Ha használsz Spotify-t, egyre több mesterséges intelligencia által alkotott zenét fogsz hallgatni, és ez nem jó jel

2026.01.15. 08:31 Képernyőidő

Felhasználóként és szülőként is érdekes kérdés, hogy a művészet, a kultúra meddig marad emberi, és mennyire hagyjuk, hogy a tech ipar határozza meg az erre adott választ.

Ha használsz Spotify-t, egyre több mesterséges intelligencia által alkotott zenét fogsz hallgatni, és ez nem jó jel

Az elmúlt másfél évtizedben a zenehallgatás észrevétlenül átalakult. Talán a legjobb kifejezés ennek leírására, hogy sok tekintetben háttérré vált: tanuláshoz, edzéshez, alváshoz, munkához. A streaming nem csupán kényelmet adott, hanem új logikát is:

a lemezekből lejátszási listák lettek, a műfajokból hangulatok.

Ebben a világban nőtt fel egy teljes generáció, amely számára a zene elsődleges kapuja nem egy előadó, nem egy album, hanem az algoritmus.

Hirdetés

A Spotify ebben a folyamatban nem egyszerűen közvetítő, hanem formáló erő. A platform alapítói eredetileg a kalózkodás ellenszerét ígérték, ám már a kezdetektől egy sokkal tágabb ambíció rajzolódott ki:

egy olyan rendszer, amely „bármilyen digitális tartalmat” képes gyorsan, hatékonyan eljuttatni a felhasználóhoz.

Nem véletlen, hogy Daniel Ek 2009-ben a Spotifyt „a zene Google-jeként” írta le, és évekkel később már arról beszélt: céljuk, hogy „életünk minden pillanatához” hangot adjanak.

🧠 Kicsoda Daniel Ek?

Svéd techvállalkozó, a Spotify társalapítója és vezérigazgatója, akinek szakmai háttere nem a zenéhez, hanem a hirdetéstechnológiához és a skálázható digitális platformokhoz kötődik. Fiatalon webes szolgáltatásokat épített, majd egy célzott reklámokkal foglalkozó céget adott el, mielőtt 2006 körül megfogalmazta a Spotify alapötletét. Gondolkodását kezdettől az az elv vezérli, hogy a zene elsősorban adatvezérelt szolgáltatás, amelynek értéke a gyors elérésben, a személyre szabásban és a felhasználói megtartásban mérhető, nem feltétlenül az alkotói hagyományokban vagy a művészi autonómiában.

Ez a szemlélet vezetett el az algoritmikus személyre szabáshoz, a hangulatlistákhoz, majd ahhoz a ponthoz, ahol a rendszer nemcsak válogat, hanem aktívan alakítja, milyen zene születik meg egyáltalán.

Eleve adott, hogy a streaming nem pusztán tükrözi az ízlésünket, hanem vissza is hat rá: előnyben részesíti az ismételhető, „playlist-barát”, érzelmileg egyenletes dalokat, miközben háttérbe szorítja a kockázatot, a csendet, a szokatlan felfedezési utakat, amelyek a zenehallgatás örök velejárói voltak. Csak éppen feladtuk ezt az utat a kényelemért.

Ha többet akarsz tudni, kövess minket Facebookon és Instagramon!

Ebben a környezetben jelenik meg a mesterséges intelligencia mint logikus következő lépés. Ha a zene célja az, hogy kitöltse a napot, fenntartsa a figyelmet, és soha ne zavarjon meg, akkor az MI által generált, végtelen mennyiségben előállítható tartalom tökéletesen illeszkedik a rendszerhez.

Azonban a PCW cikke rámutat, hogy ez a jelenség sok szempontból súlyos probléba, és nem csak a bakeliteken szocializálódott generációról beszélünk, hanem a zene alapvető emberi és művészi értékéről, amelyet utánozni persze ezerféleképpen lehet, de vajon meddig tágíthatjuk ennek a terét?

Mi történik a Spotify-on?

