Deezer ने खुलासा किया कि रोज़ अपलोड होने वाले 44% गाने AI-जनित हैं

 (techcrunch.com)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-04-22 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • फ्रांस की ऑनलाइन music streaming सेवा Deezer के अनुसार, हर दिन अपलोड होने वाले नए संगीत में AI-जनित ट्रैक्स की हिस्सेदारी 44% है, यानी रोज़ाना लगभग 75,000 गाने और महीने में 20 लाख से अधिक ट्रैक्स प्लेटफ़ॉर्म पर आ रहे हैं
  • प्लेटफ़ॉर्म पर AI-जनित संगीत की खपत कुल streams का केवल 1~3% है, और इनमें से 85% streams को fraud के रूप में पहचाना गया, इसलिए उन्हें revenue payout से बाहर रखा गया
  • AI-जनित गानों के अपलोड 2025 के जनवरी में रोज़ 10,000 से बढ़कर 2025 के सितंबर में 30,000, 2025 के नवंबर में 50,000 और 2026 के जनवरी में 60,000 प्रतिदिन हो गए, जिसके बाद यह और बढ़ा
  • AI-जनित के रूप में टैग किए गए गाने algorithmic recommendations और editorial playlists से बाहर रखे जाते हैं, और Deezer ने यह भी घोषणा की कि वह AI ट्रैक्स के high-resolution versions को स्टोर करना बंद करेगा
  • अमेरिका, ब्रिटेन, फ्रांस, कनाडा और न्यूज़ीलैंड के iTunes charts में AI-जनित ट्रैक्स नंबर 1 पर रहे, और इसके साथ पूरे music ecosystem में artist rights protection तथा listeners के लिए साफ़ labeling की मांग भी उभरकर सामने आई

अपलोड का पैमाना और उपयोग का अनुपात

  • Deezer पर हर दिन अपलोड होने वाले नए संगीत में AI-जनित ट्रैक्स की हिस्सेदारी 44% दर्ज की गई
    • रोज़ाना लगभग 75,000 गाने, और महीने के हिसाब से 20 लाख से अधिक ट्रैक्स का प्रवाह
  • प्लेटफ़ॉर्म पर AI-जनित संगीत की खपत कुल streams के 1~3% स्तर पर रही
    • इन streams में से 85% fraud के रूप में पहचाने गए और revenue payout से बाहर कर दिए गए

AI संगीत अपलोड में बढ़ोतरी का रुझान

  • AI-जनित संगीत अपलोड लगातार बढ़ रहे हैं
    • 2026 के जनवरी में रोज़ाना लगभग 60,000 गाने
    • 2025 के नवंबर में रोज़ाना 50,000 गाने
    • 2025 के सितंबर में रोज़ाना 30,000 गाने
    • 2025 के जनवरी में रोज़ाना 10,000 गाने
  • 2025 के जनवरी में Deezer द्वारा पहली बार AI music detection tool लॉन्च किए जाने के बाद की बढ़त के आँकड़े क्रमवार दिए गए

Deezer की प्रतिक्रिया

  • AI-जनित के रूप में टैग किए गए गाने अपने-आप algorithmic recommendations से हटा दिए जाते हैं, और editorial playlists में भी शामिल नहीं होते
  • Deezer ने घोषणा की कि उसी दिन से वह AI ट्रैक्स के high-resolution versions को अब और स्टोर नहीं करेगा
  • Deezer ने 2025 के जून में प्लेटफ़ॉर्म स्तर पर AI track tagging शुरू की थी, और उसका कहना है कि streaming platforms में यह पहली पहल थी
    • 2025 के दौरान प्लेटफ़ॉर्म पर 1.34 करोड़ से अधिक AI ट्रैक्स को टैग किया गया

बाज़ार में हालिया संकेत और कंपनी का बयान

  • पिछले हफ्ते अमेरिका, ब्रिटेन, फ्रांस, कनाडा और न्यूज़ीलैंड के iTunes charts में AI-जनित ट्रैक्स नंबर 1 पर रहे
  • Deezer के CEO Alexis Lanternier ने कहा कि AI-जनित संगीत अब कोई हाशिए की घटना नहीं रह गया है
    • रोज़ाना अपलोड बढ़ते रहने के बीच, उन्होंने पूरे music ecosystem की भागीदारी के ज़रिए artist rights protection और fans के लिए transparency बढ़ाने की ज़रूरत बताई
    • उन्होंने यह भी कहा कि Deezer की technology और एक साल से अधिक पहले शुरू की गई proactive measures की बदौलत AI-संबंधित fraud और streaming payouts के dilution को न्यूनतम स्तर तक कम किया जा सका

