В зарубежных базах для обучения ИИ нашли сотни песен Басты и Билана
Аналитики Национальной федерации музыкальной индустрии (НФМИ) обнаружили сотни треков популярных российских артистов в открытых зарубежных дата-сетах для обучения нейросетей. Поиск проводился по базе данных проекта AI Watchdog американского журнала The Atlantic, который анализирует дата-сеты Laion-Disco-12M (12,3 млн композиций с YouTube) и Sleeping-D 9M (9,7 млн песен с того же видеохостинга вместе с текстами с сайта Genius). Об этом сообщают «Ведомости».
Фото: Антон Великжанин / Коммерсантъ
Фото: Антон Великжанин / Коммерсантъ
Лидером по количеству треков среди русскоязычных исполнителей стал рэпер Баста — 193 композиции в дата-сете Laion и 104 в базе Sleeping AI. На втором месте — хип-хоп-исполнитель Feduk (150 и 91 трек), на третьем — Сергей Лазарев (144 и 118). Замыкают пятерку Дима Билан (140 и 119) и группа «Звери» (135 и 41). В топ-10 также вошли Леонид Агутин, Егор Крид и Ваня Дмитриенко. Само наличие трека в дата-сете не доказывает, что его использовали для обучения генеративных моделей, но указывает на высокую вероятность этого.
По данным Первого музыкального издательства и других лейблов, ни отечественные, ни зарубежные разработчики ИИ не обращались к ним с запросами на лицензирование контента. Гендиректор «ON Лейбла» Надежда Бойчевски отметила, что часть разработчиков утверждает, будто собирает материалы из открытых источников — а значит, вероятно, использует пиратские ресурсы.
Гендиректор НФМИ Никита Данилов рассказал, что мировая практика лицензионных сделок для обучения ИИ уже формируется — например, в ноябре 2025 года Warner Music Group и Suno объявили о партнерстве по созданию легально обученных моделей, а позже похожее соглашение подписали Universal Music Group и Udio. Однако такие случаи пока остаются скорее исключением: почти любой материал, оказавшийся в публичном доступе, все еще может использоваться для обучения нейросетей без разрешения автора.