A fizetős felhasználók egyre gyakrabban tapasztalják, hogy a Discover Weekly és Release Radar listáikban (ezek személyreszabott ajánlók) gyanúsan steril, „lélektelen” dalok jelennek meg, amelyek nagy eséllyel mesterséges intelligenciával generált zenék, erről viszont semmilyen egyértelmű információ nincs feltüntetve és így szűrni sem lehet ezeket.

A panaszok szerint ez már nem elszigetelt jelenség, hanem rendszerszintű probléma, a korábban izgalmas, új előadókat felfedeztető listák minősége romlik, sokan pedig elfordulnak a szolgáltatástól.

A Spotify hivatalos álláspontja szerint nehéz éles határt húzni MI és nem‑MI zene között. Már csak azért is, mert a legtöbb ember egyébként sem ismeri fel a különbséget és ez sajnos igaz. Ehhez azonban értenünk kell, hogyan is épül fel a mesterséges zene.

Hirdetés

Mitől mesterséges egy zene?

A mesterséges intelligenciával generált zene nem egyetlen technológia, hanem modellcsaládok és tanítási eljárások összessége, amelyek statisztikai mintázatokból tanulják meg, hogyan „szokott” megszólalni a zene.

Ezek a rendszerek hatalmas adathalmazokon tréningeznek:

dalokon,
hangmintákon,
ritmusképleteken,
harmóniákon,
tempókon,
hangszerelési struktúrákon.

Nem dalokat jegyeznek meg, hanem valószínűségi kapcsolatokat: ha ilyen a hangnem, ilyen a tempó, ilyen a hangszer, akkor nagy eséllyel ez következik utána. Amikor egy felhasználó megad egy leírást, például hangulatot, műfajt vagy referenciát, a rendszer ezekből a tanult mintákból új hangfolyamot szintetizál, amely statisztikailag hasonlít az ismert zenékre, de nem egyetlen konkrét mű másolata.

Jogilag a legtöbb szakértő szerint önmagában nem minősül lopásnak, ha az MI nem reprodukál felismerhető dallamot, szöveget vagy szerkezeti elemet egy konkrét műből. Ugyanakkor zeneesztétikai és etikai szempontból a vita jóval árnyaltabb. Zenetudósok és jogászok egyaránt rámutatnak:

ha egy rendszer olyan adatbázisokon tanul, amelyekhez az alkotók nem adtak kifejezett hozzájárulást, akkor az eredmény lehet jogszerű, de mégis alkotói értelemben „származtatott”.

A kritika lényege nem az, hogy az MI „lop”, hanem az, hogy az alkotás folyamata elválik az emberi döntéstől, kockázattól és tapasztalattól. Egy emberi zeneszerző nemcsak hangokat választ, hanem történetet, élethelyzetet, szándékot is beemel. Az MI ezzel szemben optimalizál, nem mesél.

Ezt az érvelést persze némileg beárnyékolja, hogy az ember által alkotott zeneipar is tele van egyértelmű „utánérzésekkel” vagy akár nyílt lopásokkal, a legtöbb sláger eleve azért is népszerű, mert nagyon hasonló és ezzel hatnak ránk.

A szakértői konszenzus ma inkább óvatos, mint elutasító. Az MI-zene önmagában nem fenyegetés, hanem eszköz, amely lehet inspiráció, vázlat vagy kísérleti médium.

A probléma akkor kezdődik, amikor ez az eszköz láthatatlanul lép be a tömeges terjesztésbe, és a hallgató nem tudja, hogy emberi megszólalást vagy algoritmikus konstrukciót hall. Itt már nem technikai kérdésről van szó, hanem kulturálisról: mit tekintünk zenének, mit tekintünk alkotásnak, és mennyire fontos számunkra, hogy a hang mögött ott legyen egy emberi tapasztalat.

Minden a pénzről szól

Az, hogy az MI‑alapú zenegyártás és -terjesztés néhány év alatt „hobbi technikából” komoly iparággá nőtte ki magát, nem véletlen, hanem nagyon is racionális gazdasági logika eredménye.

