Tarikh Analisis: 8 Ogos 2026

Pandangan & Analisis AIMXCHANGE

Perkembangan AI generatif dalam industri muzik kini memasuki satu fasa yang jauh lebih penting daripada persoalan sama ada AI mampu menghasilkan lagu yang baik atau tidak.

Persoalan yang semakin besar ialah:

“Dari mana AI belajar menghasilkan muzik?”

Apabila kita menaip arahan atau prompt kepada sebuah AI Music Generator dan beberapa minit kemudian menerima sebuah lagu lengkap dengan melodi, susunan muzik, vokal dan produksi, kita biasanya hanya melihat hasil akhirnya. Tetapi di belakang teknologi tersebut terdapat satu komponen yang jauh lebih besar — dataset latihan atau training data.

AI perlu “belajar” daripada sejumlah data sebelum mampu mengenali struktur, corak dan karakter muzik. Di sinilah perdebatan mengenai hak cipta, lesen, persetujuan pencipta dan etika AI bermula.

AI Muzik Bukan Sekadar Persoalan Prompt

Industri muzik antarabangsa semakin memberi perhatian kepada bagaimana model AI generatif dilatih. Sebahagian pertikaian undang-undang yang melibatkan syarikat AI muzik dan pemilik katalog muzik berpunca daripada persoalan - samada karya atau rakaman berhak cipta boleh digunakan sebagai bahan latihan AI tanpa kebenaran pemilik hak.

Ini membawa kita kepada satu persoalan asas:

Jika sebuah sistem AI belajar daripada hasil kreativiti manusia, apakah hak manusia yang menghasilkan karya asal tersebut?

Persoalan ini tidak mudah dijawab.

Undang-undang berkaitan AI dan hak cipta masih berkembang, dan pendekatannya mungkin berbeza antara Amerika Syarikat, Eropah, Asia dan negara-negara ASEAN.

Namun bagi AIMXCHANGE, perkembangan ini menunjukkan bahawa kita tidak lagi boleh menilai sesebuah AI Music Generator hanya berdasarkan:

“Sedap atau tidak lagu yang dihasilkan?”

Kita juga perlu mula bertanya:

Bagaimana teknologi tersebut dibangunkan dan daripada mana bahan latihannya diperoleh?

Apakah Yang Dimaksudkan Dengan “Ethical Dataset”?

Istilah ethical dataset atau dataset beretika semakin digunakan dalam perbincangan mengenai Responsible AI.

Secara mudah, ia merujuk kepada usaha memastikan data yang digunakan untuk membangunkan atau melatih sistem AI diperoleh melalui pendekatan yang lebih bertanggungjawab.

Antara persoalan yang patut ditanya ialah:

+ Adakah bahan tersebut dimiliki oleh pembangun AI?

+ Adakah ia dilesenkan?

+ Adakah pencipta mengetahui karya mereka digunakan?

+ Adakah kebenaran diberikan?

+ Adakah pencipta atau pemilik hak menerima pampasan jika berkenaan?

+ Bolehkah sumber dataset tersebut dikenal pasti atau diaudit?

Ini lebih penting daripada sekadar meletakkan label “Ethical AI” pada sesuatu produk.

Pada pandangan AIMXCHANGE, perkataan ethical tidak sepatutnya menjadi slogan pemasaran. Ia perlu disokong oleh ketelusan, hak, persetujuan dan akauntabiliti.

SOUNDRAW Sebagai Satu Kajian Kes

Dalam membuat tinjauan mengenai perkembangan ini, AIMXCHANGE menemui satu pendekatan yang menarik daripada SOUNDRAW.

Menurut penerangan yang diterbitkan oleh SOUNDRAW sendiri, mereka menyatakan bahawa bahan muzik untuk latihan model AI mereka datang daripada muzik yang dihasilkan oleh pasukan produksi dalaman mereka dan bukannya melalui proses mengambil atau scraping katalog muzik pihak ketiga.

Jika pendekatan seperti ini dapat dilaksanakan dengan telus dan konsisten, ia menunjukkan bahawa terdapat alternatif kepada model pembangunan AI yang bergantung kepada pengumpulan katalog muzik luar secara besar-besaran.