उपयोगकर्ता जागरूकता सर्वेक्षण

  • 2025 के नवंबर में किए गए एक सर्वेक्षण में 97% उत्तरदाता पूरी तरह AI-जनित संगीत और इंसानों द्वारा बनाए गए संगीत में अंतर नहीं कर सके
  • 52% उत्तरदाताओं ने कहा कि 100% AI-जनित गानों को main charts में human-made songs के साथ शामिल नहीं किया जाना चाहिए
  • 80% उत्तरदाताओं ने कहा कि 100% AI-जनित संगीत के लिए listeners के लिए स्पष्ट labeling ज़रूरी है

अन्य streaming सेवाओं का रुख

  • 2026 के फरवरी में फ्रांसीसी streaming सेवा Qobuz ने अपने प्लेटफ़ॉर्म पर AI-जनित content tagging की योजना की घोषणा की
  • Spotify और Apple Music AI-जनित संगीत को लेकर अलग-अलग approaches अपना रहे हैं
    • low-quality AI music की पहचान के लिए filters के उपयोग के साथ, कुछ transparency measures distributors पर छोड़ने वाला मिश्रित तरीका अपनाया जा रहा है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2026-04-22
Hacker News की राय

  • मैं अक्सर खुद से पूछता हूँ कि क्या DAW के साथ music production सीखने में जो समय लगा रहा हूँ, वह बेकार जा रहा है। burnout, depression, और cptsd से जूझते हुए मैं इस बात की ओर खिंचा था कि सृजन उपचार जैसा हो सकता है, लेकिन अब लगता है कि कुछ ठीक-ठाक सुनाई देने वाला बन भी जाए तो अंत में उबाऊ मेहनत वाला finishing काम बचता है, और शायद मेरे अलावा कोई उसकी कद्र भी नहीं करेगा। अगर प्रक्रिया खुद में आनंददायक हो तो ठीक है, लेकिन मैं मूल रूप से ऐसा इंसान रहा हूँ जिसे दूसरों के साथ साझा लक्ष्य या मान्यता के बिना किसी चीज़ का आनंद लेना मुश्किल लगता है। यह कोई नई समस्या नहीं है, लेकिन AI की वजह से अब यह सवाल और तात्कालिक हो गया है कि यह क्यों करूँ, और क्या करना सच में सार्थक है। जानना चाहता हूँ कि इस बदलाव का दूसरों पर क्या असर हो रहा है

