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Dipublikasikan tanggal 2024-08-21Terakhir diperbarui pada 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。

Bacaan Terkait

ETF Alami Keluar Bersih Berkelanjutan, Apakah Institusi Sedang Keluar?

Selama enam minggu terakhir, dana ETF Bitcoin spot ASR mengalami arus keluar bersih sekitar $6 miliar, mencatat periode mingguan terpanjang dengan penurunan sejak diluncurkan pada tahun 2024. IBIT milik BlackRock, dana terbesar, menjadi penyumbang utama, dengan $1,3 miliar mengalir keluar dalam satu minggu terakhir saja. Data on-chain menunjukkan penjualan terutama berasal dari dana konfigurasi yang membeli ETF melalui akun broker, bukan dari pemegang jangka panjang (>155 hari) yang masih menguasai ~83% pasokan yang beredar. Perilaku ini menyerupai penyesuaian portofolio untuk mengurangi risiko (*de-risking*) karena meningkatnya inflasi, suku bunga, dan aliran modal ke sektor lain seperti infrastruktur AI dan IPO. Kerugian yang direalisasi melonjak 78%, dengan banyak penjual menjual pada kisaran biaya $55.000-$68.000. Meski kecepatan arus keluar melambat signifikan (dari $1,72 miliar menjadi $226,8 juta), tekanan struktural tetap ada karena skala besar IBIT menciptakan tekanan jualnya sendiri. Tanpa pembeli baru yang masuk dari sisi ETF atau pasar spot, harga sulit bertahan. Arah pasar selanjutnya bergantung pada apakah arus keluar IBIT melambat dan Bitcoin dapat bertahan di atas $60.000, atau jika penjualan besar berlanjut dan harga jatuh di bawah $58.000, yang akan menguji kemampuan pembeli non-ETF dalam menyerap tekanan jual. ETF, meski mempermudah akses, tidak menghilangkan volatilitas aset.

marsbit6m yang lalu

ETF Alami Keluar Bersih Berkelanjutan, Apakah Institusi Sedang Keluar?

marsbit6m yang lalu

Konsep Model Dunia untuk Pemula: Sebuah Kisah dari Psikologi hingga Medan Utama AI

**Ringkasan Konsep Model Dunia: Dari Psikologi ke Medan Utama AI** Model Dunia adalah konsep yang sangat hangat di dunia AI namun sering membingungkan banyak orang. Pada dasarnya, model dunia bertujuan memberi mesin "papan pasir mental" untuk mensimulasikan dan memprediksi kejadian di dunia nyata sebelum bertindak. Kemampuan ini, yang dalam psikologi disebut "model mental", memungkinkan AI berlatih dan bereksperimen secara virtual, mengurangi ketergantungan pada data dunia nyata yang mahal dan terbatas. Konsep ini berakar dari ide psikolog Kenneth Craik (1943) tentang bagaimana otak membangun model internal untuk memprediksi peristiwa. Di AI, pionir seperti Marvin Minsky dengan "Teori Kerangka" dan peneliti seperti David Ha serta Jürgen Schmidhuber (2018) menghidupkan kembali konsep ini dalam pembelajaran mendalam. Para ahli memiliki pandangan berbeda: * **Yann LeCun** (Meta) mengkritik LLM dan mengadvokasi model prediktif seperti JEPA yang memahami struktur fisika dunia, bukan hanya menghasilkan konten. * **Fei-Fei Li** (Stanford/World Labs) mengklasifikasikan model dunia menjadi tiga jenis berdasarkan siklus "aksi-observasi": **Perender** (menghasilkan piksel/visual), **Simulator** (menghasilkan status dunia dengan akurasi struktural/fisik), dan **Perencana** (menghasilkan aksi). * **Tim FIB-Lab Tsinghua** membaginya menjadi dua fungsi inti: **Memahami Dunia** (mendukung pengambilan keputusan) dan **Memprediksi Masa Depan** (menghasilkan status/video masa depan). Perusahaan teknologi besar juga mendefinisikannya sesuai kebutuhan: * **OpenAI** menyebut **Sora** sebagai "simulator dunia" berbasis video. * **Google DeepMind** membangun **Genie 3** sebagai model dunia 3D interaktif waktu-nyata. * **NVIDIA** mengembangkan **Cosmos** sebagai platform "model fondasi dunia" untuk AI fisik. * **Perusahaan China** seperti Alibaba, Tencent, Huawei, dan pembuat mobil (NIO, XPeng, Li Auto) mengembangkan solusi serupa untuk simulasi mengemudi, robotika, dan dunia virtual, meski sering menggunakan nama berbeda. Secara teknis, ada tiga jalur pendekatan utama: 1. **"Melukis" (Generatif)**: Model pembuat video seperti Sora. Keunggulan visual, tetapi konsistensi fisika lemah. 2. **"Kalkulasi Mental" (Prediktif Abstrak)**: Seperti JEPA LeCun. Memprediksi representasi abstrak, efisien dan lebih stabil mempelajari fisika, tetapi kurang terinterpretasi. 3. **"Menyusun Balok" (Simulasi 3D Eksplisit)**: Seperti NVIDIA Omniverse. Menghasilkan lingkungan 3D dengan properti geometri dan fisika. Tepat dan dapat dikontrol, tetapi memerlukan data khusus dan mahal. Perkembangan terkini bergerak menuju **Model Aksi Dunia (WAM)** yang menggabungkan prediksi keadaan masa depan dan pembuatan aksi dalam satu model, mencapai "pengetahuan dan tindakan yang selaras" untuk robotika. Industri model dunia mulai terbentuk dalam tiga lapisan: * **Lapisan Dasar**: Data, daya komputasi (didominasi GPU NVIDIA), dan sensor. * **Lapisan Platform Teknis**: Platform serbaguna (Omniverse, Pangu) dan platform vertikal (untuk mobil otonom, konstruksi). * **Lapisan Aplikasi**: Mobil otonom (paling matang), robotika, game, konstruksi cerdas, layanan spasial, simulasi medis. Kekacauan dalam penamaan dan definisi sebenarnya adalah tanda awal revolusi teknologi, mirip dengan fase awal komputasi awan atau AI. Semua pendekatan, meski berbeda, mengarah pada tujuan yang sama: memberdayakan mesin dengan model internal dunia yang dapat disimulasikan untuk bertindak lebih aman, efisien, dan cerdas di dunia nyata. Konsep akan menyatu ketika teknologinya matang. Saat ini, ketidakseragaman justru menandakan bahwa model dunia telah memasuki medan pertempuran utama pengembangan AI.