A zeneipar történetében talán soha nem volt még olyan technológia, amellyel ennyire olcsón és ennyire gyorsan lehetett volna kvázi végtelen mennyiségű „új” tartalmat előállítani:

egyetlen modell egyszerre zeneszerző,
producer
és hangszeres zenekar,

fáradtság, kiégés, stúdióidő és hangszerek nélkül. A hagyományos dalgyártásnál minden egyes szám mögött élő emberek munkája, idő- és pénzbefektetése áll, az MI‑zenénél viszont a költség a kezdeti fejlesztésre és licencelésre koncentrálódik, utána a költség gyakorlatilag nulla (maximum a mesterséges intelligencia megoldások havidíja), miközben a jogdíj‑rendszer ugyanúgy mikrofizetéseket termel lejátszásonként.

Ezen a háttéren érthető, miért lett az MI‑zene rövid idő alatt kifejezetten nagy üzlet. Külön iparág épül azokra a szolgáltatókra, amelyek automatizált film-, reklám-, játék- és háttérzenéket gyártanak előfizetéses vagy licencdíjas modellben:

egy 2024‑es globális piaci elemzés szerint a generatív MI a zenében önálló piacként már nagyjából 550–650 millió dollárnyi árbevételt termelt 2024‑ben, és a prognózisok szerint az évtized végére ennek többszörösére, 2,8–3 milliárd dollár körüli szintre nőhet.

Ha a tágabb piaci hatásokat nézzük, ide értve a mesterséges intelligencia alkalmazását keverésre, masteringre, ajánlórendszerekre és személyre szabott zenére is, becslések szerint évi 25–30 százalékos pénzügyi növekedési ütemet vetítenek előre.

A szereplők számára a vonzerő világos:

egyszerre lehet csökkenteni a tartalom előállítási költségét,
növelni a birtokolt és streamingszolgáltatókra feltöltött zenei katalógus méretét
és optimalizálni a jogdíjstruktúrát.

Nem kell zenekarokkal bajlódni, menedzserekkel tárgyalni, erős termelés mellett sok kicsi bevételből lesz tiszta haszon.

Az üzleti racionalitás a streamingplatformok oldalán is könyörtelenül megjelenik. A globális zenei piac 2024‑ben mintegy 29,6 milliárd dollárnyi bevételt ért el, ennek közel 70 százaléka – nagyjából 20,4 milliárd dollár – streamingből származott. Ebből is a legnagyobb szeletet a fizetős előfizetések adják, körülbelül 15 milliárd dollárral, miközben a platformok üzleti modellje abban érdekelt, hogy minél több hallgatást tereljen olyan tartalmak felé, amelyek után arányaiban kevesebbet kell visszaosztani jogdíjként.

A zenei streamingben a jogdíjfizetés nem úgy működik, hogy egy dal után automatikusan „jár” egy fix összeg. A Spotify és a hozzá hasonló platformok először összegyűjtik az adott hónap teljes bevételét az előfizetésekből és a reklámokból, majd ebből képeznek egy közös jogdíjalapot, amelyet a lejátszások arányában osztanak szét a jogtulajdonosok között. Ez azt jelenti, hogy nem az számít, mennyire fontos vagy értékes egy dal, hanem az, hogy mennyi lejátszást generál a teljes forgalomhoz képest.

Üzleti szempontból a képlet ijesztően egyszerű:

ugyanannyi lejátszás több profitot termel, ha az MI‑tartalom aránya nő.

Ebben a környezetben különösen beszédesek a Deezer adatai, amelyek lakmuszpapírként mutatják, milyen arányú az MI‑zene jelenléte a feltöltések között. A francia streamingszolgáltató 2025‑ös elemzése szerint már naponta tízezres nagyságrendben érkeznek teljesen MI‑generált számok a rendszerükbe:

egyes időszakokban ez nagyjából 18–20 százalékát, későbbi frissítések szerint pedig akár 28–34 százalékát is kiteheti a napi új feltöltéseknek.

