Пару лет назад ИИ-музыка воспринималась как эксперимент для гиков и медиаартистов. Сегодня ИИ-треки возглавляют чарты, а число песен, созданных с использованием нейросетей, на стриминговых сервисах уже составляет 40 % от общего числа, и цифра постоянно растет. Нейросети закрывают весь цикл создания композиции, при этом генерят несколько вариантов трека за считаные минуты, благодаря чему создание музыки стало доступно абсолютно всем. Профессиональные музыканты уже обвиняют создателей ИИ-контента в отсутствии маркировки и введении обычных людей в заблуждение; создатели нейрокомпозиций предпочитают отмалчиваться и продолжают штамповать песни.

«Большой Город» выяснил, зачем обычные люди пишут ИИ-треки и как к этому относится индустрия.

Зачем обычные люди пишут ИИ-музыку

ИИ стал входной точкой для тех, кто никогда не соприкасался с музыкальной индустрией и не имеет специальных навыков. Он не отменяет креативность, но дает ощущение, что вы можете попробовать, даже если у вас нет образования. Антон Зюзин руководит проектом «Венчурный клуб» MTS StartUp Hub. Музыкального образования у него нет, но два года назад, когда он впервые услышал об инструментах для создания ИИ-музыки, он попробовал создать первый промт в Suno. Трек вышел неидеальным, но ради эксперимента он создал персонажа — Еву Фейд. Имя получилось из девичьей фамилии жены, аватарку помогла сгенерировать нейросеть.

Изначально Антон планировал генерить треки вместе с супругой, в итоге использует ее стихи, а промт задает самостоятельно. По его мнению, чтобы получился более-менее интересный трек, необходимо около 50 итераций.

«Пока у меня нет четкого пути развития в музыкальной карьере, скорее это просто баловство, но я уже создал виртуального диджея DJ Tony Х86 для целевой аудитории айтишников. И если планирую какую-то вечеринку, генерирую для диджейского сета ИИ-трек в определенной тематике», — объясняет Антон.

ИИ-музыка — результат работы генеративных моделей, обученных на огромных массивах данных: от поп-хитов до джаза и академической музыки. Пользователь специальных программ наподобие Suno вводит общий запрос по типу «меланхоличный инди-поп с женским вокалом» — и через несколько секунд получает готовую песню с музыкой, текстом и профессиональным пением. 

Как ИИ используют профессиональные музыканты

Последние пару лет нейросети перестали быть нишевыми и получили широкое распространение, снижая порог входа в индустрию не только для тех, кто ничего не смыслит в музыке, но и для профессиональных музыкантов, которые не хотят зацикливаться на одном жанре.

Алексей Обухов занимается музыкой с 2005 года. Пробовал играть в рок-группе, баловался рэпом, параллельно писал музыку для других артистов, таких как Катя Чепель, вместе с которой они написали песню «Черная Волга». К небезызвестному треку рэпера Сереги «Черный бумер» Алексей тоже приложил руку.

«С детства у меня накопилось свыше 5 тысяч черновиков песен. После того как разобрал все записи, вышло около 50 различных персонажей, которые творят в абсолютно разных стилях — от восьмибитного молодежного рэпа до бардовской песни с симфоническим оркестром в стиле Высоцкого», — делится музыкант.

ИИ-аватаров Алексей создает самостоятельно, но есть и проекты, над которыми он работает в гибридном формате: на нем — музыка и голос, а отдельная команда отвечает за фонк-аранжировку и продвижение нейроартистов в соцсетях. Алексей уже отгрузил на стриминги инди-исполнительницу Easy Lizzy, киберпанк-рэпера Punk Buddha, поп-рокеров «Теплый пломбир» и планирует к отгрузке альбом шансонье Батянского.

Алексей объясняет, что такое количество разных исполнителей ему необходимо для того, чтобы зарабатывать на роялти — отчислениях, которые площадки платят артистам за прослушивание их песен.

«ИИ может сгенерировать трек из уже существующих, по сути это компиляция, но пока не научился создавать полностью оригинальные композиции. А для 60 % слушателей это главный критерий: им важны эмоции, характер, живой контекст. Для остальных 40 % музыка — это просто вайб и фон», — отмечает Михаил Шорин, сооснователь сервиса для самостоятельной дистрибуции треков на стриминговые платформы Yourtunēs.