    • मैंने पिछले 25 सालों में band, album, solo work जैसी कई music projects किए हैं। महामारी के दौरान मैंने एक दोस्त के साथ लगभग 2 साल मेहनत करके एक album बनाई और Bandcamp पर डाली, लेकिन प्रतिक्रिया लगभग नहीं के बराबर थी, और मासिक stream report भी हमेशा 0 के आसपास रहती है। फिर भी यह काम मुझे इतना संतोष देता है, और उसे बनाने की यादें इतनी अच्छी हैं, कि मैंने उसकी दो lathe cut vinyl भी बनवाईं। इस project में मैंने अपना एक हिस्सा डाला था, और उन विचारों व भावनाओं को व्यक्त कर पाया जिन्हें मैं किसी और तरह ठीक से नहीं कह पाता। साल में एक बार जब उसे फिर सुनता हूँ, तो वह album अब मेरे ही एक हिस्से जैसी लगती है। मेरे लिए सृजन का उद्देश्य यही यात्रा है—खुद को बेहतर समझना, और उस मंज़िल तक पहुँचने के हर कदम का आनंद लेना जो अंत में अक्सर अप्रत्याशित निकलती है। अगर कोई मेरे काम को सुनकर कुछ महसूस करे तो वह अच्छा bonus है, लेकिन असली बात वह नहीं है
    • मुझे नहीं लगता कि तुम अपना समय बर्बाद कर रहे हो। लेकिन यह ज़रूर है कि तुम्हें खुद से ईमानदारी से पूछना होगा कि तुम यह क्यों सीखना चाहते हो। अगर लक्ष्य है कि दूसरे लोग सुनें और मान्यता दें, तो शायद दोबारा सोचना बेहतर होगा। उल्टा अगर यह तुम्हारी अपनी खुशी और कला के प्रति प्रेम के लिए है, तो बिना अपेक्षाओं के जारी रख सकते हो। सफल हो भी सकता है, नहीं भी, लेकिन samurai की तरह नतीजे से आसक्त न होने वाला रवैया ज़रूरी है
    • मैंने एक artist से पूछा था कि क्या उसे नई generative AI से डरना चाहिए, और उसका जवाब मुझे काफ़ी प्रभावित कर गया। उसका कहना था कि जो लोग सिर्फ सजावट करते हैं वे शायद गायब हो जाएँ, लेकिन असली artist पर इसका असर बहुत कम होगा, और वह चाहता था कि visual art पर AI का असर वैसा हो जैसा camera के आविष्कार का हुआ था। तस्वीरें आने के बाद खाली landscape copy करने का चलन घटा, और उसके तुरंत बाद Impressionism पैदा हुआ। उसका तर्क था कि बहुत से लोगों ने photography को कोसा होगा, लेकिन Monet ने शायद उसे खतरे की तरह नहीं देखा होगा
    • मुझे यह बहस पहले के analog -> digital बदलाव या MIDI के पहली बार आने जैसी लगती है। audio industry में guitar amp simulation को लेकर बहस बहुत पहले से रही है, लेकिन अब simulation इतने अच्छे हो गए हैं कि एक all-in-one pedalboard से guitar sound के लगभग पूरे इतिहास को उँगलियों पर लाया जा सकता है। मेरे लिए कसौटी यह है कि क्या यह tool मेरी performance या songwriting की authenticity को नुकसान पहुँचाता है। उदाहरण के लिए, मुझे vocal और guitar साथ में record करना पसंद है, लेकिन मेरे पास महँगा studio नहीं है और office में background noise रहती है, इसलिए मैं open source AI सहित tools से track noise हटाता हूँ और Matchering जैसी चीज़ों से final master को अपनी पसंद के reference के अनुरूप करता हूँ। फिर भी आवाज़ मेरी ही रहती है, timing भी पूरी तरह perfect नहीं होती, बस वह ऐसा सुनाई देता है जैसे studio लिया हो, इसलिए मेरे लिए यह खर्च बचाने का तरीका है
    • मुझे music इसलिए पसंद आने लगा क्योंकि यह computer से दूर रहने का रास्ता था। बाद का काम ही सिर्फ Ableton में करता हूँ, बाकी सब पूरी तरह ऐसे hardware पर करता हूँ जो computer से जुड़ा भी नहीं होता। सिर्फ DAW से बनाऊँ तो सब बहुत sterile और boring लगता था। इसलिए मैं सलाह दूँगा कि second-hand Novation Circuit जैसी कोई groovebox लेकर देखो, ताकि समझ सको कि तुम्हें music बनाना सच में पसंद है या बस अभी तक अपना तरीका नहीं मिला। जब तक मज़ा है, समय बर्बाद नहीं हो रहा, और चाहे किसी मायने में AI मुझसे बेहतर music बना ले, फिर भी जब मैं अपना बनाया music सुनाता हूँ और दोस्त मुस्कुरा देते हैं, उस अनुभव की जगह AI नहीं ले सकता

  • मुझे लगता है असल बात यही है। यह लोगों के आनंद से सुनने लायक असली music बनाने की कोशिश नहीं है, बल्कि उन ठगों का revenue filler ज़्यादा है जो bot और hijacked account से अपनी tracks चलवाकर platform की कमाई चुराना चाहते हैं

