^{Изображение сгенерировано ИИ / ИА Рустемпо}

Между тем, уже из каждого утюга звучат ИИ-песни, в «композиторы» подаются все, кому не лень, а песня «Сыпь, гармоника» на стихи Сергея Есенина, созданная при помощи нейросети, в начале 2026 года возглавила топ-чарты VK и «Яндекс.Музыки».Так может ли искусственный интеллект полностью заменить творческого человека, придумать что-то действительно новое или все, что он предлагает, все-таки является компиляцией миллионов мелодий?

На вопросы ИА Рустемпо отвечают специалисты.

- Как Вы относитесь к музыкальным «произведениям» ИИ?

Доцент Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ Юлия Бузыкова (Москва):

- Искусственный интеллект действительно не сочиняет музыку в том смысле, в каком это делает композитор: у модели нет переживания, которое она стремится выразить. Но и тезис, что она способна лишь на «простые треки», уже не соответствует фактам. Современные генеративные системы воспроизводят не отдельные приёмы, а статистическую структуру музыкального языка — гармонию, фактуру, фразировку. Показателен эксперимент Deezer и Ipsos (конец 2025 года, 9 тысяч респондентов): 97% слушателей в слепом тесте не отличили ИИ-трек от человеческого. Это не доказательство «души» алгоритма, а свидетельство того, что формальную сторону музыки машина воспроизводит всё убедительнее.

Разработчик университета ”Зерокодер” Андрей Потапов (Москва):

- Немного побаиваюсь произведений, созданных нейросетями. Их становится всё больше, и элементы ИИ есть уже даже в известных песнях: где-то сгенерированный голос, где-то аранжировка. Делать вид, что этого нет, бессмысленно, это наша новая реальность. Но для меня ИИ — инструмент, а не творец. Он звучит ровно настолько хорошо, насколько хорош человек, который им управляет.

Основатель AI-Cofounder School Егор Рудометкин (Москва):

- Отношусь к ИИ как к инструменту. Трек из нейросети – это полуфабрикат: идею и отбор всё равно делает человек.

- Есть ли в музыке, созданной ИИ, некий «цифровой почерк», который мы пока не осознаем, но уже чувствуем?

Доцент Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ Юлия Бузыкова (Москва):

- «Цифровой почерк» у ИИ-музыки существует и носит измеримый характер. Модели склонны к усреднению: избыточно гладкие переходы, предсказуемые гармонические ходы, статистически «идеальный» вокал без микродинамики живого исполнения. На этих артефактах работают детекторы: система Deezer, по данным компании, распознаёт сгенерированные треки с точностью около 99,8%. Слушатель не формулирует этого сознательно, но ощущает как «стерильность» звука.

Разработчик университета ”Зерокодер” Андрей Потапов (Москва):

- Однозначно есть. Как музыкант и композитор, я узнаю сгенерированный трек практически сразу: в звучании есть что-то слишком гладкое и слишком «правильное». Правда, технологии развиваются быстро, и скоро отличить на слух будет всё сложнее. Уточню, что я говорю именно об исполнении, о самом звуке.

Основатель AI-Cofounder School Егор Рудометкин (Москва):

- Почерк есть. Слишком гладкий звук, предсказуемые ходы, мутный вокал на согласных. Слушатель чувствует: «как-то слишком правильно».

- Не приведет ли доступность ИИ-генерации к тому, что музыка станет «белым шумом» — бесконечным потоком усредненных, приятных, но пустых треков?

Доцент Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ Юлия Бузыкова (Москва):

- Риск превращения музыки в «белый шум» — уже не гипотеза, а наблюдаемая тенденция. По статистике Deezer, в июне 2026 года доля полностью сгенерированных треков впервые превысила половину ежесуточных загрузок — почти 90 тысяч в день против 10 тысяч в начале 2025 года. Но важен и обратный факт: на ИИ-музыку приходится лишь 1–3% реальных прослушиваний, причём по итогам 2025 года до 85% из них платформа квалифицировала как накрутку и исключила из расчёта роялти. Поток усреднённого контента нарастает, но спрос на него пока не сформировался.