С ним согласен автор телеграм-канала «Музыкальный ИИ» Михаил Мазунов. Он объясняет, что ИИ-треки особенно популярны в таких жанрах, как эмбиент, электроника и фонк — во всех, что подходят под определение функциональной музыки, которую включают во время бега, работы, поездки в машине и других занятий как фон.

Для рекламы, подкастов, видеоигр и соцсетей ИИ-музыка — дешевая и быстрая альтернатива лицензированным трекам. Это особенно важно для малого бизнеса и независимых авторов контента. Кроме того, нейросети позволяют обходить закон об интеллектуальной собственности владельцам тренажерных залов, отелей, кафе, ресторанов и других мест, где музыка используется в качестве фона.

«По закону автором контента, охраняемого авторским правом, может быть только человек. Генерацию невозможно полностью контролировать, из-за чего здесь отсутствует творческий выбор и труд автора. Следовательно, результат работы нейросетей никому не принадлежит и может использоваться свободно, если пользователь никак не дорабатывал результаты генерации, не делал творческого выбора, — объясняет основатель Sample Legal Илья Чамуха. — Но нельзя забывать, что ИИ обучался на охраняемых правом произведениях. Из-за этого искусственный интеллект может генерировать контент, который похож на уже существующий. Это чревато претензиями и судебными разбирательствами с владельцами прав на оригинальный контент».

«Музыкальный спам» и кризис ценности

По данным стриминговых сервисов, только на одной стриминговой платформе ежедневно загружается до 75 тысяч сгенерированных треков. Это создает эффект «захламления»: большая часть музыки однотипна, лишена художественной идеи и существует лишь ради монетизации. Музыкальные редакторы называют это «slop-контентом» — цифровым шумом, который сложно отличить от осмысленного творчества.

«Многие люди в повседневном прослушивании разницы не замечают, но подготовленные профессионалы — композиторы, продюсеры, звукорежиссеры — нередко распознают ИИ-музыку мгновенно, особенно по тембру инструментов, ощущению исполнения или аутентичности записи, — объясняет композитор, музыкальный продюсер, руководитель программы бакалавриата по музыкальному продюсированию в Моscow Music School Леонардо Перес. — Настоящая гитара, записанная в студии, обладает физическими характеристиками, которые виртуальные или ИИ-инструменты пока воспроизводят с трудом. Со временем грань для неподготовленного уха может стереться еще сильнее, — но отсутствие живых выступлений останется очевидным разрывом, который способен вызывать у слушателей разочарование».

По мнению эксперта, настоящий музыкант имеет решающее преимущество практически во всех значимых аспектах, кроме скорости генерации. Человек привносит незаменимую эмоциональную глубину, художественные нюансы, интерпретационные решения и выразительность голоса/инструмента, которые рождаются из личного опыта.

«Живое выступление остается абсолютным отличием — никакой алгоритм не способен передать энергию сцены, контакт с залом, спонтанность настоящего шоу. Эти элементы гарантируют, что человеческая музыка всегда будет занимать важное и устойчивое место в мире», — констатирует Леонардо Перес.

Позиция индустрии: осторожный прагматизм

Крупные музыкальные компании инвестируют в ИИ-стартапы, но параллельно требуют жесткого регулирования. В прошлом году YouTube объявил, что собирается бороться с нейрослопом, и удалил два крупных канала, которые создавали фейковые трейлеры к фильмам. При этом платформа по-прежнему поощряет авторов использовать клипы, созданные ИИ, и в конечном итоге создавать собственный контент, похожий на нейрослоп. А летом 2025 года видеохостинг попался на том, что искусственно улучшал уже загруженные видео с помощью ИИ-инструментов без согласия авторов.

Стриминговые платформы вводят маркировку ИИ-контента, борются с мошенничеством и накрутками, но не спешат запрещать технологию полностью: нейромузыка засоряет музыкальные каталоги однотипными композициями, бесконечными дублями и ремиксами одной и той же песни, но приносит трафик и удерживает пользователей. При этом некоторые дистрибьюторы придумали схемы, которые помогают фильтровать ИИ-музыку еще до попадания на сервисы для прослушивания.

«У нас нет вечного „кладбища“ треков. Автор платит подписку — каталог активен, не платит — каталог вычищается, то есть мы удаляем его треки, загруженные на платформу. Это позволяет автоматически отфильтровывать авторов, которые не заинтересованы в результате: никто не будет оплачивать подписку для загрузки тысячи однотипных спам-релизов. Такая модель защищает площадки от засорения и создает более честный контекст и для ИИ-треков, и для музыки, созданной людьми», — объясняет Михаил Шорин.

