدیم.
تعامل جذاب بین هوش مصنوعی، هنر و فلسفه طیف وسیعی از پیامدها را آشکار کرده است. درک ما از هنر به چالش کشیده و گسترش یافته است زیرا هوش مصنوعی پارادایم‌های جدیدی از خلقت و قدردانی را معرفی می‌کند. هوش مصنوعی صرفاً الگوهای انسانی را تقلید نمی‌کند. بلکه لنزی جایگزین برای مشاهده و درک بیان هنری ارائه می‌دهد.
مطالعات موردی که بررسی کردیم بحث‌های انتزاعی را به زندگی واقعی می‌آورند و بینش‌های ملموسی در مورد ملاحظات فلسفی، ادراکی و اخلاقی پیرامون هنر هوش مصنوعی ارائه می‌دهند. آنها یادآوری‌های واضحی هستند که با ادامه تکامل نقش هوش مصنوعی در هنر، بحث‌ها و درک ما از این مسائل پیچیده نیز باید تکامل یابد. گفتگوی بین فناوری و دنیای هنر مداوم و پویا است و منعکس‌کننده ماهیت هیجان‌انگیز و غیرقابل پیش‌بینی فرآیند خلاقانه است.


هنوز هم در حال بررسی این موضوع هستیم که چگونه می‌توانیم درک کنیم که آیا هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی ارزش خلاقیت انسانی را کاهش می‌دهد یا خیر. تحقیقات ما نشان می‌دهد که مردم هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی را در ابعاد مختلفی کم‌ارزش‌تر می‌دانند، حتی زمانی که تشخیص آن از هنر تولید شده توسط انسان دشوار است یا معتقدند که به صورت مشترک با یک انسان تولید شده است. مقایسه تصاویر تولید شده توسط انسان و هوش مصنوعی، درک ما از خلاقیت انسانی را افزایش می‌دهد، که می‌تواند برای افزایش ارزش تلاش‌های انسانی مورد استفاده قرار گیرد. نتایج ما در شش آزمایش (با N = 2965) با استفاده از طیف وسیعی از محرک‌های تولید شده توسط انسان و هوش مصنوعی و نمونه‌های نماینده‌ای از جمعیت ایالات متحده قوی است. در نهایت، شرایطی را که اثرات را تقویت می‌کنند و همچنین ابعادی که در آن اثرات کاهش ارزش هوش مصنوعی بیشتر مشهود است، برجسته می‌کنیم.


با پیشرفت روزافزون هوش مصنوعی، شاهد کاربرد فزاینده آن در حوزه‌هایی هستیم که پیش‌تر منحصراً به نبوغ و خلاقیت انسان مرتبط می‌شدند، مانند هنر و آفرینشگری. هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی، در حال تغییر شکل‌دهی به چشم‌انداز حقوق مالکیت فکری است و پرسش‌های مهمی را در مورد انتساب مؤلف، مالکیت خلاقانه و جوهره اصلی خلاقیت مطرح می‌کند. همچنین این سوال بزرگ را از خود می‌پرسیم که آیا می‌توان هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی را به فروش رساند یا خیر و این موضوع را هم از منظر فلسفی و هم از منظر حقوقی بررسی می‌کنیم.

خلاقیت مصنوعی – مرز جدید

سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند سیستم‌هایی که بر اساس شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) بنا شده‌اند، به خاطر خلق آثار هنری شگفت‌انگیز شهرت یافته‌اند. این سیستم‌ها از الگوریتم‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند که به هوش مصنوعی امکان می‌دهد مجموعه‌های گسترده‌ای از آثار هنری را تجزیه و تحلیل کرده و در نهایت آثار منحصربه‌فردی تولید کند.

در سال 2018، یک نقطه عطف مهم به دست آمد، زمانی که پرتره "ادمون دو بلامی" که به طور کامل توسط یک هوش مصنوعی طراحی شده بود، در حراجی کریستی با مبلغ شگفت‌انگیز 432,500 دلار به فروش رسید. اهمیت این رویداد صرفاً فروش نبود، بلکه نشان‌دهنده تغییر در درک هوش مصنوعی به عنوان ابزاری بود که قادر به مشارکت در فرآیندهای خلاقانه است.

[تصویر: زنی در حال نگاه کردن به یک اثر هنری خلق شده توسط الگوریتمی از سوی گروه فرانسوی OBVIOUS که با استفاده از هوش مصنوعی هنر تولید می‌کند، با عنوان "پرتره ادمون دو بلامی" در کریستی نیویورک.]

بازنگری بحث فلسفی

در قلب بحث در مورد خلاقیت هوش مصنوعی، پرسش فلسفی در مورد ماهیت خلاقیت نهفته است. به طور سنتی، خلاقیت به عنوان یک ویژگی منحصراً انسانی، یک تجربه ذهنی همراه با توانایی تولید نتایج جدید و ارزشمند در نظر گرفته می‌شود. اما اگر هوش مصنوعی، بدون آگاهی و تجربیات ذهنی، بتواند هنر ارزشمند و جدیدی تولید کند، آیا این امر ما را وادار به ارزیابی مجدد درک خود از خلاقیت نمی‌کند؟

شاید زود باشد که برچسب "خلاق" را به هوش مصنوعی بزنیم. هوش مصنوعی در شکل فعلی خود فاقد خودآگاهی و توانایی درک هدف یا ارزش آفرینش‌های خود است. با این حال، این واقعیت که می‌تواند خروجی‌هایی را تولید کند که توسط انسان‌ها خلاقانه تلقی می‌شوند، یک پارادوکس جذاب است که فرضیات سنتی ما را به چالش می‌کشد.

[تصویر: منبع وبلاگ]

هوش مصنوعی، مؤلفیت و حقوق مالکیت فکری

ظهور هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی، ما را به آب‌های ناشناخته‌ای در حوزه قوانین حق نسخه‌برداری می‌برد. در حال حاضر، قوانین حق نسخه‌برداری بر اساس مؤلفیت انسانی تنظیم شده‌اند. دفتر حق نسخه‌برداری ایالات متحده، برای مثال، بیان می‌کند که قانون حق نسخه‌برداری تنها از "ثمرات کار فکری" محافظت می‌کند که "بر اساس قدرت‌های خلاقانه ذهن" بنا شده‌اند.

از آنجایی که هوش مصنوعی فاقد قدرت‌های خلاقانه ذهن است، همانطور که به طور سنتی درک می‌شود، چه کسی مالک حق نسخه‌برداری هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی است؟ آیا توسعه‌دهنده هوش مصنوعی، اپراتور هوش مصنوعی، یا این آثار خلاقانه به دلیل فقدان مؤلف انسانی، به حوزه عمومی می‌افتند؟

آیا باید قوانین حق نسخه‌برداری فعلی خود را تغییر دهیم تا هوش مصنوعی را به عنوان یک "مؤلف" بالقوه در نظر بگیریم؟ یا باید حق نسخه‌برداری را به برنامه‌نویس یا اپراتور سیستم هوش مصنوعی اختصاص دهیم، با این فرض که آنها فرآیند خلاقانه را آغاز و هدایت کرده‌اند؟ هر یک از این احتمالات پیامدهای فلسفی و حقوقی خاص خود را دارد و هنوز هیچ اجماع روشنی در این زمینه وجود ندارد. پس آیا می‌توان هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی را به فروش رساند؟

بیایید برای درک بهتر آن از منظر حقوقی با دیدی عمل‌گرایانه به هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی و ملاحظات مربوط به قوانین، عمیق‌تر بررسی کنیم.