Tetapi AIMXCHANGE tidak melihat ini sebagai bukti bahawa satu platform tertentu secara automatik menjadi “AI paling beretika”. Sebaliknya, SOUNDRAW memberikan kita satu kajian kes yang berguna untuk difikirkan.

Jika AI boleh dibangunkan menggunakan dataset yang dikawal, dilesenkan, ditauliahkan atau dibina khusus untuk tujuan latihan AI, apakah model seperti ini boleh dikembangkan lagi pada masa hadapan?

Dan lebih penting:

“Bolehkah kita membina model seperti ini di Malaysia dan ASEAN?”

“Ethical Training” Tidak Semestinya Bermaksud “Full Ownership”

Di sinilah kajian terhadap SOUNDRAW menjadi lebih menarik. Jika kita hanya melihat kepada pendekatan dataset, mudah untuk membuat kesimpulan bahawa apabila sesebuah AI Music Generator menggunakan bahan latihan yang dikawal atau diperoleh secara bertanggungjawab, maka segala persoalan berkaitan hak cipta telah selesai.

Sebenarnya tidak.

Berdasarkan maklumat pelesenan yang diterbitkan oleh SOUNDRAW, platform tersebut beroperasi menggunakan struktur lesennya sendiri. SOUNDRAW menyatakan bahawa mereka mengekalkan pemilikan terhadap muzik atau underlying tracks yang dihasilkan melalui platformnya, manakala pengguna diberikan lesen untuk menggunakan muzik tersebut mengikut skop dan syarat pelan masing-masing.

Ini merupakan perbezaan yang sangat penting.

Dalam struktur SOUNDRAW, penggunaan muzik juga bergantung kepada jenis pelan. Sebagai contoh, Creator Plan lebih ditujukan kepada penggunaan muzik sebagai latar untuk kandungan seperti video, podcast, permainan, aplikasi dan projek kreatif lain.

Bagi pencipta yang mahu menghasilkan dan mengedarkan lagu melalui platform penstriman muzik, SOUNDRAW menyediakan Artist Plan, yang membolehkan pengguna mengubah atau mengembangkan beat yang dihasilkan — misalnya dengan menambah vokal, instrumen atau elemen muzik sendiri — sebelum mengedarkan hasil tersebut ke platform penstriman, tertakluk kepada syarat lesen yang berkenaan.

SOUNDRAW juga menetapkan sekatan tertentu terhadap pendaftaran muzik yang dihasilkan melalui platformnya ke sistem Content ID.

Mengapa perkara ini penting?

Kerana istilah “Ethical AI” atau “Ethical Dataset” tidak boleh disamakan secara automatik dengan:

“Saya memiliki sepenuhnya lagu yang AI hasilkan.”

Kedua-duanya membincangkan persoalan yang berbeza.

Empat Lapisan Hak Yang Pencipta AI Perlu Faham

AIMXCHANGE berpandangan bahawa pencipta AI Music perlu membezakan sekurang-kurangnya empat lapisan hak.

1. TRAINING RIGHTS — Hak Terhadap Bahan Latihan

Daripada mana data latihan AI diperoleh?

Adakah pembangun mempunyai hak, lesen atau kebenaran untuk menggunakan muzik tersebut bagi melatih model AI?

2. COPYRIGHT OWNERSHIP — Siapa Memiliki Karya atau Output?

Selepas AI menghasilkan muzik, siapakah yang memiliki hak terhadap output tersebut?

Adakah pengguna memilikinya?

Adakah platform mengekalkan hak tertentu?

Adakah hanya elemen kreatif yang ditambah oleh manusia boleh dituntut sebagai karya pengguna?

Jawapannya juga boleh dipengaruhi oleh undang-undang hak cipta sesebuah negara.

3. LICENSING RIGHTS — Apa Yang Pengguna Dibenarkan Lakukan?

Walaupun seseorang pengguna tidak memiliki keseluruhan underlying track, platform mungkin memberikan lesen untuk menggunakannya.

Tetapi lesen mempunyai syarat.

Pengguna perlu memahami sama ada lesen itu membenarkan penggunaan untuk video, iklan, podcast, filem, permainan, persembahan, projek komersial atau pengedaran muzik.

4. COMMERCIAL USAGE RIGHTS — Bolehkah Ia Dimonetisasi?

+ Bolehkah lagu tersebut dihantar ke Spotify, Apple Music atau DSP lain?