    • मेरे हिसाब से समस्या ठीक वही है। समस्या music बनाने की मंशा है; कोई artist AI से कुछ generate करे या experiment करे, यह अपने आप में समस्या नहीं है। अभी जो हो रहा है, वह तो ईमानदारी से अपनी पहचान बताने वाले muzak से भी बदतर है; यह music की दुनिया का वैसा संस्करण लगता है जैसे automated YouTube videos जिनमें AI voiceover Reddit post पढ़ता है और पीछे Subway Surfer चल रहा होता है
    • मुझे लगता है इन platforms की revenue distribution structure ही बुनियादी तौर पर टूटी हुई है। एक महीने में हर user ने जिन artists को सच में सुना, उसी अनुपात में पैसे बाँटने चाहिए, और दरअसल YouTube Premium कुछ हद तक इसी मॉडल के करीब है। अभी जो ढाँचा है, जिसमें सबका पैसा एक जगह इकट्ठा करके आखिर में जिसने सबसे ज़्यादा bot चलाए उसे दे दिया जाता है, वह गलत है
    • मेरे हिसाब से infrastructure पर पड़ने वाले उस भारी बोझ का बड़ा हिस्सा इसी rat race से आता है, जिसमें गीत कहीं से भी आएँ, बस play हो जाएँ ताकि revenue share का हिस्सा मिल सके

  • मैं SubmitHub में AI song detection के तरीके पर काफ़ी मेहनत कर रहा हूँ। ai-song-checker चलाने पर देखा कि आजकल हमारे platform पर promotion के लिए आने वाले लगभग 20% songs AI-generated हैं। उनमें से करीब 75% ईमानदारी से AI usage बताते हैं, लेकिन बाकी 25% इसे छिपाने की कोशिश करते हैं, और कुछ तो detection से बचने के लिए audio को धोने वाली scripts भी इस्तेमाल करते हैं

    • मुझे लगता है कि अगर कोई ऐसी समस्या हल करने निकल पड़े जो असल में हल नहीं हो सकती, तो वह उम्मीद से कहीं ज़्यादा real user harm पैदा कर सकता है। ऐसा आसानी से हो सकता है कि कोई उत्साही नया user false positive की वजह से AI का ठप्पा खा जाए। AI detection के लिए बुनियादी तौर पर कोई परिपूर्ण समाधान नहीं है, और व्यावहारिक रास्ता शायद synthid जैसी supply-side marking ही है, लेकिन वह भी indie users के लिए एक और barrier बनती है
    • बात अलग है, लेकिन मैं सिर्फ इतना कहना चाहता हूँ कि यह काम करने के लिए धन्यवाद। एक musician के तौर पर, जो असली instruments बजाता है और SubmitHub पर असली songs डालता है, यह जानकर अच्छा लगता है कि ऐसे verification और prevention हो रहे हैं ताकि वे ठग पकड़े जा सकें जो AI को अपनी प्रतिभा बताकर पेश करते हैं। लड़ाई जारी रखो
    • मैं सोचता हूँ कि कितने लोग पहले AI से कोई song बनवाते हैं, फिर उसे sheet music में बदलते हैं, उसके बाद खुद उसे बजाकर उसमें अपनी creative changes जोड़ते हैं। ऐसा workflow तो काफ़ी अच्छा लगता है, और कुछ-कुछ वैसा भी जैसा मैं AI-assisted coding इस्तेमाल करते समय करता हूँ
    • मैं जानना चाहता हूँ कि तुम्हारा platform जानबूझकर repetitive music, खासकर DAW या hardware से बने techno जैसे genres में false positive से कैसे बचेगा
    • मेरा कहना है कि विरोध करने वालों की बातों पर ज़्यादा ध्यान मत दो और कोशिश जारी रखो। कुछ हद तक false positive होना शायद टाला नहीं जा सकता, फिर भी ऐसे tools की ज़रूरत है

  • मुझे नहीं पता Deezer कौन-सा algorithm इस्तेमाल करता है, लेकिन tech-savvy musician Benn Jordan का वह video याद आ गया जिसमें उसने training data में बच जाने वाले compression artifacts देखकर AI-generated music पहचानने का तरीका समझाया था

    • जहाँ तक मुझे पता है, Deezer भी ठीक वही तरीका इस्तेमाल करता है
    • फिर भी मुझे लगता है कि सिर्फ इस तरीके से ऐसे मामले छूट सकते हैं जहाँ AI ने compose किया हो और इंसान ने खुद perform किया हो—यानी AI authoring