واجد شرایط بودن حق نسخه‌برداری هوش مصنوعی

قوانین حق نسخه‌برداری فعلی ایالات متحده، آثار غیرانسانی را از حمایت حق نسخه‌برداری مستثنی می‌کند. این موضوع در پرونده "سلفی میمون" در سال 2014 نشان داده شد، جایی که تعیین شد میمون نمی‌تواند مالک حق نسخه‌برداری عکس‌هایی باشد که گرفته است. اگر این سابقه را به هوش مصنوعی اعمال کنیم، منطقی است که هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی ممکن است به دلیل فقدان مؤلف انسانی، به حوزه عمومی بیفتد.

با این حال، با توجه به ارزش تجاری فزاینده هنر هوش مصنوعی، فقدان حمایت از حق نسخه‌برداری ممکن است هنرمندان و شرکت‌ها را از توسعه و استقرار فناوری هوش مصنوعی در صنایع خلاق دلسرد کند.

نقش اپراتورها و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی

یک راه حل ممکن برای این معضل، در نظر گرفتن نقش اپراتور یا توسعه‌دهنده انسانی در فرآیند تولید هنر هوش مصنوعی است. آنها می‌توانند به عنوان "مؤلف" در نظر گرفته شوند، زیرا الگوریتم را تنظیم می‌کنند، داده‌های آموزشی را انتخاب می‌کنند و ممکن است خروجی را دستکاری کنند. استدلال می‌شود که انتخاب‌های هنری انجام شده توسط این انسان‌ها می‌تواند الزامات "حداقل خلاقیت" تعیین شده توسط دادگاه عالی ایالات متحده در پرونده مهم Feist Publications, Inc. v. Rural Telephone Service Co. را برآورده کند.

با این حال، این استدلال ممکن است همیشه معتبر نباشد. به عنوان مثال، هنگامی که هوش مصنوعی به طور مستقل عمل می‌کند، استدلال اینکه کار نهایی نتیجه مستقیم ورودی خلاقانه انسان است، دشوار است.

نگاهی به دیدگاه‌های جهانی

در سطح بین‌المللی، این موضوع به همان اندازه پیچیده باقی می‌ماند. در انگلستان، قانون حق نسخه‌برداری، طرح‌ها و اختراعات 1988 بیان می‌کند که اگر یک اثر توسط رایانه ساخته شود، مؤلف شخصی است که ترتیبات لازم برای ایجاد اثر را انجام داده است. این ممکن است به این معنی باشد که اپراتور هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان مؤلف در نظر گرفته شود.

از سوی دیگر، کشورهایی مانند هند و نیوزیلند به صراحت حق نسخه‌برداری را به آثار تولید شده توسط رایانه اعطا می‌کنند و اپراتور دستگاه را به عنوان مؤلف به رسمیت می‌شناسند. این دوراندیشی قانون‌گذاری می‌تواند مسیری بالقوه برای قوانین آینده حق نسخه‌برداری هوش مصنوعی تعیین کند.

نیاز به چارچوب‌های قانونی جدید

با توجه به پیچیدگی‌های فلسفی و حقوقی پیرامون هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی، آشکار می‌شود که قوانین حق نسخه‌برداری فعلی ما ممکن است برای عصر خلاقیت هوش مصنوعی کافی نباشد. بنابراین، بهترین راهکار ما، نظارت دقیق بر احکام قضایی است.

ممکن است لازم باشد چارچوب‌های قانونی جدیدی ایجاد شود که ماهیت منحصربه‌فرد آثار تولید شده توسط هوش مصنوعی را به رسمیت بشناسد. به عنوان مثال، ایجاد یک سیستم sui generis (از نوع خود) برای حمایت از آثار تولید شده توسط هوش مصنوعی می‌تواند یک گزینه باشد. این سیستم می‌تواند مجموعه‌ای محدود از حقوق را ارائه دهد، در مقایسه با قانون حق نسخه‌برداری سنتی، و به مسائلی مانند تکثیر و توزیع رسیدگی کند در حالی که فقدان مؤلف انسانی را به رسمیت می‌شناسد.

بازنگری مالکیت: مدل‌های مالکیت جمعی و دسترسی باز

علاوه بر این، مفاهیمی مانند مالکیت جمعی یا مدل‌های دسترسی باز می‌توانند پذیرفته شوند. مالکیت جمعی می‌تواند حقوق را در بین ذینفعان مختلف، از جمله توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، اپراتورها و حتی کاربران توزیع کند. از سوی دیگر، مدل‌های دسترسی باز می‌توانند هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی را به طور آزادانه در دسترس قرار دهند و نوآوری و توسعه فرهنگی را تقویت کنند.

مفهوم مالکیت، در زمینه هنر هوش مصنوعی، با ظهور فناوری بلاک‌چین و توکن‌های غیرقابل تعویض (NFT) پیچیده‌تر شده است. NFTها راهی برای انتساب و انتقال مالکیت دارایی‌های دیجیتال، از جمله هنر هوش مصنوعی، و ایجاد یک مسیر شفاف برای اثبات اصالت فراهم می‌کنند. تقسیم‌بندی، امکان تقسیم NFTها به سهام کوچکتر و مقرون به صرفه‌تر را فراهم می‌کند و فرصت‌هایی را برای علاقه‌مندان هنر از همه طبقات مالی برای داشتن سهمی در شاهکارهای تولید شده توسط هوش مصنوعی ایجاد می‌کند. با این حال، مفهوم مالکیت یک اثر تولید شده توسط هوش مصنوعی هنوز از نظر فلسفی مبهم است، زیرا "خالق" یک ماشین است و "اثر" یک فایل دیجیتال ذاتاً قابل تکثیر است.

[تصویر: برای نشان دادن تقسیم‌بندی NFTها و هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی. صرفاً جنبه نمایشی دارد. منبع: وبلاگ در مورد NFTها و هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی]

اگر یک هنرمند انسانی از هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای تولید هنر استفاده کند، واضح است که مالکیت محصول نهایی را حفظ می‌کند. اما وقتی هوش مصنوعی به طور مستقل هنر تولید می‌کند، مفهوم مالکیت پیچیده می‌شود. آیا می‌توانیم مالک چیزی باشیم که آن را ایجاد نکرده‌ایم، یا باید مدل‌های جدیدی از مالکیت مشترک یا غیرمالکیت برای آفرینش‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی در نظر بگیریم؟

راه پیش رو

تقاطع هوش مصنوعی و خلاقیت بر نیاز به بررسی مداوم فلسفی و ارزیابی مجدد چارچوب‌های قانونی فعلی ما تأکید می‌کند. نقش هوش مصنوعی در فرآیند خلاقانه در حال رشد است و بدون شک به محو کردن مرزهای بین خلاقیت انسان و ماشین ادامه خواهد داد و مفاهیم سنتی ما از مؤلفیت، مالکیت و حق نسخه‌برداری را به چالش می‌کشد.