Vagyis minden ötödik friss zeneszám mögött nem hús‑vér zenész, hanem egy modell áll, amelyet jellemzően néhány kattintással indított el valaki.

🧠 Miről is van szó pontosan?

Deezer: Francia zenei streaming-szolgáltatás, amelyet 2007-ben alapítottak Párizsban Jonathan Benassaya vezetésével. A Deezer az elsők között indult el Európában a „streaming mint szolgáltatás” modelljével, és mára több mint 180 országban érhető el, különösen erős jelenléttel Európában, Latin-Amerikában és Afrikában. A Deezer működési modellje hasonló a többi nagy streamingplatforméhoz: reklámokkal támogatott ingyenes csomagot és többféle fizetős előfizetést kínál, miközben a bevételeit jogdíjak formájában osztja tovább a hangfelvételek és zeneművek jogtulajdonosainak.

Ugyanakkor a Deezer arra is felhívja a figyelmet, hogy ezek a dalok a tényleges hallgatottságnak egyelőre csak kis töredékét adják – nagy része ugyanis nem valódi emberektől érkezik. A platform vizsgálatai szerint a teljesen MI‑generált számokhoz kapcsolódó lejátszások akár 70 százaléka is csalásgyanús, vagyis botok futtatják őket, kifejezetten abban a reményben, hogy így szétszórt mikrojogdíjak százai, ezrei vándorolnak a készítő zsebébe.

🧠 Miről is van szó pontosan?

Streamingcsalás botokkal: Olyan visszaélési forma, amelyben mesterséges intelligenciával tömegesen előállított zeneszámokat automatizált lejátszásokkal pörgetnek, hogy jogdíjbevételt generáljanak valódi hallgatók nélkül. A „hallgatók” ilyenkor nem emberek, hanem szoftveres botok vagy botfarmok, amelyek előre beállított minták szerint indítják el a számokat, gyakran éjjel-nappal, különböző fiókokról és IP-címekről. A mechanizmus kulcsa a mikrojogdíj. A streamingplatformok nem dalonként fizetnek fix összeget, hanem a teljes hallgatási tortát osztják szét a lejátszások arányában. Egyetlen lejátszás értéke elenyésző, de ha egy MI-vel gyártott katalógus több ezer rövid, funkcionális számot tartalmaz, és ezeket botokkal folyamatosan pörgetik, akkor a végén összeadódó, kézzelfogható bevétel keletkezik. Nem egy slágerrel, hanem sok apró, láthatatlan kattintással.

Ebben a rendszerben az MI-vel tömegesen előállított zenék azért vonzóak a visszaélésekhez, mert nagyon olcsón és nagy mennyiségben készíthetők, majd automatizált lejátszásokkal mesterségesen fel lehet tornászni a hallgatásszámukat, így nagyobb szeletet kihasítani a közös jogdíjtortából.

A zenei streamingplatformok ezt hivatalosan tiltják és próbálják kiszűrni, de maga a modell megmagyarázza, miért jelennek meg újra és újra ilyen próbálkozások: nem egy sikeres sláger, hanem több tíz-, vagy akár százezer MI-dal összesen már kitermel annyi fillért, amelyből szemmel látható összeg lesz a végén.

Ha ezt a képet globális pénzáramokra vetítjük, még aggasztóbb összefüggések rajzolódnak ki. Egy átfogó gazdasági tanulmány szerint 2028 környékére a generatív MI‑zene a hagyományos streamingplatformok bevételeinek mintegy 20 százalékát is elérheti. Ha nagyon leegyszerűsítve csak a 2024‑es számokkal számolunk, ez azt jelenti, hogy az akkori 20,4 milliárd dolláros streamingtortából néhány éven belül nagyjából 4 milliárd dollárnyi bevétel áramolhat olyan zenei tömeggyártók zsebébe, ahol a zenealkotás emberi munkaigénye minimális, jogi és etikai háttere pedig sokszor rendezetlen.