Часть музыкальных критиков считает, что ИИ подрывает саму идею искусства как личного высказывания. Другие видят в этом естественный этап эволюции, как появление синтезаторов и цифровых студий в прошлом.

По мнению Леонардо Переса, ИИ — мощный и интересный инструмент, подобный DAW и другому софту, который используется при создании музыки. При осмысленном использовании он экономит время и помогает раскрывать креативность. Но это работает только при условии, что музыкант глубоко овладел ремеслом и способен вручную воспроизвести или превзойти то, что делает ИИ. «Без этой базы есть реальный риск потерять или сильно обеднить душу создаваемой музыки», — уверен мультиинструменталист.

Юридическая зона турбулентности

В большинстве юрисдикций произведение, созданное ИИ без значимого человеческого участия, не может быть защищено авторским правом. Это означает, что формально у такой музыки может не быть владельца.

«Прямо сейчас в России нет закона, обязывающего артистов помечать треки, где они использовали искусственный интеллект. Возможно, что-то такое и появится, но сейчас маркировка остается на стороне стриминговых сервисов и дистрибьюторов, которые самостоятельно решают, маркировать ли контент с использованием ИИ. Фактически сейчас ИИ-контент монетизируется аналогично остальному, хотя юридически он может не охраняться авторским правом», — объясняет Илья Чамуха. 

Основная проблема прямо сейчас — правомерность обучения ИИ-моделей на уже существующей музыке. Для того чтобы программа могла сгенерировать качественный трек, ей необходимо обучиться на огромном массиве данных. Многие ИИ-компании используют музыку без получения разрешения от правообладателей, часть из которых уже подали иски. Вопрос и в том, кто должен получать роялти — выплаты за прослушивание песен на стриминговых платформах. 

Каждая площадка имеет собственные правила расчета, но фактически пока не существует строгого разделения по принципу искусственный интеллект vs человек. Независимо от усилий, приложенных для создания композиции, выплаты начисляются одинаково, хотя для создания ИИ-трека достаточно небольшого промпта, а на сведение и доведение до идеального звучания песни человеком могут уйти месяцы. 

Что дальше? 

«Будущее, скорее всего, не за „музыкой без людей“, а за гибридной моделью. ИИ сейчас идет тем же путем, что и NFT несколько лет назад: разговоров об успешных кейсах так много, что многие музыканты и обычные люди невольно испытывают эффект FOMO — синдром упущенных возможностей — и пытаются успеть заскочить в уходящий вагон, зарабатывая роялти на генерации большего объема контента, от чего так же страдает качество», — отмечает Михаил Мазунов.

Вероятно, через несколько лет сфера ИИ-контента обрастет правилами и регуляторикой, которая позволит его идентифицировать и отказываться от прослушивания таких песен при желании пользователя. Еще одно из вероятных направлений — встраивание ИИ-инструментов в панели самих стриминговых сервисов, чтобы слушатели могли самостоятельно генерировать ремиксы любимых композиций. Источники в индустрии говорят, что такие гиганты, как Spotify, уже обсуждают внедрение.

Еще одно направление — появление специальных ИИ-плейлистов, которые также позволят идентифицировать нейромузыку, но станут скорее инструментом маркетинга, чем реальным инструментом регулирования контента. Такие подборки уже существуют у «Яндекс Музыки». Что касается больших исполнителей, которые уже состоялись на сцене и имеют большую фан-базу, навряд ли они станут всерьез увлекаться ИИ-песнями и генерировать бóльшее количество песен, чем выпускают уже сейчас. Мазунов объясняет: выход каждого трека сопровождается большой внутренней работой по прогреву аудитории и дальнейшей PR-работой, и нейросети здесь могут помочь вдохновить на неожиданное исполнение уже известного трека, но навряд ли заменят авторскую работу. 

Михаил Шорин считает, что в будущем продолжится рост UGC и видео вокруг музыки. Музыка популярна не только в стримингах, но и в коротких форматах: клипы-нарезки, мемы, вертикальные видео. По его мнению, вырастут продукты, которые помогают артисту оперативно создавать пачку видеоформатов под один трек, автоматически адаптировать их под разные площадки и запускать это как конвейер.