همانطور که در این چشم‌انداز در حال تحول حرکت می‌کنیم، گفتگوی بین توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، هنرمندان، فیلسوفان و حقوقدانان حیاتی خواهد بود. این از طریق این گفتگوهای چند رشته‌ای است که می‌توانیم امیدوار باشیم به درک جامع‌تر و راه‌حل‌های نوآورانه‌ای برای این مسائل پیچیده برسیم. با ادامه تکامل فناوری، سیستم‌های قانونی ما نیز باید تکامل یابند. آینده نیازمند توسعه قوانین قوی و آینده‌نگرانه است که واقعیت خلاقیت مصنوعی را در بر می‌گیرد و در عین حال مشارکت انسانی را محافظت و تشویق می‌کند.

هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی یک مرز جدید هیجان‌انگیز هم در فناوری و هم در خلاقیت است. با این حال، همانطور که از پتانسیل نوآورانه این فناوری‌ها شگفت‌زده می‌شویم، باید در تفکرات فلسفی و حقوقی که آنها برمی‌انگیزند نیز مشارکت کنیم. آینده خلاقیت ممکن است یک تلاش مشترک بین انسان و ماشین باشد و نحوه هدایت آن مشارکت، میراث خلاقانه ما را تعریف خواهد کرد.


۱۲ نوامبر ۲۰۱۸
و اگر بتواند، چه پیامدهایی برای آینده خلاقیت دارد؟
این مقاله در وبلاگ سابق Scientific American منتشر شده و منعکس‌کننده دیدگاه نویسنده، نه لزوماً دیدگاه‌های Scientific American است.

با پیشرفت هوش مصنوعی به عنوان یک نیروی غیرقابل‌کنترل، سوالات دشواری در مورد نقش آینده انسان‌ها در دنیایی فزاینده خودکار مطرح می‌شود. مطالعات اولیه نشان می‌دهند که ما می‌توانیم با تمرکز بر چهار حوزه کلیدی بیشترین ارزش را ایجاد کنیم: تفکر انتقادی، حل مسئله، مدیریت تعاملات انسانی و از همه مهم‌تر، ابراز خلاقیت. به عبارت دیگر، نقش آینده ما شامل پذیرش این آخرین سنگرهای انحصار انسانی و «انسانی‌تر» شدن است.
اما فقط ماه گذشته، هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی در صحنه حراج جهانی تحت نظارت کریستی به نمایش درآمد و ثابت کرد که هوش مصنوعی نه تنها می‌تواند خلاق باشد، بلکه می‌تواند آثار هنری در سطح جهانی تولید کند - یک نقطه عطف عمیق دیگر در هوش مصنوعی که مرز بین انسان و ماشین را محو می‌کند.
به طور طبیعی، این خبر بحث‌هایی را در مورد اینکه آیا اثر تولید شده توسط مجموعه هنری پاریس‌نشین Obvious واقعاً می‌توان آن را هنر نامید یا خیر، برانگیخت. نظر رایج در میان هنرمندان این است که هنر فرآیندی است که در آن انسان‌ها یک ایده یا احساس را بیان می‌کنند، آن را از طریق تجربه شخصی فیلتر می‌کنند و در برابر یک زمینه فرهنگی گسترده‌تر قرار می‌دهند - و در نتیجه، آنچه هوش مصنوعی به دستور دانشمندان کامپیوتر تولید می‌کند، قطعاً هنر نیست یا اصلاً خلاقانه نیست.

توسط هنرمند شماره ۲ (برای کلید به انتهای مقاله مراجعه کنید). عکاس: اثر هنری سفارش داده شده توسط GumGum

این داستان سوالات بیشتری را در مورد مالکیت مطرح کرد. در این شرایط، چه کسی واقعاً می‌تواند به عنوان نویسنده نامیده شود؟ خود الگوریتم یا تیمی که پشت آن قرار دارد؟ با توجه به اینکه هوش مصنوعی توسط انسان‌ها آموزش داده و برنامه‌ریزی می‌شود، آیا فرآیند خلاقانه انسان واقعاً به طور یکسان تکرار شده است یا ما هنوز هم اربابان نهایی هستیم؟
هوش مصنوعی در برابر انسان
در GumGum، یک شرکت هوش مصنوعی که بر بینایی کامپیوتر تمرکز دارد، ما می‌خواستیم تقاطع هوش مصنوعی و هنر را با طراحی یک تست تورینگ از نوع خود در همکاری با آزمایشگاه هنر و هوش مصنوعی دانشگاه راتگرز و Cloudpainter، یک ربات نقاشی مبتنی بر هوش مصنوعی، بررسی کنیم. ما مشتاق بودیم ببینیم آیا هوش مصنوعی در واقع می‌تواند قصد و تخیل هنرمندان سنتی را تکرار کند و می‌خواستیم تأثیر بالقوه هوش مصنوعی بر بخش خلاق را بررسی کنیم.

توسط هنرمند شماره ۳ (برای کلید به انتهای مقاله مراجعه کنید). عکاس: اثر هنری سفارش داده شده توسط GumGum

برای انجام این کار، ما مجموعه‌ای گسترده از هنرمندان متنوع را از هنرمندان «سنتی» نقاشی روی بوم تا هنرمندان رندرینگ و مدل‌سازی سه بعدی، همراه با پیندار ون آرمان - یک هنرمند آموزش‌دیده کلاسیک که ۱۵ سال است ربات‌های هنری را برنامه‌ریزی می‌کند، استخدام کردیم. ون آرمان وظیفه داشت با استفاده از دستگاه Cloudpainter خود، آثاری هنری بر اساس همان مجموعه داده‌ای که هنرمندان سنتی‌تر استفاده می‌کردند، ایجاد کند. این مجموعه داده شامل مجموعه‌ای از آثار هنرمندان اکسپرسیونیست انتزاعی آمریکایی قرن بیستم بود. سپس، از آن‌ها خواستیم تا فرآیند را مستند کنند، ابزارهای ترجیحی خود را به ما نشان دهند و به ما بگویند که چگونه به کار نهایی خود رسیدند.

توسط هنرمند شماره ۴ (برای کلید به انتهای مقاله مراجعه کنید). عکاس: اثر هنری سفارش داده شده توسط GumGum

جالب اینجاست که، در حالی که در نگاه اول، آثار هنری هوش مصنوعی غیرقابل تشخیص از آثار هنرمندان سنتی‌تر بود، این آزمایش نشان داد که جرقه خلاقیت و عاملیت نهایی در ایجاد یک اثر هنری هنوز هم بسیار انسانی است. حتی اگر دستگاه Cloudpainter در طول زمان تکامل یافته و به یک سیستم بسیار هوشمند تبدیل شده است که قادر به تصمیم‌گیری‌های خلاقانه به طور مستقل است، کار نهایی فقط می‌توانست به عنوان یک همکاری بین انسان و ماشین توصیف شود. ون آرمان بیشتر به عنوان یک «مدیر هنری» برای نقاشی عمل می‌کرد. اگرچه Cloudpainter تمام تصمیمات زیبایی‌شناختی را به طور مستقل می‌گرفت، اما به دستگاه پارامترهایی داده شد تا آن‌ها را برآورده کند و برای ارائه نتیجه مطلوب برنامه‌ریزی شد تا نتایج خود را اصلاح کند. این تفاوت چندانی با فرآیند مورد استفاده توسط Obvious و ابزار هوش مصنوعی GAN آن‌ها نداشت.

