OpenAI, yapay zekâyı müziğe entegre etme amacıyla sesli ve yazılı komutlarla çalışan yeni bir sistem üzerine yoğunlaşıyor. Bu sistem, kullanıcılardan aldığı basit metin ya da ses girdilerine karşılık özgün müzik parçaları üretebilecek şekilde tasarlanıyor. Geliştirme sürecinde, New York merkezli Juilliard School’un öğrencileriyle iş birliği kurulmuş durumda. Öğrencilerin katkısı, sistemin eğitim sürecine doğrudan etki ediyor.
Projenin merkezinde, müzik notalarının anlamlı ve yapay zekâ tarafından anlaşılabilir şekilde etiketlenmesi yer alıyor. Juilliard öğrencileri, bu etiketlemeyi ayrıntılı biçimde yaparak sistemin daha iyi öğrenmesini sağlıyor. Öyle ki, bu veriler olmadan yapay zekâ, müziğin teknik ve estetik bileşenlerini doğru bir biçimde kavrayamıyor. Tüm bunların yanında, sistemin video içeriklerine otomatik müzik üretimi gibi alanlarda da kullanılabileceği konuşuluyor. Kullanıcı, örneğin yalnızca “hüzünlü piyano eşliği” yazdığında bu isteğe uygun müzik anında üretilebiliyor.
OpenAI, Juliard öğrencilerinden katkı alacak
OpenAI’ın daha önce de müzik üretimiyle ilgili bazı denemelerde bulunduğu biliniyor. Ne var ki bu yeni girişimde, kullanıcıyla doğrudan etkileşim kurabilen bir yapının hedeflendiği açıkça görülüyor. Metinden gitar riff’leri, vokal eşlikleri ya da sinematik tınılar üretilebilmesi, sistemin ne kadar iddialı bir noktaya taşındığını gösteriyor. Bununla birlikte, Suno ve ElevenLabs gibi girişimlerin benzer alanlara yönelmiş olması, bu alanda rekabetin de oldukça yoğunlaştığını gösteriyor. Bu rekabet, sistemlerin sadece yaratıcı değil, aynı zamanda etik olarak da tartışılmasına yol açıyor.
Her şeye rağmen, yapay zekânın müzik üretiminde giderek daha fazla söz sahibi olduğu bir dönemden geçiliyor. Bu tür sistemler, özellikle bağımsız sanatçılar ve içerik üreticileri için yeni olanaklar sunabilir. Fakat her teknolojik ilerlemede olduğu gibi burada da bazı sorunlar kendini gösteriyor. En çok dile getirilenlerden biri ise, yapay zekânın mevcut müzik eserlerine olan benzerliği. Çünkü geçmişte bazı yapay zekâ üretimi şarkıların, gerçek sanatçılara ait eserlerle benzerlik taşıdığı yönünde şikâyetler gündeme gelmişti.
Bu noktada Juilliard öğrencilerinin rolü daha da önem kazanıyor. Çünkü onların yaptığı notasyon etiketlemeleri, sistemin öğrenme düzeyini doğrudan etkiliyor. Ne var ki bu etiketlemeler sadece teknik bir görev değil; aynı zamanda müzikal estetik açısından da belirleyici bir katkı anlamı taşıyor. OpenAI, öğrencilerin müzikal bilgilerini algoritmalara aktararak daha sofistike bir çıktı elde etmeyi amaçlıyor. Sistem bu şekilde geliştirildikçe, yaratıcı müzik üretimi daha hassas ve detaylı hâle gelebilir.
Bununla birlikte, yapay zekâ destekli müzik üretiminin telif hakkı gibi hukuki alanlarda çeşitli belirsizlikler yarattığı da ortada. Henüz global ölçekte kabul gören bir düzenleme bulunmadığı için bu tür teknolojilerin sınırları da oldukça muğlak kalıyor. Her ne kadar sistemler yaratıcı kişilere destek olmak amacıyla geliştirilse de, geleneksel müzik endüstrisi bu gelişmelere temkinli yaklaşıyor. Özellikle sanatçılar, kendi tarzlarına benzer içeriklerin yapay zekâ tarafından yeniden üretilmesini tehdit olarak görüyor. Dolayısıyla yeni sistemin sadece teknik değil, etik çerçevede de incelenmesi gerekiyor.
Bu tarz araçların, içerik üreticileri için zaman kazandırıcı ve erişilebilir çözümler sunduğu da bir gerçek. Ancak bu kolaylık, bazı yönleriyle müziğin duygusal ve kişisel niteliğini gölgede bırakabiliyor. Çünkü yapay zekâ, teknik olarak doğru müzik üretse bile, insan deneyimini birebir yansıtamıyor. Bu nedenle üretim süreciyle duygusal bağ kuran sanatçılar için bu tür sistemler mesafeli karşılanabiliyor. Yine de teknolojinin geldiği noktada bu araçların daha fazla görünür hâle geleceği öngörülüyor.
Juilliard iş birliği, OpenAI’ın bu alandaki yaklaşımını farklılaştırıyor. Sistem salt algoritmik üretimin ötesine geçip, gerçek müzik eğitimi almış bireylerin katkısıyla zenginleştiriliyor. Böylece sadece algoritmanın başarımı değil, aynı zamanda üretilecek içeriğin müzikal tutarlılığı da sağlanmaya çalışılıyor.
