Deezer tiết lộ AI âm nhạc chiếm 44% tổng số bản tải lên mới, nhưng lượt phát thực tế chỉ vào khoảng 3%

MarketWhisper

Deezer AI音樂

Nền tảng âm nhạc trực tuyến Deezer của Pháp đã công bố vào ngày 21 tháng 4 những số liệu xâm nhập AI vào âm nhạc đầy đủ nhất cho đến nay: các bài hát do AI tạo hiện chiếm 44% trong số các bản tải lên mới mỗi ngày của nền tảng, lên tới 75.000 bài mỗi ngày, và hơn 2 triệu bài mỗi tháng. Mặc dù âm nhạc AI tràn vào với khối lượng lớn, lượng phát thực tế của nó chỉ chiếm 1-3% tổng lượng phát của nền tảng, và trong đó 85% số lượng phát của các bài nhạc do AI tạo đã bị hủy tư cách nhận lợi nhuận.

Quy mô kinh người: hơn 2 triệu bài nhạc AI tràn vào mỗi tháng

Các con số mà Deezer tiết lộ cho thấy mức độ xâm nhập sâu của các công cụ AI tạo sinh vào nền tảng phát trực tuyến. Quy mô tải lên hơn 2 triệu bài hát AI mỗi tháng là dữ liệu cụ thể lần đầu tiên mà các nền tảng phát trực tuyến chủ đạo công bố toàn diện về tình trạng tràn lan nội dung AI; các đối thủ như Spotify cho đến nay vẫn phần lớn im lặng về vấn đề này.

Deezer triển khai một công cụ nhận diện nhạc AI đang trong quá trình nộp bằng sáng chế vào tháng 1 năm 2025, với độ chính xác đạt 99,8%; đến tháng 6 năm 2025, đây trở thành nền tảng phát trực tuyến chủ đạo đầu tiên trên toàn cầu đánh dấu rõ ràng nội dung do AI tạo. Chỉ trong năm 2025, công nghệ này đã nhận diện được hơn 13,4 triệu ca khúc do AI tạo trong kho bài hát của nền tảng.

Mất cân đối nghiêm trọng giữa tải lên và phát: 85% lượng phát là giả

Số lượng người nghe thực sự của âm nhạc AI là rất ít, hiện tượng lệch pha này có liên quan chặt chẽ đến hoạt động gian lận. Công nghệ phát hiện của Deezer đã nhận diện 85% lượng phát của các bài nhạc do AI tạo là lưu lượng giả, đồng thời hủy tư cách hưởng lợi từ những lượt phát đó. Trước đó có báo cáo rằng một người đàn ông đã nhận tội và thừa nhận đã lừa lấy hơn 8 triệu USD tiền bản quyền phát trực tuyến bằng âm nhạc AI; một nhà sản xuất nhạc AI khác cũng bị truy tố liên bang trong một vụ lừa đảo trị giá 10 triệu USD. Mục đích chính của việc tải lên một lượng lớn nhạc AI dường như không phải là thu hút người nghe thật, mà là rút tiền bản quyền thông qua lượt phát giả.

97% người nghe không nhận ra sự khác biệt, 80% yêu cầu nhãn rõ ràng

Dù âm nhạc AI hiện diện với số lượng lớn, người nghe vẫn khó phân biệt bằng tai. Nghiên cứu nghe mù do Deezer ủy thác đã khảo sát 9.000 người tham gia ở tám quốc gia; kết quả cho thấy 97% người được hỏi không thể phân biệt bài hát do AI tạo với sáng tác của con người. Tuy nhiên, 80% người được hỏi cho rằng âm nhạc hoàn toàn do AI tạo nên được dán nhãn rõ ràng—con số này phản ánh nhu cầu mạnh mẽ của người dùng đối với lựa chọn có hiểu biết, ngay cả khi họ không thể tự nhận biết về mặt kỹ thuật.

Câu hỏi thường gặp

Deezer nhận diện nhạc do AI tạo như thế nào?

Deezer triển khai vào tháng 1 năm 2025 một bộ công cụ nhận diện nhạc AI đang trong quá trình nộp bằng sáng chế, với độ chính xác đạt 99,8%; công cụ này có thể tự động quét âm nhạc được tải lên trên nền tảng và nhận diện các đặc trưng do AI tạo. Vào tháng 6 năm 2025, Deezer trở thành nền tảng phát trực tuyến chủ đạo đầu tiên trên toàn cầu đánh dấu rõ ràng nội dung do AI tạo trên giao diện nền tảng.

Vì sao lượng tải lên nhạc AI cao nhưng lượng phát thật lại thấp đến vậy?

Mục đích chính của việc tải lên nhiều nhạc AI dường như không phải là thu hút người nghe thật, mà là gian lận tiền bản quyền phát trực tuyến thông qua lưu lượng giả. Dữ liệu phát hiện của Deezer cho thấy 85% lượng phát của các ca khúc do AI tạo là lưu lượng giả, điều này mạnh mẽ chỉ ra rằng có các hoạt động lừa đảo phát trực tuyến có tổ chức, chứ không phải sự gia tăng người nghe tự nhiên.

Lượng phát giả của nhạc AI ảnh hưởng thế nào đến tiền bản quyền của nghệ sĩ con người?