  • मुझे लगता है YouTube पर आने वाले ज़्यादातर videos पहले से ही कम मूल्य के थे। सिर्फ इसलिए कि AI ने बनाना आसान कर दिया, कोई चीज़ अपने आप अच्छी नहीं हो जाती या लोग उसे सुनने नहीं लगते। अगर सच में बहुत लोग सुन रहे हैं, तब देखना होगा कि असल समस्या क्या है। ethics या IP जैसी बहसें भी हो सकती हैं, लेकिन अभी मुझे नहीं लगता कि मामला वहाँ तक पहुँचा है

    • मुझे लगता है पहले भी बहुत खराब videos थे, लेकिन कम से कम एक प्राकृतिक quality filter था। आम तौर पर वही videos दिखते थे जिनमें transitions smooth हों, narration और sentences ठीक-ठाक हों, लेकिन अब AI उस बाहरी रूप की नकल कर लेता है, और शुरुआत में सब ठीक लगता है, फिर लगभग 1 मिनट बाद अजीब narration और ChatGPT वाली पहचान के साथ low-effort videos recommendation में भर जाते हैं। मेरी YouTube recommendations लगातार बेकार होती गईं, और विडंबना यह है कि इसी वजह से मैंने YouTube कम देखना शुरू किया, जो शायद बेहतर ही है
    • कुछ हफ़्ते पहले मुझे Spotify पर Hexxenmind नाम का band मिला और वह सच में बहुत पसंद आया। जब मैंने उनके live dates खोजे, तब पता चला कि वह एक AI-generated project है, और यह जानकर काफ़ी झटका लगा। सुनते समय मैं बिलकुल पहचान नहीं पाया था, लेकिन जैसे ही मालूम हुआ कि यह generated है, वह अजीब तरह से और सस्ता महसूस होने लगा, और मेरा मन उसे सुनने का नहीं रहा
    • मुझे लगता है कि बहुत-सी generative AI असल में digital दुनिया की single-use plastic उगलने वाली pollution machines जैसी हैं। इस बाढ़ में जो लोग value पहचानकर उसे छाँट सकेंगे, वही शायद post-AI hero होंगे
    • मेरे लिए तो ऐसी सोच spam या ads में मनोरंजन ढूँढ़ने से अलग नहीं लगती
    • Anna’s Archive की Spotify scrape वाली कहानी देखकर मुझे फिर से एहसास हुआ कि दुनिया में बेहद ज़्यादा music मौजूद है, और उसका बड़ा हिस्सा ऐसा है जिसे किसी ने कभी सच में सुना ही नहीं

  • जब मैं सोचता हूँ कि mainstream pop का बड़ा हिस्सा LA, Nashville, और New York के कुछ ही decision-makers से नियंत्रित होता है, तो मैं पूछना चाहता हूँ कि क्या यह सच में इतनी बुरी बात है। radio पर बजने वाले बहुत-से songs ऐसे हैं जिन्हें अगर AI ने बनाया होता, तो शायद किसी को फर्क भी नहीं पता चलता। मेरा मतलब मौलिक और सच्चे artists से नहीं है, बल्कि उस दुनिया से है जहाँ manufactured hit songs वे विशेषज्ञ डिजाइन करते हैं जिन्हें सबसे ऊँचा ROI देने वाले notes combination पता हैं। मैं Max Martin जैसे लोगों का सम्मान करता हूँ, लेकिन अब executives के हाथ में data है, और वे शायद ऐसे songwriters के बिना भी अगले artist के लिए perfect pop song आँकड़ों से निकाल सकते हैं। अगर ऐसा है, तो नई AI pop को उन पुराने ताकतवर ढाँचों को हटाने देना बुरा नहीं होगा जो इतने समय से सिंहासन पर हैं। असली कला तो अंततः अपने fans ढूँढ़ ही लेती है, और मुझे नहीं लगता AI उसे रोक पाएगी। हाँ, अगर कभी कोई model "Linger" जैसी lingering quality वाला गीत लिख दे, तो बात अलग हो सकती है, लेकिन अगर music सच में इतना अच्छा हो, तो शायद उस समय उसका स्रोत मायने न रखे

