到2028年,音乐创作者将面临人工智能收入的潜在收入损失

币界网Publicado a 2024-08-21Actualizado a 2024-08-21

币界网报道:

APRA AMCOS的一份新报告强调了澳大利亚和新西兰音乐创作者的一个重大担忧:生成式人工智能可能带来的收入损失。根据对4274名成员词曲作者、作曲家和出版商进行的调查,到2028年,23%的音乐创作者的收入将受到人工智能的威胁。

仅在2028年,预计收入下降就可能损失约1.5297亿美元。预计2024年至2028年间将产生的总收入为3.4982亿美元。

音乐专业人士越来越多地采用人工智能

然而,超过一半的音乐行业专家已经开始在工作中使用人工智能,并愿意承担财务风险。根据该报告,38%的受访者以某种方式将人工智能融入了他们的工作中,其中5%的人经常使用它。

并非所有创作者都对使用这项技术感兴趣。虽然27%的受访者选择将人工智能工具完全排除在工作之外,但另有20%的人决定暂时不使用人工智能工具。

然而,在音乐专业人士中,人工智能在音乐制作中的应用存在差异。虽然只有14%的受访者表示他们在创造力中直接使用了人工智能,但大多数受访者都在以其他方式使用它。例如,人工智能正被纳入歌曲的混音和掌握、社交媒体平台和艺术品开发中,这有助于提高使用率。

音乐创作者对人工智能对生计的威胁表示担忧

音乐创作者对人工智能在音乐创作中的应用仍有一些担忧。这是一个令人担忧的问题,因为14%利用人工智能进行创作的人是词曲作者,其中56%利用人工智能。

在受访者中,82%的人表示音乐行业的人工智能对他们的就业构成了威胁。只有8%的人对使用人工智能持积极态度。就在最近,一首使用人工智能制作的歌曲被列入德国播放量最高的前50首歌曲。

Lecturas Relacionadas

Las ETF registran salidas netas continuas: ¿Están saliendo las instituciones?

Durante las últimas seis semanas, los ETF estadounidenses de Bitcoin han registrado salidas netas de aproximadamente 6.000 millones de dólares, la racha de pérdidas semanales más larga desde su lanzamiento en 2024. El fondo IBIT de BlackRock concentró gran parte de estas salidas. La venta proviene principalmente de inversores que accedieron a través de cuentas de corretaje de ETF, facilitando tanto la entrada como la salida, en lo que parece una "rendición colectiva" tras la aprobación regulatoria. Factores como el repunte de la inflación, un tono más agresivo de la Fed y la atracción de capital hacia sectores como la IA y nuevas OPVs han impulsado una reasignación de capital de riesgo. El Bitcoin, como activo de alta beta, ha sido de los primeros en sufrir. Las pérdidas realizadas aumentaron un 78%, con muchos vendiendo en el rango de 55.000 a 68.000 dólares. Aunque el ritmo de salidas se ha ralentizado notablemente, la presión estructural persiste, ya que el gran tamaño del IBIT convierte sus rescates en una fuente de presión de venta constante. El mercado se enfrenta ahora a la prueba de sostenerse sin el apoyo de los flujos de entrada de los ETF. Si las salidas del IBIT disminuyen y el precio se mantiene por encima de 60.000 dólares, la corrección podría considerarse un reajuste. Sin embargo, si las salidas continúan y el precio cae por debajo de 58.000 dólares, indicaría una salida más sostenida, obligando al mercado spot a absorber toda la presión de venta institucional por sí solo.

marsbitHace 6 min(s)

Las ETF registran salidas netas continuas: ¿Están saliendo las instituciones?

marsbitHace 6 min(s)

Concepto de Modelos del Mundo para Principiantes: Una Historia que va de la Psicología al Campo Principal de la IA