marsbit29m yang lalu

Konsep Model Dunia untuk Pemula: Sebuah Kisah dari Psikologi hingga Medan Utama AI

marsbit29m yang lalu

IBIT Alami Outflow Rp 185 Triliun dalam Seminggu, ETF Bitcoin Terbesar Berubah Menjadi Tembok Tekanan Jual yang Harus Ditembus Bull

IBIT, ETF Bitcoin terbesar dari BlackRock, menyumbang 73% dari total aliran keluar bersih ETF Bitcoin spot AS pekan lalu, dengan penarikan dana sebesar $1,3 miliar dalam satu minggu. Hal ini mengubah narasi ETF yang sebelumnya menjadi saluran masuk utama modal institusional menjadi sumber tekanan jual potensial. Aliran keluar yang terkonsentrasi di produk terbesar dan paling likuid ini menguji ketahanan Bitcoin di level kritis sekitar $60.000. Data dari Farside Investors menunjukkan bahwa pada sesi perdagangan 26 Juni, seluruh aliran keluar bersih harian sebesar $444,5 juta berasal dari IBIT. Tekanan ini muncul saat harga Bitcoin sudah tertekan, memperumit upaya pemulihan. Mekanisme ETF memungkinkan penebusan dilakukan baik secara tunai maupun dalam bentuk Bitcoin fisik, sehingga aliran keluar tidak selalu sama dengan penjualan spot langsung. Namun, ini menciptakan risiko transmisi dan pertanyaan tentang siapa yang akan menyerap likuiditas jika pemegang ETF terus keluar. Skenario ke depan terbagi dua: Jika aliran keluar IBIT melambat dan Bitcoin berhasil bertahan di atas $59.000-$62.000, tekanan pekan ini dapat dilihat sebagai proses pembersihan. Namun, jika IBit terus mendominasi aliran keluar dan Bitcoin gagal reclaim level $60.000, narasi "dinding tekanan jual" akan menguat, mengharuskan pembeli di luar ekosistem ETF untuk menopang pasar tanpa bantuan narasi permintaan institusional yang sebelumnya didorong oleh ETF. Hari-hari perdagangan mendatang akan menentukan jalurnya.

marsbit1j yang lalu

IBIT Alami Outflow Rp 185 Triliun dalam Seminggu, ETF Bitcoin Terbesar Berubah Menjadi Tembok Tekanan Jual yang Harus Ditembus Bull

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片