توسط هنرمند شماره ۵ (برای کلید به انتهای مقاله مراجعه کنید). عکاس: اثر هنری سفارش داده شده توسط GumGum

علاوه بر این، تا زمانی که هوش مصنوعی نتواند برای جذب الهام، اشتیاق به برقراری ارتباط و تمایل به ابراز چیزی به روشی خلاقانه برنامه‌ریزی شود، کاری که به تنهایی ایجاد می‌کند، بدون قصد اربابان انسانی خود نمی‌تواند هنر تلقی شود. خلاقانانی که با هوش مصنوعی کار می‌کنند، فرآیند را بیشتر به مذاکره تا آزمایش می‌بینند. واضح است که حتی در زمینه خلاقیت، فناوری‌های پیشرفته می‌توانند برای افزایش قابلیت‌های ما استفاده شوند - اما به طور حیاتی، هنوز به هوش انسانی برای تعریف قوانین کلی و هدایت مسیر نیاز دارند.
نقش فعالی بین هنر و بیننده وجود دارد
هنوز مشخص نیست که صاحبان هنر سنتی چگونه به هنر هوش مصنوعی در صحنه جهانی واکنش نشان می‌دهند، اما به گفته لئاندرو کاستلائو - یکی از هنرمندانی که ما برای این مطالعه استخدام کردیم - «نقش فعالی بین اثر هنری و بیننده وجود دارد. در نهایت، بیننده هم‌خلاق است، دگرگون می‌کند، دوباره خلق می‌کند و تغییر می‌دهد.» این نکته مهمی است. وقتی تشخیص هنر هوش مصنوعی از هنر انسانی دشوار است، ضرب‌المثل قدیمی که زیبایی در چشم بیننده است، به ویژه صادق است.

توسط هنرمند شماره ۶ (برای کلید به انتهای مقاله مراجعه کنید). عکاس: اثر هنری سفارش داده شده توسط GumGum

اما در حال حاضر، تعریف دقیق و ترجمه «خلاقیت» به مجموعه ای از قوانین به وضوح ساختاریافته تقریباً غیرممکن است. الهام چیزی نیست که بتوان به راحتی در یک ماشین برنامه‌ریزی کرد. به عنوان بخشی از این مطالعه، ما با ماکس فرسن، مدیر خلاق Born AI صحبت کردیم که اشاره کرد تحقیقات تمایل ندارند به طور عمیق بررسی کنند که چرا ما به عنوان انسان خلاق هستیم. از این نظر، او معتقد است که برنامه‌ریزی هوش مصنوعی با عقل یا قصد ایجاد هنر دشوار است.
به جای نگرانی در مورد تهدید هوش مصنوعی به برتری خلاقانه انسان، آینده در مورد پذیرش فناوری‌های جدید و امکاناتی است که برای افزایش فرآیند به ارمغان می‌آورند. بهتر است هوش مصنوعی را به عنوان شریک خلاق بعدی خود فکر کنید. آثار هنری زیبا می‌توانند با همکاری با آن تولید شوند.
کلید هنرمندان
۱. لئاندرو کاستلائو
۲. Computer Graphics, Inc.
۳. مارینا اسمراल्डو
۴. کام فلود
۵. پیندار ون آرمان/هوش مصنوعی Cloudpainter
۶. بریانا ونکه