Lượng phát của nhạc AI giả làm loãng toàn bộ “bể” phát trực tuyến, gián tiếp làm giảm thu nhập tiền bản quyền của các nghệ sĩ thật—vì tiền bản quyền thường được phân bổ theo tỷ lệ theo lượt phát. Biện pháp hủy tư cách nhận lợi nhuận của Deezer là một trong những cách ứng phó tích cực nhất trong ngành hiện nay, nhưng các nền tảng lớn khác vẫn chưa công bố dữ liệu phát hiện với quy mô tương tự, khiến tác động thực tế trên toàn cầu khó có thể định lượng toàn diện.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể đến từ bên thứ ba và không đại diện cho quan điểm hoặc ý kiến của Gate. Nội dung hiển thị trên trang này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành bất kỳ lời khuyên tài chính, đầu tư hoặc pháp lý nào. Gate không đảm bảo tính chính xác hoặc đầy đủ của thông tin và sẽ không chịu trách nhiệm cho bất kỳ tổn thất nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Đầu tư vào tài sản ảo tiềm ẩn rủi ro cao và chịu biến động giá đáng kể. Bạn có thể mất toàn bộ vốn đầu tư. Vui lòng hiểu rõ các rủi ro liên quan và đưa ra quyết định thận trọng dựa trên tình hình tài chính và khả năng chấp nhận rủi ro của riêng bạn. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm.

Bài viết liên quan

DeepSeek giới thiệu phương pháp Visual Primitives để nâng cao khả năng suy luận đa phương thức vào ngày 30 tháng 4

Theo báo cáo kỹ thuật của DeepSeek, vào ngày 30 tháng 4, công ty đã giới thiệu Visual Primitives, một phương pháp nhúng các đơn vị thị giác cơ bản như điểm và hộp giới hạn vào chuỗi suy luận nhằm giải quyết vấn đề Reference Gap trong các tác vụ đa phương thức. Phương pháp này giúp giảm mức tiêu thụ token hình ảnh

GateNews10phút trước

NVIDIA Phát hành Trọng số mô hình Cosmos-Reason2-32B chủ lực, mở rộng cửa sổ ngữ cảnh lên 256K token

Theo Beating, NVIDIA đã phát hành các trọng số cho Cosmos-Reason2-32B, phiên bản chủ lực của mô hình ngôn ngữ-thị giác suy luận AI vật lý (VLM) nhằm giúp robot và các hệ thống lái xe tự động hiểu các nguyên lý về không gian, thời gian và vật lý. Mô hình 32 tỷ tham số,

GateNews13phút trước

OpenAI tiết lộ Codex vì sao bị cấm nói về “goblin”: kiểm soát phần thưởng “nhân cách lập trình viên” bị vượt tầm

OpenAI trong blog chính thức đã giải thích Codex cấm không nhắc đến goblin và các sinh vật khác, bắt nguồn từ việc ưu tiên tín hiệu phần thưởng trong huấn luyện tính cách kiểu “dân mọt sách”, khiến hình ảnh so sánh mang tính sinh vật gây ô nhiễm chéo giữa các nhân cách và dẫn đến RLHF bị hiểu sai. Sự việc được Barron Roth tiết lộ sau khi bộc lộ các chỉ lệnh hệ thống, sau đó OpenAI áp dụng hai chiến lược: mã hóa cứng ngắn hạn và xóa dần các tín hiệu phần thưởng trong dài hạn, đồng thời cảnh báo về sự mong manh của thiết kế phần thưởng; giai đoạn kiểm toán sau huấn luyện cần chi tiết hơn.

ChainNewsAbmedia56phút trước

Module diễn giải Qwen-Scope nguồn mở của Alibaba mở rộng, bao phủ 7 mô hình vào ngày 30 tháng 4

Theo PANews, vào ngày 30/4, Qwen của Alibaba đã công bố mã nguồn mở cho Qwen-Scope, một mô-đun khả giải thích được huấn luyện trên các mô hình thuộc dòng Qwen3 và Qwen3.5. Bản phát hành bao gồm 7 mô hình ngôn ngữ lớn ở các biến thể dense và mixture-of-experts, với 14 bộ sparse autoencoder

GateNews1giờ trước

Các máy chủ AI Nvidia B300 đạt mốc 1 triệu USD tại Trung Quốc trong bối cảnh thiếu hụt nguồn cung

Theo Reuters, các máy chủ AI B300 của Nvidia hiện được bán với giá khoảng 7 triệu nhân dân tệ (1 triệu USD) tại Trung Quốc, nhờ việc siết chặt các đường dây buôn lậu và nhu cầu tiếp tục từ các công ty công nghệ trong nước. Giá đã tăng từ khoảng 4 triệu nhân dân tệ (585.000 USD) vào cuối năm 2025, đáng kể

GateNews1giờ trước

Lợi nhuận hoạt động của LG CNS tăng 19% trong quý 1 nhờ tăng trưởng AI và Cloud

Theo Chosun Daily, LG CNS cho biết vào ngày 30 tháng 4 rằng lợi nhuận hoạt động quý 1 tăng 19,4% so với cùng kỳ năm ngoái lên 94,2 tỷ won (64,1 triệu USD), nhờ nhu cầu về AI và điện toán đám mây. Doanh thu tăng 8,6% lên 1,3 nghìn tỷ won (894 triệu USD). Bộ phận AI và đám mây của công ty tạo ra 765,4 tỷ

GateNews2giờ trước
Bình luận
0/400
Không có bình luận