AI热榜 《大西洋月刊》记者 Alex Reisner 最近发现了四个用于训练人工智能模型的音乐数据集，并使它们完全可供公众搜索。
其中两个集合绝对庞大，分别有 1200 万和 900 万首曲目。
另外两个要小得多，但仍然代表着大量的训练数据，每个都超过 100,000 首歌曲。
《大西洋月刊》创建了一个可搜索的用于训练人工智能的音乐数据库 数据集中有数百万首曲目免费提供，即使它们不应该如此。
数据集中有数百万首曲目免费提供，即使它们不应该如此。
根据赖斯纳的说法，这些套件已经被下载了数千次，虽然不可能确切知道谁使用了它们，但谷歌和 Stability 都在研究论文中证实了它们的存在。
有些来源（例如免费音乐档案数据集）可以免费供个人使用，但需要商业应用程序的许可。
虽然理论上这些数据集可以在互联网上免费获得，但将它们用作训练数据并不像下载 ZIP 文件并将其输入人工智能模型那么简单。
正如赖斯纳所解释的： 我找到的三个数据集以 YouTube 或 Spotify 上歌曲链接列表的形式分发。
人工智能开发人员使用自动完成工作的工具下载实际音频，其中一些工具允许开发人员绕过登录、广告和可能为创作者赚钱或订阅者的机制。
此类工具违反了这些平台的服务条款。
数据集中出现的名字包括 Lady Gaga 和 Fred Again 等流行歌星、Radiohead、Aphex Twin、Wu-Tang Clan、Bruce Springsteen 和实验作曲家 Hainbach。
您可以跳转到大西洋的人工智能看门狗网站，搜索用于自行训练世界人工智能模型的歌曲、书籍和其他媒体。
🔗 原始来源
如果你要核对细节，可以再看原文： The Verge AI原文链接