e-Paper DPR RI

Saat akal imitasi merambah industri musik, dampaknya membutuhkan kajian menyeluruh. Sumber pendapatan musisi melalui sistem royalti juga menghadapi tekanan berat. 

Oleh Aris Setiawan

Perkembangan sistem berbasis kecerdasan buatan (AI) dalam bidang musik telah menyebabkan perubahan signifikan pada industri musik saat ini. Teknologi tersebut memungkinkan pembuatan komposisi musik lengkap melalui input teks sederhana, mengubah cara produksi musik yang sebelumnya berlaku (Huang et al., 2023).

Platform seperti Suno AI, Soundraw, dan Udio menunjukkan kemampuan sistem ini dalam menghasilkan karya musik utuh beserta instrumen pendukungnya. Situasi ini menimbulkan pertanyaan tentang posisi musik buatan manusia dalam ekosistem digital yang semakin dikelola oleh mekanisme distribusi berbasis algoritma.

Sistem generasi musik AI bekerja menggunakan model pembelajaran mesin yang dilatih dengan kumpulan data musik gigantik. Proses ini melibatkan analisis pola melodi, susunan harmonik, struktur ritme, dan bentuk komposisi untuk menciptakan hasil musik baru (Agostinelli et al., 2023).

Kemampuan sistem ini telah mencapai tingkat ketika vokal buatan dan aransemen instrumen yang dihasilkan memenuhi standar kualitas profesional. Perkembangan ini mengurangi kebutuhan akan keahlian teknis tertentu. Bahkan, memungkinkan partisipasi dari individu tanpa latar belakang pendidikan musik formal. Kemudahan akses terhadap teknologi ini membuka peluang baru bagi pembuat konten digital dan musisi independen.

Layanan seperti Canva AI Music Generator menyediakan musik latar bebas royalti, sementara platform seperti Mubert menawarkan komposisi untuk keperluan komersial. Efisiensi produksi yang diberikan oleh sistem ini menjadi alternatif bagi metode konvensional yang membutuhkan sumber daya lebih besar (Bridy, 2024).

Pelaku usaha kecil, pencipta konten audio, dan produsen media visual sekarang dapat memperoleh musik pendukung tanpa menghadapi kendala biaya produksi, masalah lisensi, bahkan tak harus berlatih musik untuk menjadi musisi. 

Hak intelektual

Namun, meluasnya musik hasil AI menimbulkan masalah terkait keaslian karya dan hak intelektual. Ketika algoritma membuat musik berdasarkan data karya yang ada, muncul pertanyaan tentang status turunan dari hasil tersebut. Ekosistem musik secara historis memberikan nilai penting pada ekspresi kreatif manusia, aspek yang berpotensi berkurang dalam produksi berbasis algoritma.

Peraturan hak cipta saat ini mengalami kesulitan menentukan status hukum musik hasil AI, apakah termasuk karya asli atau turunan dari data pelatihan?

Dengan demikian, dampak ekonomi fenomena ini membutuhkan kajian menyeluruh. Sumber pendapatan musisi melalui sistem royalti juga menghadapi tekanan baru seiring banyaknya konten hasil AI. Platform streaming yang memberikan kompensasi terbatas kepada pencipta menghadapi persaingan tambahan dari konten algoritmik. Beberapa penyedia layanan AI menawarkan model monetisasi, tetapi kelangsungan ekonomi bagi musisi profesional dalam jangka panjang masih belum jelas.

Sistem rekomendasi algoritmik di platform digital menambah tingkat kerumitan. Layanan seperti Spotify dan Youtube Music menggunakan AI untuk menyaring konten berdasarkan preferensi pengguna. Mekanisme ini berpotensi menciptakan situasi di mana musik hasil AI yang sesuai parameter algoritmik mendapat perhatian [eksposur] berlebihan. Semantara karya musisi [manusia] yang tidak mengikuti tren utama berisiko kurang terlihat. Akibatnya, musik menjadi seragam dan sulit dibedakan antara satu gaya musikal dan lainnya.

Dalam pendidikan musik, perkembangan ini juga memengaruhi metode pengajaran. Kurikulum yang berfokus pada pengembangan keterampilan instrumen perlu menyesuaikan diri. Sebab, kemampuan sistem AI menghasilkan karya profesional berpotensi mengubah fokus pendidikan menjadi musisi ke kemampuan pengelolaan dan produksi digital. Perguruan tinggi seni dengan jurusan musik serta lembaga pendidikan-pelatihan musik perlu mempertimbangkan penyesuaian program pembelajaran untuk mempersiapkan [maha]siswa menghadapi perubahan industri ke depan.