    • मुझे तो लगता है कि अभी जो हो रहा है, वह इसका बिल्कुल उल्टा है। कोई prompt डालकर slop बनाता है, bot से पैसा बटोरता है, और पहले से ही छोटे असली artists का हिस्सा और कम कर देता है। हम अभी उस चरण से बहुत दूर हैं जहाँ चीज़ें "इतनी अच्छी हों कि स्रोत मायने न रखे"; फिलहाल जिस चीज़ से निपटना है वह है slop की बाढ़। मैं AI को code लिखने या music सहायक के रूप में इस्तेमाल करने के खिलाफ़ नहीं हूँ, लेकिन अभी यह ज़्यादातर system की खामियों का फायदा उठाकर पैसा कमाने, असली काम को बाधित करने, उसका अवमूल्यन करने, और उसे platforms से बाहर धकेलने में लग रही है

  • मुझे लगता है कि आख़िरकार फिर से publisher curator की भूमिका निभाएँगे। कम से कम publishers के लिए तो यह अच्छी बात हो सकती है

    • मेरा अंदाज़ा है कि आगे publisher lock-in और साथ ही AI के आम तौर पर बनाए औसतपन को तोड़ने वाली पूरी तरह नई कोशिशें—दोनों साथ-साथ चलेंगी। इस साल Canada की duo Angine de Poitrine का अचानक बहुत किस्मत के साथ खोजा जाना भी इसलिए हुआ क्योंकि वे मौजूदा music grammar के बाहर काम कर रहे थे। प्रयोगधर्मिता में वे अकेले नहीं हैं, लेकिन यह उस भूख का उदाहरण था जो श्रोता औसत से बाहर की किसी चीज़ के लिए महसूस कर रहे हैं। मुझे लगता है Frank Zappa जैसे लोग भी इन दोनों छोरों के बीच के middle ground पर विश्वास करते थे और लगातार खुद को आगे धकेलते रहे
    • AI के संदर्भ में यह कई industries में दोहराया जाने वाला pattern लगता है। आखिरकार दिशा deeper integration और ज़्यादा lock-in की ही होती है
    • इसी तरह के संदर्भ में, अब जब AI code का ज़्यादातर हिस्सा लिखने वाली है, तो मुझे लगा उसे अच्छे से test करना ज़्यादा महत्वपूर्ण है, इसलिए मैंने बहुत-से automation tests हटा दिए। यह हर project पर लागू नहीं होता, लेकिन मेरे indie game के लिए यह ठीक फैसला था
    • उल्टा मुझे लगता है कि जिन DJs के पास अपना थोड़ा-बहुत original catalog है, वे आगे चलकर और ज़्यादा महत्वपूर्ण artists बन सकते हैं। मुझे नहीं लगता बहुत लोग पुराने system में लौटना चाहेंगे
    • user के नज़रिए से, बस source की labeling हो और मैं चाहूँ तो skip कर सकूँ, तो मुझे बहुत फर्क नहीं पड़ता। लेकिन YouTube पर AI से लिखी, AI-captioned, AI-generated, AI-posted चीज़ें इतनी भर गई हैं कि असली चीज़ ढूँढ़ना बहुत मुश्किल हो गया है। समस्या उसका होना भर नहीं है, बल्कि यह है कि channels इस सच को छिपाते हैं, और जो 99.99999% चीज़ें मेरे सामने आईं, वे इतनी कम मूल्य की थीं कि उन्हें बनाने में current events के हिसाब से 100 सनसनीखेज videos उगलने में खर्च हुई waste heat भी ज़्यादा कीमती लगती है

  • मुझे नहीं पता यह आँकड़ा इतना महत्वपूर्ण भी है या नहीं। किसी दिन 99% content AI का हो सकता है, फिर भी जब तक वह इंसानों के बनाए songs को पूरी तरह replace नहीं कर देता, मुझे नहीं लगता कि ज़रूरी तौर पर निराश होना चाहिए। AI से पहले भी ज़्यादातर चीज़ें खास नहीं थीं; अब बस शायद वह अनुपात 99.9% हो गया है। असली सवाल यह है कि बचा हुआ 1% या 0.1% क्या हमें अच्छा और अर्थपूर्ण लगता है। बहुत जल्द AI music भी हमारे लिए अर्थपूर्ण हो सकती है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं कि human musicians गायब हो जाएँगे