Разработчик университета ”Зерокодер” Андрей Потапов (Москва):

- К сожалению, «белый шум» – уже реальность. Раньше, чтобы записать песню, нужно было по-настоящему уметь играть и петь. Писали на магнитную ленту, и собрать идеальный дубль из десятков кусочков было практически невозможно. Студия не прощала халтуры, поэтому музыка была профессиональной. Потом появились персональные компьютеры, и записываться дома в приличном качестве смог каждый. Уже тогда площадки начали захлебываться от контента. А когда туда хлынул поток нейротреков, и хороших, и откровенно слабых, ценность музыки стала ниже. Несмотря на это, я верю, что нейромузыка – это временное явление, так как чувства и эмоции, вложенные в созданные живые треки, имеют большую ценность, чем нейрофон.

Основатель AI-Cofounder School Егор Рудометкин (Москва):

- Поток средних треков уже идёт: фон, стоки, плейлисты «для работы». Ценность уйдёт туда, где есть человек: живой концерт, история артиста.

- Может ли алгоритм, обученный на миллионах песен, по-настоящему «понимать» боль или радость, которые он транслирует, или это всегда будет имитация?

Доцент Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ Юлия Бузыкова (Москва):

- Алгоритм не «понимает» боль или радость — он моделирует закономерности того, как эти состояния выражались в миллионах записей. Это имитация, хотя для слушателя разница между пережитым и смоделированным чувством часто несущественна.

Разработчик университета ”Зерокодер” Андрей Потапов (Москва):

- Это имитация, на тысячу процентов. Композиторы и поэты пишут из собственного опыта: из того, что когда-то причиняло им боль или по-настоящему радовало. Эти чувства они превращают в слова и мелодию, а исполнитель вкладывает свои эмоции, и здесь начинается самое интересное: ни один живой музыкант не сыграет одну и ту же мелодию дважды одинаково. Важно каждое микродвижение, важно, в каком ты сегодня состоянии. Почему гитарист записывает по 50 технически идеальных дублей? Потому что в каждом слышит свой посыл. Дыхание, вибрато, дрожь в голосе, иногда слезы прямо во время записи — всё это доходит до слушателя.
ИИ чувствовать не умеет. Его исполнение — это усредненный опыт всего, что он где-то «слышал». Простой пример: в сгенерированных треках вокал часто срывается вверх и буквально «рвет связки», изображая надрыв. А в тексте при этом нет ничего, что вело бы к такой кульминации. Просто «так положено». ИИ не понимает, зачем нужен этот крик. Он знает только, что в этом месте обычно кричат.

Основатель AI-Cofounder School Егор Рудометкин (Москва):

- ИИ не понимает чувств: модель повторяет, как статистически звучит грусть. Чувство вкладывает человек, который выбирает и правит.

- Если ИИ обучен на базе данных из миллионов треков существующих артистов, кому принадлежат права на результат? Не является ли это легализованным плагиатом?

Юрист, партнер адвокатского бюро "Этлегис" Константин Лучников (Москва):

- Здесь нужно разделять три вещи: исходные произведения, работу человека с инструментом и условия использования конкретного сервиса.
Формула «создано нейросетью, значит, можно свободно использовать» юридически ненадежна. По статье 1257 ГК РФ автором признается гражданин, творческим трудом которого создано произведение. Алгоритм автором не становится.

Однако участие ИИ не отменяет возможного авторства человека в отношении его собственного творческого вклада: например, самостоятельно написанного текста или созданной человеком оригинальной музыкальной части. Нельзя автоматически признать авторами ни всех пользователей генератора, ни его разработчиков. Оплата подписки тоже не доказывает, что пользователь получил исключительное право на любой сгенерированный трек. Условия сервиса могут разрешать определенное использование результата, но такой договор не устраняет возможные права третьих лиц.

Для рекламной кампании важно проверить, допускается ли коммерческое использование, и какие гарантии предоставляет контрагент.

Второй вопрос: что именно использовано из чужого материала. По статье 1270 ГК РФ воспроизведение и переработка произведения относятся к способам использования исключительного права. Правомерность конкретного использования нужно оценивать с учетом согласия правообладателя и применимых законных исключений.

Наличие исходной песни в интернете не означает разрешения на любое ее использование. При этом обучение на множестве записей и нарушение прав конкретным готовым треком не тождественны. Для вывода о нарушении необходимо установить, какой охраняемый материал использован и каким способом.