آیا هنر هوش مصنوعی خلاقیت انسانی را کم‌ارزش می‌کند؟
جامعه‌ی هنر معاصر به طور محافظه‌کارانه‌ای تخمین زده می‌شود که بازاری ۶۵ میلیارد دلاری باشد که میلیون‌ها هنرمند، فروشنده و کلکسیونر را در سراسر جهان به کار می‌گیرد. با این حال، توجه اخیر به آثاری که توسط هوش مصنوعی (AI) ساخته شده‌اند در گالری‌های معتبر، موزه‌ها و رسانه‌های محبوب، بحث‌های داغی را در مورد تغییرات احتمالی این آمار در آینده برانگیخته است. اضطراب در مورد تغییر ارزش هنر انسانی ناشی از سوالات بی‌پاسخ است: آیا آثاری که به هوش مصنوعی نسبت داده می‌شوند به همان شیوه‌ای که به انسان نسبت داده می‌شوند ارزیابی خواهند شد؟ آیا بازارهای هنری حتی باید هنر ساخته شده توسط هوش مصنوعی را به عنوان "هنر" در نظر بگیرند؟ آیا قرار گرفتن در معرض فزاینده‌ی هنر ساخته شده توسط هوش مصنوعی بر ارزیابی‌های خلاقیت فردی انسان تأثیر می‌گذارد یا، همانطور که در حال حاضر اتفاق می‌افتد، بر ارزیابی‌های هنرمندان انسانی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند؟
نمونه‌های تاریخی از سایر صنایع شواهد فراوانی ارائه می‌دهند که به طور متوسط، اتوماسیون ارزش کالاهای انسانی و نیروی کار را کاهش می‌دهد. اما دلیلی نیز وجود دارد که باور کنیم توسعه‌ی فناوری‌های هوش مصنوعی قادر به اتوماسیون خلاقیت (به عنوان مثال، تولید هنر بصری که تقریباً با هنر انسانی قابل تشخیص نیست) نباید به طور مشابه بر درک هنر و خلاقیت انسانی تأثیر بگذارد. همانطور که نقاش مشهور آمریکایی، جیمز ویسلر، زمانی گفت: "از کار یک هنرمند پول نمی‌دهند، بلکه از دیدگاه او پول می‌دهند." تحقیقات گذشته از این نکته‌ی ویسلر پشتیبانی می‌کند. ارزیابی‌های هنر، چه توسط متخصصان و چه مخاطبان عادی انجام شود، اغلب به ابعاد زیبایی‌شناختی و اجتماعی بستگی دارد که می‌توان آن‌ها را از هزینه‌های ملموس تولید و نیروی کار جدا کرد. به عنوان مثال، استفاده‌ی یک هنرمند از رنگ و احساس، پیچیدگی موضوع و برند هنرمند همگی بر درک ارزش و خلاقیت یک اثر هنری تأثیر می‌گذارند. عوامل ذهنی مانند این‌ها پیش‌بینی اینکه آیا قرار گرفتن در معرض فزاینده‌ی هنر ساخته شده توسط هوش مصنوعی بر ارزش خلاقیت انسانی در حوزه‌های هنری تأثیر منفی می‌گذارد یا خیر را دشوار می‌کند. به عبارت دیگر، آیا ارزش هنر انسانی (پولی و زیبایی‌شناختی) افزایش یا کاهش می‌یابد زمانی که در کنار آثاری (با سبک و کیفیت هنری قابل مقایسه) که تصور می‌شود توسط برنامه‌های هوش مصنوعی تولید شده‌اند، ارزیابی شود؟ اهمیت فزاینده‌ی سوالاتی مانند این در تیترهایی منعکس شده است که نشان می‌دهند برخی از هنرمندان انسانی اخیراً اقدام قانونی علیه شرکت‌های هوش مصنوعی را آغاز کرده‌اند پس از اینکه متوجه شده‌اند برنامه‌های هوش مصنوعی برای تقلید از سبک‌های هنری منحصربه‌فرد آن‌ها با دقت شگفت‌انگیزی استفاده می‌شوند. علاوه بر این، نمونه‌هایی مانند این نگرانی‌های بزرگ‌تری را برانگیخته است که ارزش نیروی کار انسانی ممکن است در حال تغییر باشد. آیا درست است که، همانطور که برخی پیشنهاد کرده‌اند، مشاغل خلاقانه "آخرین سنگر بشریت" هستند یا آیا هوش مصنوعی ارزش نیروی کار انسانی را کاهش می‌دهد همانطور که در بسیاری از انقلاب‌های صنعتی گذشته اتفاق افتاده است؟ همانطور که یک بررسی جامع در این زمینه نشان می‌دهد، تحقیقات علمی که به طور خاص بر تقاطع فناوری و خلاقیت تمرکز دارند، در صورت تمایل به درک تأثیری که هوش مصنوعی مولد در حال ایجاد در جهان است، مورد نیاز است.
تحقیقات حاضر با دیدگاهی روانشناختی برای شروع به پاسخگویی به این سوالات می‌پردازد. به طور خاص، ما بررسی می‌کنیم که چگونه نسبت دادن منبع هنری (به عنوان مثال، ساخته شده توسط انسان یا هوش مصنوعی) بر قضاوت‌های ارزیابی‌کننده‌ی مخاطبان عادی در شش آزمایش (در مجموع N = 2965) تأثیر می‌گذارد. برای اتخاذ یک دیدگاه جامع، طیف وسیعی از ابعاد مختلف از جمله برآوردهای ارزش پولی و نیروی کار و همچنین ارزیابی‌های هنری بیشتر مانند درک مهارت و خلاقیت را ارزیابی می‌کنیم. تمرکز ما بر هنر بر اساس کارهای گذشته‌ای است که نشان می‌دهد انسان‌ها اغلب از الگوریتم‌های تصمیم‌گیری گریزان هستند و ترجیح می‌دهند برای طیف وسیعی از کالاها و خدمات به انسان‌ها تکیه کنند، حتی زمانی که الگوریتم‌ها بهتر یا هم‌سطح با عوامل انسانی عمل می‌کنند. هنر یک حوزه‌ی منحصر به فرد برای بررسی در این زمینه است، تا حدی به این دلیل که تحقیقات اخیر نشان می‌دهد انسانی‌سازی فناوری‌های خودمختار می‌تواند به کاهش اجتناب از الگوریتم‌ها کمک کند. این یافته یک معضل فلسفی را برجسته می‌کند. چه چیزی بیشتر از توانایی تولید هنر، انسانی‌کننده است؟ در واقع، بسیاری از هنرمندان و دانشمندان مشهور در طول تاریخ هنر را یک تلاش اساساً انسانی اعلام کرده‌اند (به عنوان مثال، جیمز جویس زمانی گفت "هنر گرایش انسانی است" و دانشمند برجسته برایان گرین نیز به طور مشابه اظهار داشت "هنر [چیزی است] که ما را انسان می‌کند"). اگر اینطور باشد، این مفاهیم فلسفی نشان می‌دهند که آثاری که به هوش مصنوعی نسبت داده می‌شوند نباید در معرض اجتناب از الگوریتم مشاهده شده در کارهای گذشته قرار گیرند زیرا توانایی تولید هنر ممکن است به خودی خود انسانی‌کننده باشد. از طرف دیگر، این احتمال نیز وجود دارد که هنر نسبت داده شده به هوش مصنوعی در عوض شروع به تغییر نحوه درک و ارزیابی خلاقیت انسانی در آینده کند. در حالی که وسعت این گمانه‌زنی‌ها فراتر از محدودیت‌های هر بررسی علمی واحد است، تحقیقات ما سه یافته‌ی کلیدی را ارائه می‌دهد که نور جدیدی بر این موضوع می‌تاباند.