    • मुझे नहीं लगता कि जीवन भर music सुनते आए लोग असली target हैं। असली बात यह है कि युवा पीढ़ी इन चीज़ों को सामान्य मानना सीख जाए। जैसे बहुत-से लोगों का music taste high school या college के समय बनता है, उसी तरह यह कुछ वैसा ही है जैसे Fortnite या Roblox से पहले की दुनिया न देखने वाली पीढ़ी microtransactions को स्वाभाविक मानने लगे
    • मैं इस समस्या को और व्यावहारिक तरीके से देखता हूँ। इस slop के समुद्र में इंसानों द्वारा बनाए songs कैसे खोजे जाएँ, यही असली मुद्दा है। पहले मैं music platforms को जो पैसे देता था, उसके कारणों में से एक नए artists खोजने की खुशी भी थी, लेकिन अब वह लगभग असंभव हो गया है। इसलिए मैं Deezer आज़मा रहा हूँ, क्योंकि वही अकेला कुछ कदम उठाता दिख रहा है, और 3 साल पहले Spotify cancel करना अब सही फैसला लगता है

  • मुझे लगता है आजकल YouTube पर AI-generated music इतना ज़्यादा है कि उसे original songs से अलग करना सच में मुश्किल हो गया है। उदाहरण के लिए यह channel, ForeverDisco80s, यह video, यह video जैसे मामले हैं, और मुझे लगता है इस तरह की generated चीज़ें हर दिन गिनती से बाहर मात्रा में अपलोड हो रही हैं

    • मुझे इनमें से काफ़ी AI songs बस काफ़ी अच्छे लगते हैं। जैसे, अगर मैंने यह song 1983 के किसी grocery store radio पर सुना होता, तो शायद मैं तुरंत record shop जाकर उसे ढूँढ़ता। ईमानदारी से कहूँ तो कभी-कभी ऐसा AI-generated slop मुझे human-made slop से भी ज़्यादा entertaining लगता है। यहाँ slop से मेरा मतलब उस तरह की चीज़ है जिसे मैं प्यार तो नहीं करता, लेकिन जो लोग क्लिक करेंगे यह सोचकर जल्दी से बना दी जाती है

  • Fugazi की बात उधार लेकर कहूँ तो, मुद्दा यह नहीं है कि वे क्या बेच रहे हैं, बल्कि यह है कि हम क्या खरीद रहे हैं। AI content का mass upload अपने आप में उतना महत्वपूर्ण नहीं है; असली बात यह है कि उसे वास्तव में कितना play किया जा रहा है

    • Deezer के मामले को देखकर मुझे लगता है कि समस्या का केंद्र content खुद नहीं, बल्कि उससे जुड़ी fraud की scale है। कंपनी के मुताबिक AI-generated music consumption कुल streams का सिर्फ 1–3% है, और उसमें से 85% fraud के रूप में पहचाना जाता है, इसलिए उसकी revenue eligibility हटा दी जाती है। अगर असली paid users उसे बड़ी मात्रा में सुन रहे होते, तो कंपनियाँ शायद इतनी चिंता नहीं करतीं। अभी fake listeners और fake uploads—दोनों तरफ़ पकड़ बनाना cost reduction के लिहाज़ से बेहतर और असली users के लिए कम परेशान करने वाला विकल्प लगता है
    • "A Million Amelias" जैसे song को देखकर मुझे लगता है कि "इसे कौन सुनता है" का जवाब लाखों लोग ही होगा
    • Spotify पर मैंने AI tracks को जितना भी block किया, dislike किया, वे फिर भी recommend होते रहे, और आखिरकार मैंने account बंद कर दिया। consumer के नज़रिए से, जब वह background में बजता है तो human-made song और इसमें फर्क करना लगभग असंभव है। मान भी लें कि 90% streams fraud हैं, तब भी बाकी 10% असली लोग हैं जो बिना जाने इसे सुन रहे हैं। और मुझे लगता है कि अगर उनके पास विकल्प होता, तो वे शायद human artists को ज़्यादा support करना चाहते