Я бы не называл всю ИИ-музыку «легализованным плагиатом»: это стирает различие между спором о данных для обучения, заимствованием произведения и самостоятельным вкладом человека.

Предпринимателю, который заказывает такой трек, полезно получить описание процесса создания, условия сервиса и договор с исполнителем. В договоре стоит определить разрешенные способы использования и порядок действий при претензии. Узнаваемые фрагменты чужих записей требуют отдельной проверки. Обещание «нейросеть все сделала сама» не заменяет проверку прав.

Доцент Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ Юлия Бузыкова (Москва):

- Правовой вопрос самый непростой. Мировая практика движется к лицензированию: после исков крупнейших лейблов к сервисам Suno и Udio в 2024 году последовали урегулирования с Universal и Warner (2025 год) и переход генераторов на лицензированные модели.

В российском праве автором признаётся человек, внёсший творческий вклад, поэтому «нажал кнопку» авторства не создаёт. Называть это легализованным плагиатом я бы не стала — это скорее зона неурегулированности, постепенно закрываемая лицензионными схемами.

Разработчик университета ”Зерокодер” Андрей Потапов (Москва):

- Я знаю музыкантов, которые переживают и возмущаются из-за того, что на их треках обучали модели. Их можно понять. Но человек учится точно так же. Он слушает чужие песни и набирает «наслушанность». Сначала играет похоже на любимых исполнителей, потом смешивает влияния, экспериментирует и находит свой стиль. А кто-то так и не перерастает подражать. Поэтому у нас сотни клонов «Арии» и Metallica.

Основатель AI-Cofounder School Егор Рудометкин (Москва):

- Права – главный открытый вопрос. Безопаснее работать с сервисами, которые лицензируют данные для обучения и дают коммерческую лицензию.

- Какие музыкальные специальности (аранжировщики, саунд-дизайнеры, сессионные музыканты) окажутся под ударом в ближайшие 5 лет, а какие, возможно, станут востребованнее?

Доцент Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ Юлия Бузыкова (Москва):

- Под удар попадет, прежде всего, сегмент функциональной музыки: стоковые треки, джинглы, фоновые аранжировки. Востребованнее станут специалисты на стыке профессий — саунд-продюсеры, работающие с генеративными инструментами, эксперты по детекции контента, музыканты живой сцены. По оценке CISAC, к 2028 году под угрозой может оказаться около четверти доходов авторов и композиторов, но хит — это не только трек, а внимание аудитории и доверие к артисту.

Разработчик университета ”Зерокодер” Андрей Потапов (Москва):

- Думаю, ИИ отсеет слабых, а сильные музыканты и композиторы станут только дороже. Сессионным музыкантам переживать вообще не о чем: заменить живого человека на сцене ИИ не может чисто физически. Композиторы и аранжировщики со своим узнаваемым почерком будут цениться всегда. А вот тем, кто относится к музыке несерьёзно и не развивается, конкурировать с ИИ будет очень трудно.

Основатель AI-Cofounder School Егор Рудометкин (Москва):

- Первыми под удар попадут джинглы, сток и простые аранжировки. Выиграют музыканты, которые встроят ИИ в работу: черновик за час, день на доводку. Корнелюк прав в главном: смысл задаёт человек. Но генерация уже стала рабочим инструментом.

- ИИ позволяет любому человеку создать хит за 5 минут. Не приведет ли это к тому, что музыка как профессия перестанет приносить доход, превратившись в хобби для всех?

Разработчик университета ”Зерокодер” Андрей Потапов (Москва):

- Хиты создают люди, а ИИ — только инструмент. Если написать промпт «сделай мне хит в стиле…», хита не получится ни с первой, ни с тысячной генерации. Качественные ИИ-треки делают люди, которые точно знают, чего хотят. Они перегенерируют отдельные куски и переделывают мелодию. Они напевают, как должна звучать партия и что в ней должно происходить. За пять минут с одной попытки хороший трек не сделать, точно так же как с одного промпта не собрать классное приложение. Это работа на часы, дни, а то и недели.

ИИ — такой же инструмент, как гитара, саксофон или синтезатор. Чтобы сыграть на нём что-то достойное, нужно научиться. И понимать, что ты делаешь и зачем.

Беседовал Евгений Раи