اول، شرکت‌کنندگان در آزمایش‌های ما به طور مداوم هنر برچسب‌گذاری شده به عنوان ساخته شده توسط هوش مصنوعی را نسبت به هنر برچسب‌گذاری شده به عنوان ساخته شده توسط انسان کم‌ارزش‌تر ارزیابی کردند. این امر حتی زمانی صادق بود که هنر مورد نظر تا حد زیادی با هنر هنرمندان مشهور انسانی قابل تشخیص نبود و زمانی که خود هنر ثابت بود (یعنی برچسب‌گذاری یک قطعه‌ی دقیق به عنوان "ساخته شده توسط انسان" یا "ساخته شده توسط هوش مصنوعی"). این اثرات صرف نظر از احساسات کلی شرکت‌کنندگان نسبت به هوش مصنوعی یا تجربیات پیشینه‌ی آن‌ها (به عنوان مثال، تحصیلات یا حرفه) متمرکز بر هنر یا فناوری نیز مشاهده شد. این نکات مهم هستند، زیرا بسیاری از اثراتی که در کارهای گذشته در مورد اجتناب از الگوریتم‌ها مشاهده می‌شود را می‌توان با سردرگمی‌های ساده مانند تفاوت‌های ساده در محتوای محرک‌ها یا تفاوت‌های فردی اندازه‌گیری نشده مانند گرایش‌های شرکت‌کنندگان به فناوری‌های جدید توضیح داد. حتی با در نظر گرفتن این موارد، اولین یافته‌ی کلیدی ما همچنان با بسیاری از نمونه‌های تاریخی اتوماسیون در سایر صنایع طنین‌انداز می‌شود، با اثرات کاهش ارزش به ویژه در ارزیابی‌های مهارت و ارزش پولی برجسته است. با این حال، این را نیز باید در نظر گرفت که اثرات در ابعاد هنری و زیبایی‌شناختی بیشتر (به عنوان مثال، ارزیابی‌های پیچیدگی یا شدت عاطفی) کمتر قابل توجه بود و زمانی که از شرکت‌کنندگان خواسته نشد تلاش‌های ساخته شده توسط انسان و هوش مصنوعی را به طور مستقیم مقایسه کنند، به طور قابل توجهی کاهش یافت.
یافته‌ی کلیدی دوم ما این بود که هنر برچسب‌گذاری شده به عنوان ساخته شده توسط انسان به عنوان خلاقانه‌تر در نظر گرفته شد به عنوان تابعی از قرار گرفتن در معرض هنر برچسب‌گذاری شده به عنوان ساخته شده توسط هوش مصنوعی. یعنی همان قطعه‌ی هنر ارزش خلاقانه‌تری به دست آورد زمانی که به عنوان ساخته شده توسط انسان برچسب‌گذاری شد و با آثار هنری برچسب‌گذاری شده به عنوان ساخته شده توسط هوش مصنوعی مقایسه شد، نسبت به زمانی که به عنوان ساخته شده توسط انسان برچسب‌گذاری شد و با آثار هنری برچسب‌گذاری شده به عنوان ساخته شده توسط انسان مقایسه شد. این یافته هم غیرمنتظره و هم مهم است، زیرا برخلاف پیش‌بینی‌های بیان شده در رسانه‌های محبوب، نشان می‌دهد که هنرمندان انسانی می‌توانند از مقایسه‌هایی که بین کار خود و کار هنرمندان هوش مصنوعی انجام می‌شود، سود ببرند. این ایده‌های جدیدی را پیشنهاد می‌کند، از جمله این ایده که برنامه‌های هوش مصنوعی ممکن است ابزارهایی نیز باشند که می‌توانند برای برجسته کردن یا تقویت ظرفیت خلاقیت انسان در آینده استفاده شوند.
یافته‌ی کلیدی سوم و نهایی ما این است که اگرچه هنر توصیف شده به عنوان ساخته شده به صورت مشترک (یعنی هنر ایجاد شده توسط هنرمندان انسانی که با برنامه‌های هوش مصنوعی کار می‌کنند) به طور متوسط به عنوان کم‌ارزش‌تر از کار توصیف شده به عنوان ساخته شده توسط انسان و به عنوان با ارزش‌تر از کار توصیف شده به عنوان ساخته شده توسط هوش مصنوعی درک می‌شد، اما درک هنرمند انسانی به عنوان عامل خلاق اصلی به طور عمده به این بستگی داشت که آیا همکاری در حال مقایسه با مراجع انسانی یا هوش مصنوعی بود یا خیر. به عبارت دیگر، سوگیری ارزیابی‌کننده‌ی منفی در برابر هنر برچسب‌گذاری شده با هوش مصنوعی حتی در شرایطی که هوش مصنوعی فقط به عنوان یک کمک انسانی عمل می‌کرد، ادامه داشت، اما درک مشارکت هنرمند انسانی در همکاری زمانی بیشتر بود که ارزیابان ابتدا در معرض تلاش‌های هنری هوش مصنوعی بدون کمک انسان قرار می‌گرفتند. این یافته مهم است زیرا نشان می‌دهد هنرمندان انسانی که با هوش مصنوعی کار می‌کنند می‌توانند از ایجاد مقایسه‌هایی بین خروجی مشارکتی خود و خروجی برنامه‌های هوش مصنوعی که به تنهایی کار می‌کنند، سود ببرند.
آزمایش 1
نتایج و بحث
در آزمایش 1، شرکت‌کنندگان (n = 119) 28 تصویر مختلف (مشاهدات = 3332) را مشاهده کردند که از قبل آزمایش شده بودند تا طیف وسیعی از سبک‌های هنری را در بر بگیرند (به شکل 1 مراجعه کنید). هر تصویر به طور تصادفی برچسب‌گذاری شد تا هر شرکت‌کننده 14 تصویر برچسب‌گذاری شده به عنوان ساخته شده توسط هوش مصنوعی و 14 تصویر برچسب‌گذاری شده به عنوان ساخته شده توسط انسان را ارزیابی کند. این تصاویر بر اساس ابعاد هنری مختلفی از جمله میزان روشنایی، رنگارنگی، پیچیدگی، احساسی بودن، مهارت، الهام‌بخشی، گران‌قیمت بودن و دوست‌داشتنی بودن (α = 0.97) ارزیابی شدند.
شکل 1