El concepto de "modelo mundial" (World Model) es actualmente una idea candente pero confusa en el campo de la IA. Su objetivo central es dotar a la máquina de un "simulador mental" o "tablero de arena interno" que le permita prever y ensayar posibles escenarios futuros antes de actuar en el mundo real. Esto es crucial para aplicaciones como la conducción autónoma (simular condiciones extremas), la robótica (entrenar en entornos virtuales) o la generación de contenidos. El concepto tiene raíces profundas. El psicólogo Kenneth Craik (1943) propuso que la mente humana construye "modelos a pequeña escala" de la realidad para predecir eventos. En IA, pioneros como Marvin Minsky y, más recientemente, investigadores como David Ha y Jürgen Schmidhuber (2018) con su trabajo "Recurrent World Models", sentaron las bases modernas. Los principales investigadores tienen visiones distintas pero complementarias: * **Yann LeCun** (Meta) critica los modelos de lenguaje grandes y aboga por un modelo mundial que comprenda la física subyacente, a través de arquitecturas como JEPA, que predicen en un espacio de representación abstracto, no en píxeles. * **Fei-Fei Li** (Stanford, World Labs) propone una clasificación basada en el ciclo de acción-observación: **Renderizadores** (generan píxeles, como Sora), **Simuladores** (generan estados 3D/físicos precisos) y **Planificadores** (generan acciones). * **El laboratorio FIB de la Universidad de Tsinghua** simplifica la división en modelos para **entender** el mundo (apoyo a la decisión) y para **predecir** el futuro (generación). Grandes empresas están impulsando el campo con diferentes enfoques: * **OpenAI** con **Sora** lo presenta como un "simulador del mundo" basado en generación de vídeo. * **Google DeepMind** con **Genie 3** crea mundos 3D interactivos en tiempo real a partir de texto. * **NVIDIA** con **Cosmos** ofrece una "plataforma de modelo base mundial" para IA física y simulación. Técnicamente, coexisten tres rutas principales: 1. **"Pintar"**: Modelos generativos de vídeo (Sora, Genie 3). Ventaja: realismo visual. Desventaja: coherencia física débil. 2. **"Calcular mentalmente"**: Predicción en espacio de representación abstracta (JEPA). Ventaja: eficiente, aprende estructura. Desventaja: menos interpretable. 3. **"Construir con bloques"**: Generación de entornos 3D con propiedades físicas explícitas (Omniverse). Ventaja: preciso y editable. Desventaja: costoso, menos generalizable. Un desarrollo reciente es el **World Action Model (WAM)**, que integra la predicción del estado futuro y la generación de acciones en un único sistema, acercándose a una capacidad "unificada de conocimiento y acción" para robots. A nivel industrial, se está formando una estructura en tres capas: **1) Soporte base** (datos, potencia de cálculo, sensores), **2) Plataformas tecnológicas** (genéricas o verticales) y **3) Aplicaciones** (conducción autónoma, robótica, juegos, etc.). La conducción autónoma es actualmente la aplicación más madura. La falta de una definición única no es necesariamente negativa. Refleja una fase temprana y dinámica donde diferentes enfoques (compresión del mundo en píxeles, geometría 3D, reglas de comportamiento) están explorando en paralelo. El objetivo final, sin embargo, es convergente: dotar a las máquinas de un modelo interno del mundo que sea **deducible, repasable y generalizable**, para actuar de forma más segura y eficiente. La unificación conceptual llegará, pero la confusión actual es señal de que el "modelo mundial" se ha convertido en un campo de batalla principal para el futuro de la IA.

marsbitHace 27 min(s)

Concepto de Modelos del Mundo para Principiantes: Una Historia que va de la Psicología al Campo Principal de la IA

marsbitHace 27 min(s)

"Reparando caminos a plena luz, cruzando en secreto por Chencang", ¿está Walsh preparando el camino para una "bajada de tipos" en septiembre?

El presidente de la Fed, Kevin Walsh, podría estar preparando el camino para una reducción de tasas en septiembre, según un análisis de Academy Securities. A pesar de su retórica "halcón" reciente, que ha logrado moderar las expectativas del mercado, la estrategia real podría ser allanar el camino para un recorte antes de las elecciones de mitad de mandato. El argumento señala que los objetivos políticos de la administración Trump favorecen tasas bajas, y que Walsh podría estar coordinando una narrativa de endurecimiento inicial para luego pivotar basándose en datos. Se cuestionan las métricas de inflación actuales, como el índice PCE, sugiriendo que podrían sustituirse por indicadores alternativos, como el índice de rentas para nuevos inquilinos, que muestran una inflación más baja. Datos en tiempo real de Truflation sitúan la inflación subyacente por debajo del 1.8%. Además, se argumenta que la inflación impulsada por la IA afecta principalmente a sectores específicos y es insensible a las subidas de tasas, que en cambio dañan a otros prestatarios. La recomendación de inversión es apostar por una bajada en el extremo corto de la curva de rendimientos, ser sobreponderado en energía (especialmente nuclear) y biotecnología, y ser cauteloso con las valoraciones de las megacap tecnológicas.

marsbitHace 57 min(s)

"Reparando caminos a plena luz, cruzando en secreto por Chencang", ¿está Walsh preparando el camino para una "bajada de tipos" en septiembre?

marsbitHace 57 min(s)

IBIT registra salidas por 1.300 millones en una semana: el mayor ETF de Bitcoin se convierte en un muro de presión vendedora que los alcistas deben superar

El ETF de Bitcoin de BlackRock, IBIT, experimentó una salida neta de 1.300 millones de dólares la semana pasada, representando aproximadamente el 73% de las salidas totales de los ETF spot de Bitcoin en EE.UU. Esta concentración de reembolsos en el fondo más grande convierte a este producto, antes principal canal de entrada institucional, en una fuente significativa de presión vendedora. Los datos de Farside Investors muestran que IBIT fue el único contribuyente negativo en las salidas del 26 de junio. Este cambio estructural plantea una prueba clave para el mercado: los compradores de Bitcoin fuera del ecosistema ETF ahora deben absorber la presión de venta cuando los titulares de ETF decidan reducir su exposición. El precio de Bitcoin se negociaba cerca de los 60.000 dólares, una zona de soporte crítica. La narrativa del "canal de entrada institucional" se ha invertido, mostrando que el mismo vehículo puede operar en ambas direcciones. Si bien los reembolsos del ETF no equivalen automáticamente a ventas directas en el mercado spot, representan un riesgo de transmisión. La escala de IBIT hace que sus flujos sean ineludibles para el sentimiento del mercado. El escenario futuro depende de si estas salidas se agotan rápidamente (un posible "capitulación") o si persisten, consolidando la narrativa del "muro de presión vendedora". Los próximos días determinarán si el mercado ha absorbido esta presión o si la recuperación debe ocurrir a pesar de la continua salida de fondos del principal ETF.

marsbitHace 1 hora(s)

IBIT registra salidas por 1.300 millones en una semana: el mayor ETF de Bitcoin se convierte en un muro de presión vendedora que los alcistas deben superar

marsbitHace 1 hora(s)

Trading

Spot
活动图片