Dampak lain, pengaruh psikologis terhadap pencipta musik tak bisa diabaikan. Dorongan kreatif berpotensi terganggu ketika sistem algoritmik dapat membuat karya dengan usaha minimal, tapi hasil maksimal, bahkan melampaui kerja kreatif manusia yang membuat musik secara konvensional.

Kondisi ini dapat menimbulkan perasaan ketidakberdayaan di kalangan musisi konvensional yang telah menginvestasikan waktu bertahun-tahun untuk menguasai keterampilan teknis dan mengembangkan gaya artistik. Fenomena demotivasi kreatif ini terutama terlihat pada musisi pemula, merasa usaha mereka tidak lagi bernilai di hadapan teknologi yang mampu menghasilkan karya instan.

Lebih lanjut, tekanan kompetitif yang ditimbulkan oleh sistem AI dapat menyebabkan kecemasan berlebihan di kalangan profesional musik, khususnya terkait masa depan karier dan relevansi artistik mereka. Beberapa musisi bahkan melaporkan mengalami krisis identitas artistik, mempertanyakan makna dan nilai dari kreativitas manusia di era algoritma. 

Perimbangan etis

Penilaian kualitas musik hasil AI menghadapi kesulitan metodologis karena standar evaluasi yang selama ini digunakan untuk menilai karya musisi manusia tidak sepenuhnya relevan ketika diterapkan pada output algoritmik. Kriteria penilaian konvensional yang berfokus pada aspek seperti keaslian ide, kedalaman ekspresi emosional, dan inovasi artistik menjadi sulit diaplikasikan secara memadai pada komposisi yang dihasilkan mesin (mengingat proses kreatif AI bersifat derivatif dari data pelatihan dan tidak melibatkan intensi artistik manusia).

Hal ini memunculkan kebutuhan mendesak untuk mengembangkan kerangka evaluasi baru yang secara khusus dirancang untuk menilai karya musik generatif, dengan mempertimbangkan parameter teknis, seperti kompleksitas algoritma, variasi komposisi, dan kemampuan sistem dalam meniru atau mengembangkan gaya musikal tertentu, sambil tetap mempertahankan beberapa elemen penilaian estetika yang relevan.

Selain itu, pertimbangan etis dalam penerapan teknologi generasi musik AI mencakup beberapa dimensi krusial, terutama terkait transparansi dan atribusi karya. Aspek keterbukaan mengenai penggunaan AI dalam proses produksi menjadi penting untuk memastikan konsumen memiliki pemahaman jelas tentang asal-usul karya yang mereka dengarkan.

Sistem hukum hak cipta saat ini menghadapi persoalan kompleks dalam mengklasifikasikan dan mengatur status karya hasil kolaborasi antara manusia dan mesin, termasuk pembagian hak serta tanggung jawab kreatif. Permasalahan ini diperparah oleh ketiadaan kerangka regulasi komprehensif untuk menentukan batasan penggunaan materi pelatihan, tingkat intervensi manusia yang diperlukan, serta mekanisme distribusi royalti yang adil bagi semua pihak terlibat dalam ekosistem produksi musik berbasis AI.

Dengan demikian, organisasi profesi musik menghadapi kebutuhan mendesak untuk melakukan transformasi struktural guna merespons perubahan fundamental dalam industri musik yang dipicu oleh teknologi AI. Sistem keanggotaan konvensional perlu dikaji ulang untuk mengakomodasi berbagai peran baru dalam ekosistem produksi musik digital, katakanlah: pengembang AI, insinyur prompt, spesialis pelatihan model, dan lain sebagainya.

Mekanisme pembagian royalti yang selama ini berlaku kemudian harus mengalami penyesuaian menyeluruh untuk mencerminkan realitas produksi kontemporer di mana kontribusi kreatif tidak lagi bersifat linier, tetapi melibatkan interaksi kompleks antara manusia dan algoritma.

Organisasi profesi dituntut untuk mengembangkan standar baru yang mampu melindungi hak ekonomi musisi konvensional sambil memberikan pengakuan yang adil terhadap berbagai pihak yang terlibat dalam proses kreasi musik berbasis AI, termasuk penyedia platform, pemilik data pelatihan, dan kreator konten digital.

Penyesuaian ini harus dilakukan melalui proses kolaboratif yang melibatkan seluruh pemangku kepentingan untuk memastikan keberlanjutan industri musik di tengah disrupsi teknologi yang sedang berlangsung.

Aris Setiawan, Etnomusikolog, Pengajar di ISI Surakarta