Mindez úgy történhet meg, hogy közben az emberek alkotta művek kisebbségbe szorulnak, miközben a bevétel egyre nagyobb része olyan szereplők között oszlik meg, akik gépekkel „farmolnak” jogdíjat.

Két szemlélet az iparban

A mesterséges intelligenciával generált zenére a nagy streamingplatformok nem ugyanazzal az eszköztárral reagálnak.

A Deezer 2025 nyarán nyíltan vállalta, hogy címkézni kezdi azokat az albumokat és kiadványokat, amelyekben mesterséges intelligenciával készült zeneszámok szerepelnek. A döntés mögött két világos cél áll: egyrészt a hallgatók tájékoztatása, másrészt az olyan visszaélések visszaszorítása, mint a tömeges feltöltések és a botokkal generált lejátszások.

A Spotify ezzel szemben nem a címkézést helyezi előtérbe, hanem a saját kommunikációja szerint a káros felhasználások elleni fellépést. Ide sorolja

az előadók hamis megszemélyesítését,
a nevükkel, munkájukkal való jogtalan visszaélést
a spamet,
a megtévesztő feltöltéseket,
az engedély nélküli hangklónozást,
valamint az ezekhez kapcsolódó csalásokat.

A Spotify egy olyan, kreditalapú megoldásban gondolkodik, amely az „iparági szabványú” stáblistákban jelezné az MI használatát, nem pedig közvetlenül a hallgatói felületen.

Szülői és felhasználói szempontból a különbség nem technikai, hanem filozófiai. A Deezer megközelítése a hallgató döntési jogát hangsúlyozza: tudd, mit kapsz, és dönts ennek tudatában. A Spotify logikája inkább a rendszer védelmét és tisztaságát helyezi előtérbe: ne lehessen visszaélni a platformmal, még ha ez kevesebb közvetlen információt is jelent a felhasználónak.

A feszültség ott keletkezik, hogy sok előfizető szerint a Spotify válaszából hiányzik a kézzelfogható választási lehetőség, vagyis az, hogy világosan eldönthessék, szeretnének-e mesterséges intelligenciával generált zenét hallgatni az ajánlásaikban.

Miért érdekes téma ez szülőként is?

A tech cégek üzleti gondolkodása közvetlenül befolyásolja azt, hogyan tanul meg egy gyerek zenét hallgatni és értelmezni. A streaming ma sok fiatalnál nem tudatos választás, hanem háttérfolyamat, amely passzívan is hat a felhasználóra.

Ebben a helyzetben a szülő egyik legfontosabb kapaszkodója az átláthatóság lenne. Ha egy platform egyértelműen jelzi, hogy egy tartalom emberi alkotás vagy mesterséges intelligencia által generált, akkor lehetőség nyílik beszélgetésre az alkotásról, munkáról, kreativitásról, sőt arról is, mi a különbség inspiráció és automatizmus között.

Ennek hiányában a gyerek számára minden hang egyformává válik: nincs előadó, nincs történet, nincs mögöttes emberi tapasztalat, csak „jól működő zene”. A Spotify rendszerbiztonságra építő logikája ebből a nézőpontból kevésbé ad kapaszkodót, mert a szülő nem látja, mire reagáljon, mit magyarázzon el.

Nem a mesterséges intelligencia jelenléte a probléma, hanem az, hogy láthatatlanná válik, így a gyerek nem tanulja meg felismerni, honnan származik egy kulturális termék. Hosszabb távon ez oda vezethet, hogy a zene elveszíti alkotói jellegét, és puszta hangulatszolgáltatássá válik, ahol nem számít a forrás, az erőfeszítés vagy az egyediség.

Szülőként ezért nem technológiai, hanem nevelési kérdésről beszélünk: tudunk-e segíteni abban, hogy a gyerek különbséget tegyen emberi megszólalás és algoritmikus zaj között egy olyan digitális környezetben, amely ezt a különbséget egyre kevésbé teszi láthatóvá?