نمونه‌هایی از محرک‌های مورد استفاده در آزمایش 1. توجه داشته باشید این تصاویر نمونه‌ای از مجموعه بزرگ‌تری از 28 تصویر مورد استفاده در مطالعه‌ی اول ما هستند.
جدول 1 نتایج ما را نشان می‌دهد. به طور کلی، مقایسه‌های درون‌گروهی نشان داد که تصاویری که به عنوان ساخته شده توسط هوش مصنوعی برچسب‌گذاری شده‌اند، ارزیابی کمتری داشتند، با یک اثر کلی t(118) = 5.52، p < 0.001، mdiff = -0.18، 95% CI [-0.12، -0.25]، d = 0.51. جهت و اهمیت این اثر هنگام در نظر گرفتن هر بعد به طور جداگانه (جدول 1) و هنگام استفاده از مدل‌های رگرسیون چند سطحی برای کنترل واریانس قابل انتساب به سبک‌های تصویر خاص یا ترجیحات فردی (یعنی مدل‌هایی که کنترل اثر تصویر و تودرتو بودن در شرکت‌کننده را انجام می‌دهند) ثابت ماند. این اثر به ویژه در ارزیابی‌های گران‌قیمتی (mdiff = -0.45، d = 0.57) و مهارت (mdiff = -0.30، d = 0.48) برجسته بود - و این اتفاق با وجود اینکه اکثر شرکت‌کنندگان (> 70٪) گزارش دادند که قادر به تمایز بین تصاویر بدون برچسب‌ها نیستند، رخ داد. یعنی حتی اگر اکثر شرکت‌کنندگان گزارش دادند که هنر برچسب‌گذاری شده به عنوان ساخته شده توسط هوش مصنوعی تا حد زیادی غیرقابل تشخیص از هنر هنرمندان انسانی است، باز هم هنر برچسب‌گذاری شده به عنوان ساخته شده توسط هوش مصنوعی را کمتر ارزیابی کردند. این نتایج نشان‌دهنده‌ی یک سوگیری کلی در برابر هنر ساخته شده توسط هوش مصنوعی است.
جدول 1 تفاوت‌های ارزیابی درون‌گروهی در آزمایش 1 بین تصاویر برچسب‌گذاری شده به عنوان انسان و هوش مصنوعی.
آزمایش 2
ما 555 ساکن ایالات متحده که به زبان انگلیسی صحبت می‌کردند را از Mturk استخدام کردیم. شرکت‌کنندگان به دلیل عدم موفقیت در بررسی‌های توجه، بررسی‌های درک مطلب یا گزارش شناسایی محرک‌های مورد استفاده در مطالعه حذف شدند و در نتیجه نمونه‌ی نهایی n = 415 شرکت‌کننده (مرد = 51٪، \(m_{age} = 36\)) به دست آمد. به شرکت‌کنندگان 2 دلار برای تکمیل نظرسنجی پرداخت شد.
پس از ارزیابی سه تصویر بافر برای آشنا کردن شرکت‌کنندگان با کار، همه شرکت‌کنندگان 28 تصویر را به ترتیب تصادفی ارزیابی کردند. شرکت‌کنندگان به طور تصادفی به یکی از سه شرط اختصاص داده شدند. در یک شرط کنترلی، هیچ اشاره‌ای به هوش مصنوعی نکردیم و تصاویر را برچسب‌گذاری نکردیم. یعنی معتقد بودیم که داشتن یک شرط کنترلی که هیچ مقایسه‌ی ضمنی بین انسان و غیرانسان را برانگیزد، مهم است. در عوض، شرکت‌کنندگان به سادگی به این موضوع گفته شد که ما به این موضوع علاقه‌مند هستیم که "افراد چگونه هر نقاشی را در تعدادی از ابعاد درک می‌کنند." در شرایط آزمایشی، به شرکت‌کنندگان گفته شد که "هر نقاشی توسط هوش مصنوعی ساخته شده است" یا اینکه "برخی از این نقاشی‌ها توسط انسان و برخی توسط هوش مصنوعی ساخته شده‌اند" اما مشخص نشده بود کدام یک. سپس شرکت‌کنندگان هر نقاشی را بر اساس ابعاد مختلفی از جمله میزان دوست داشتن آن، مهارت نقاشی، رنگارنگی، الهام‌بخشی، روشنایی، پیچیدگی، برانگیختگی عاطفی، گران‌قیمت بودن و تمایل به پرداخت (1 = اصلاً نه، 7 = بسیار زیاد؛ α = 0.94) ارزیابی کردند. برای اهداف اکتشافی، همچنین از شرکت‌کنندگان در مورد خلق و خوی خود در طول مطالعه (به عنوان مثال، "به طور کلی، خلق و خوی من:" = -10 = بسیار ناخوشایند، 10 = بسیار خوشایند) و سلیقه‌ی شخصی خود در هنر (به عنوان مثال، "من احساس می‌کنم در هنر سلیقه‌ی بهتری دارم.") سؤال کردیم. تجزیه و تحلیل مکمل نشان داد که این موارد بر یافته‌های اصلی ما تأثیر نداشتند.
آزمایش 3
ما 541 ساکن ایالات متحده که به زبان انگلیسی صحبت می‌کردند را از Mturk استخدام کردیم. شرکت‌کنندگان به دلیل عدم موفقیت در بررسی‌های توجه، بررسی‌های درک مطلب یا گزارش شناسایی محرک‌های مورد استفاده در مطالعه حذف شدند و در نتیجه نمونه‌ی نهایی n = 405 شرکت‌کننده (مرد = 53٪، \(m_{age} = 38\)) به دست آمد. به شرکت‌کنندگان 1 دلار برای تکمیل نظرسنجی پرداخت شد.
برای افزایش اعتبار خارجی یافته‌های خود، به شرکت‌کنندگان یک داستان پوششی دادیم که می‌گفت این تصاویر نقاشی‌های واقعی هستند که در یک گالری خصوصی برای فروش هستند:

"در صفحه‌ی بعدی، دو تصویر از نقاشی‌هایی را خواهید دید که در حال حاضر در گالری خصوصی Lenham برای فروش هستند. ما کنجکاو هستیم که برداشت مصرف‌کنندگان از این نقاشی‌ها و اطلاعات ارائه شده توسط گالری چیست. لطفاً نقاشی و اطلاعات ارائه شده توسط گالری را بررسی کنید و به تمام سؤالات با صداقت پاسخ دهید."

سپس شرکت‌کنندگان به طور تصادفی به یکی از چهار شرط اختصاص داده شدند که در آن دو تصویر را ارزیابی می‌کردند. در یک شرط کنترلی، هر دو تصویر به عنوان ساخته شده توسط انسان برچسب‌گذاری شدند. در یک شرط آزمایشی، هر دو تصویر به عنوان ساخته شده توسط هوش مصنوعی برچسب‌گذاری شدند. در یک شرط آزمایشی دیگر، تصویر اول به عنوان ساخته شده توسط انسان و تصویر دوم به عنوان ساخته شده توسط هوش مصنوعی برچسب‌گذاری شد. و در یک شرط آزمایشی دیگر، تصویر اول به عنوان ساخته شده توسط هوش مصنوعی و تصویر دوم به عنوان ساخته شده توسط انسان برچسب‌گذاری شد. ترتیب تصویر و خود تصاویر در تمام شرایط ثابت بود. شرکت‌کنندگان هر تصویر را بر اساس ابعاد مختلفی از جمله میزان دوست داشتن هر نقاشی، مهارت نقاشی، رنگارنگی، الهام‌بخشی، روشنایی، پیچیدگی، برانگیختگی عاطفی، با استعداد بودن خالق و تحت تأثیر قرار گرفتن از اجرا (1 = اصلاً نه، 7 = بسیار زیاد؛ αimage 1 = 0.86، αimage 1 = 0.90) ارزیابی کردند.
علاوه بر این، برآوردهای مستقیم ارزش پولی در صفحه‌ی جداگانه‌ای بلافاصله پس از ارزیابی هر نقاشی توسط شرکت‌کنندگان به دست آمد. در این صفحه، به شرکت‌کنندگان اطلاعاتی در مورد قیمت‌گذاری داده شد با این پیام: "میانگین قیمت نقاشی در گالری Lenham بین 50 تا 220 دلار است، با اکثر قطعات با قیمت 150 دلار به فروش می‌رسند." سپس از آن‌ها پرسیده شد: "شما شخصاً فکر می‌کنید گالری Lenham باید این نقاشی را با چه قیمتی بفروشد؟" و "اگر می‌خواستید این نقاشی را بخرید و با توجه به قیمت‌های گالری، چقدر برای به دست آوردن آن پرداخت می‌کردید؟" برای اهداف اکتشافی، همچنین در مورد سلیقه‌ی هنری خود (به عنوان مثال، "در مقایسه با سایر افراد، من معمولاً چشم بهتری برای هنر دارم." و "من آثاری را دوست دارم که "چیزهای واقعی" را به تصویر می‌کشند، بیشتر از آثاری که انتزاعی هستند.") سؤال کردیم. تجزیه و تحلیل مکمل نشان داد که سلیقه‌ی هنری تأثیری بر یافته‌های اصلی ما نداشت.
آزمایش 4
ما 792 ساکن ایالات متحده که به زبان انگلیسی صحبت می‌کردند را از Prolific استخدام کردیم. شرکت‌کنندگان به دلیل عدم موفقیت در بررسی‌های توجه، بررسی‌های درک مطلب یا گزارش شناسایی محرک‌های مورد استفاده در مطالعه حذف شدند و در نتیجه نمونه‌ی نهایی n = 789 شرکت‌کننده (مرد = 49٪، \(m_{age} = 38\)) به دست آمد. به شرکت‌کنندگان 1 دلار برای تکمیل نظرسنجی پرداخت شد. پیش‌ثبت‌نام ما را می‌توانید در اینجا پیدا کنید: https://aspredicted.org/DJV_MN7.
شرکت‌کنندگان همان داستان پوششی را که در آزمایش 3 استفاده شد دریافت کردند. به آن‌ها گفته شد که ما در مورد برداشت‌های آن‌ها از نقاشی‌هایی که در حال حاضر در گالری خصوصی Lenham برای فروش هستند کنجکاو هستیم و سپس به طور تصادفی به یکی از سه شرط اختصاص داده شدند که در آن دو تصویر را ارزیابی می‌کردند. در یک شرط کنترلی، هر دو تصویر به عنوان ساخته شده توسط انسان برچسب‌گذاری شدند. در یک شرط آزمایشی، تصویر اول به عنوان ساخته شده توسط انسان و تصویر دوم به عنوان ساخته شده توسط هوش مصنوعی برچسب‌گذاری شد. در یک شرط آزمایشی دیگر، تصویر اول به عنوان ساخته شده توسط هوش مصنوعی و تصویر دوم به عنوان ساخته شده توسط انسان برچسب‌گذاری شد. ما از همان برچسب‌ها و اطلاعات گالری ارائه شده در آزمایش 3 استفاده کردیم. خلاقیت هر تصویر با پرسیدن از شرکت‌کنندگان در مورد میزان خلاقانه، نوآورانه، مناسب (برای فروش در یک گالری)، و دوست‌داشتنی بودن هر تصویر (1 = اصلاً نه، 7 = بسیار زیاد؛ αimage 1 = 0.78، αimage 2 = 0.82) اندازه‌گیری شد. همانند آزمایش 3، شرکت‌کنندگان سپس در مورد ارزش پولی هر نقاشی سؤال شدند. علاوه بر این، از شرکت‌کنندگان خواسته شد تا زمان تولید هر نقاشی را تخمین بزنند (یعنی فکر کنند که ایجاد هر نقاشی چند ساعت طول کشیده است). در نهایت، برای استفاده به عنوان متغیرهای کنترلی در مدل‌های مکمل، شرکت‌کنندگان در مورد تجربه‌ی خود در حوزه‌های هنر و فناوری پاسخ دادند (به عنوان مثال، "من قبلاً [یا در حال حاضر] در شغلی کار می‌کردم که عمدتاً با هنرهای تجسمی سروکار دارد [به عنوان مثال، طراح، مدیر گالری، فروشنده‌ی هنر]." و "من قبلاً [یا در حال حاضر] در شغلی کار می‌کردم که عمدتاً با برنامه‌نویسی کامپیوتر، علم داده یا مهندسی سروکار دارد."). تجزیه و تحلیل مکمل نشان داد که این موارد تأثیری بر یافته‌های اصلی ما نداشتند.
آزمایش 5
ما 731 ساکن ایالات متحده که به زبان انگلیسی صحبت می‌کردند را با استفاده از فیلترهای Prolific برای جمع‌آوری یک نمونه‌ی نماینده از ایالات متحده استخدام کردیم. شرکت‌کنندگان به دلیل عدم موفقیت در بررسی‌های توجه، بررسی‌های درک مطلب یا گزارش شناسایی محرک‌های مورد استفاده در مطالعه حذف شدند و در نتیجه نمونه‌ی نهایی n = 710 شرکت‌کننده (مرد = 48٪، \(m_{age} = 45\)) به دست آمد. به شرکت‌کنندگان 1 دلار برای تکمیل نظرسنجی پرداخت شد.
شرکت‌کنندگان به همان نظرسنجی که در آزمایش 4 استفاده شد پاسخ دادند با دو تفاوت. اول، تصاویر به طور تصادفی از مجموعه بزرگ‌تری از 28 تصویر از پیش آزمایش شده مورد استفاده در آزمایش‌های 1 و 2 انتخاب و مرتب شدند. دوم، از شرکت‌کنندگان خواسته شد تا در پایان نظرسنجی نگرش خود نسبت به هوش مصنوعی را با استفاده از چهار مورد (α = 0.77) اقتباس شده از مقیاس نگرش عمومی نسبت به هوش مصنوعی31 نشان دهند (به عنوان مثال، "وقتی به کاربردهای آینده‌ی هوش مصنوعی فکر می‌کنم، دچار ناراحتی می‌شوم." و "من فکر می‌کنم برنامه‌های هوش مصنوعی ابزار جدید و هیجان‌انگیزی برای هنرمندان انسانی هستند."). قابل توجه است که اگرچه شرکت‌کنندگانی که نسبت به هوش مصنوعی احساس اضطراب داشتند، هنر برچسب‌گذاری شده با هوش مصنوعی را کمتر ارزیابی می‌کردند، نگرش نسبت به هوش مصنوعی در شرایط متفاوت نبود و تجزیه و تحلیل مکمل با استفاده از نگرش نسبت به هوش مصنوعی به عنوان یک متغیر کنترلی تأثیری بر یافته‌های اصلی ما نداشت.
آزمایش 6
ما 698 ساکن ایالات متحده که به زبان انگلیسی صحبت می‌کردند را با استفاده از فیلترهای Prolific برای جمع‌آوری یک نمونه‌ی نماینده از ایالات متحده استخدام کردیم. شرکت‌کنندگان به دلیل عدم موفقیت در بررسی‌های توجه و درک مطلب حذف شدند و در نتیجه نمونه‌ی نهایی n = 527 شرکت‌کننده (مرد = 45٪، 49) به دست آمد. به شرکت‌کنندگان 1 دلار برای تکمیل نظرسنجی پرداخت شد. پیش‌ثبت‌نام ما را می‌توانید در اینجا پیدا کنید: https://aspredicted.org/DXP_K4M.
شرکت‌کنندگان همان داستان پوششی و پیام اولیه را که در آزمایش‌های 4 و 5 استفاده شد دریافت کردند (یعنی ارزیابی "نقاشی‌هایی که در حال حاضر در گالری خصوصی Lenham برای فروش هستند") قبل از اینکه دو تصویر را به ترتیب تصادفی مشاهده کنند. این تصاویر از مطالعات قبلی ما گرفته نشده بودند، بلکه به طور خاص برای این آزمایش ایجاد شده بودند و با استفاده از ابزار هوش مصنوعی Midjourney تولید شده بودند. این محرک‌ها برای رسیدگی به یک محدودیت در مطالعات قبلی ما ایجاد شدند، یعنی تصاویر مورد استفاده محدود به سبک‌های هنرمندان خاص و شناخته شده بودند. یعنی به هوش مصنوعی اجازه ندادیم که واقعاً "خودش" باشد. با هدف کاهش این نگرانی تا حدی، محرک‌های جدید ما با دادن دستورالعمل‌های مبهم‌تر به ابزار Midjourney تولید شدند، و درخواست "یک نقاشی خلاقانه" و "یک نقاشی کلاسیک" را ارائه دادند. ما یک تصویر (به شکل S3 در مواد مکمل خود مراجعه کنید) از چهار تصویر تولید شده به طور خودکار برای هر دستورالعمل به طور تصادفی انتخاب کردیم. سپس یک پیش‌آزمایش بر روی این تصاویر انجام دادیم تا اطمینان حاصل شود که هرگونه اثر تجربی را نمی‌توان به تغییرات عمدی در محتوا نسبت داد که ممکن است ارزیابی‌های شرکت‌کنندگان از خلاقیت، ارزش پولی یا زمان تخمینی تولید را تحت تأثیر قرار دهد.
شرکت‌کنندگان به طور تصادفی به یکی از دو شرط اختصاص داده شدند. در یک شرط کنترلی، تصویر اول با برچسب "نقاشی زیر توسط جیمی کندریکس، در ژانویه 2019 ساخته شده است." برچسب‌گذاری شد. در شرط آزمایشی، تصویر اول با برچسب "نقاشی زیر توسط یک برنامه‌ی هوش مصنوعی که قادر به تصور و نقاشی تصاویر به طور کامل مستقل است، در ژانویه 2019 ساخته شده است." برچسب‌گذاری شد. برای شرکت‌کنندگان در هر دو شرط، تصویر دوم همیشه با برچسب "نقاشی زیر توسط هنرمند آوری تیلور، با همکاری یک برنامه‌ی هوش مصنوعی که قادر به تصور و نقاشی تصاویر به طور کامل مستقل است، در ژانویه 2019 ساخته شده است." برچسب‌گذاری شد. شرکت‌کنندگان هر تصویر را با استفاده از همان موارد از آزمایش 5 ارزیابی کردند و همچنین یک سؤال اضافی وجود داشت که به طور خاص در مورد تصویر دوم پرسیده بود: "به نظر شما چه مقدار کار توسط هوش مصنوعی و چه مقدار کار توسط انسان انجام شده است؟" با استفاده از یک مقیاس لغزنده (0 = تمام تلاش هوش مصنوعی، 100 = تمام تلاش انسان).