+ Bolehkah ia dimonetisasi di YouTube?

+ Bolehkah ia digunakan untuk iklan?

+ Bolehkah ia didaftarkan dengan Content ID?

+ Bolehkah ia disublesenkan kepada pihak lain?

Jawapannya mungkin berbeza mengikut platform dan jenis pelan yang digunakan.

“Commercial Use Allowed” Bukan Penghujung Cerita!

Sebab itu AIMXCHANGE mengingatkan komuniti pencipta AI Music supaya tidak hanya melihat satu ayat seperti:

“Commercial Use Allowed.” Ayat ini sahaja tidak menjawab semua persoalan hak.

ETHICAL TRAINING ≠ FULL OWNERSHIP OF AI OUTPUT

Begitu juga:

+ Commercial rights ≠ Copyright ownership.

+ Copyright ownership ≠ Training rights.

+ Ethical training ≠ Full ownership of AI output.

+ Licence to use ≠ Ownership.

Empat perkara ini perlu difahami secara berasingan.

Dalam konteks analisis ini berdasarkan SOUNDRAW, pendekatan terhadap dataset mereka memberikan satu contoh menarik tentang bagaimana isu training data boleh ditangani. Namun pada masa yang sama, struktur pelesenannya mengajar kita satu perkara yang sama penting:

Sebuah AI Music Generator boleh mempunyai pendekatan dataset yang bertanggungjawab, tetapi pengguna masih perlu memahami dengan tepat apakah hak yang diberikan — dan apakah hak yang kekal pada platform. Sebelum pencipta mengeluarkan, mengedar atau mengkomersialkan muzik yang dibantu AI, jangan hanya bertanya:

“Boleh saya guna secara komersial?”

“Siapa memiliki apa?”

Tanya juga:

Dari AI Generator Kepada Penggunaan Dunia Sebenar: Kopi Kenangan

Perbincangan mengenai AI Music kini juga tidak lagi terhad kepada individu yang menggunakan generator untuk menghasilkan lagu. Satu perkembangan menarik ialah penggunaan AI-generated music sebagai background music untuk premis komersial.

Menurut SOUNDRAW, muzik daripada platformnya digunakan sebagai muzik latar di lebih 300 outlet Kopi Kenangan di Indonesia. Menurut SOUNDRAW, penggunaan tersebut sebagai sebahagian daripada usaha mewujudkan identiti bunyi atau “Kenangan sound” yang konsisten untuk rangkaian berkenaan, termasuk penggunaan muzik dan playlist yang boleh disesuaikan dengan suasana premis serta waktu tertentu.

Contoh ini menarik kerana ia menunjukkan bagaimana AI-generated music sudah mula bergerak daripada:

AI Generator → Creator → Lagu kepada satu lagi model:

AI Generator → Business → Customer Experience

Ini membuka satu lagi dimensi industri. Kafe, restoran, hotel, pusat kecergasan, pusat membeli-belah, ruang runcit dan pelbagai premis komersial memerlukan muzik setiap hari. Jika muzik generatif boleh disediakan dengan sistem pelesenan yang jelas, kos yang kompetitif dan pilihan muzik yang boleh disesuaikan mengikut identiti sesebuah jenama, maka kita mungkin sedang melihat kemunculan satu segmen baharu atau diperbaharui:

AI-GENERATED BACKGROUND MUSIC

Bagi AIMXCHANGE, contoh Kopi Kenangan penting bukan kerana kita mahu mempromosikan SOUNDRAW atau Kopi Kenangan. Ia penting kerana ia menunjukkan aplikasi ekonomi sebenar AI Music di ASEAN. Dan ia menimbulkan persoalan yang lebih besar:

“Adakah AI-generated background music bakal menjadi satu segmen baharu atau diperbaharui dalam industri muzik komersial ASEAN?” Jika ya, perbincangan mengenai dataset, lesen, hak penggunaan muzik di premis dan model pampasan kepada pencipta akan menjadi semakin penting.

Jangan Terlalu Cepat Melabel AI Sebagai “Ethical”

Kita juga perlu berhati-hati dengan penggunaan istilah seperti:

+ Ethical AI

+ Responsible AI

+ Copyright-Safe AI

+ Licensed AI

Industri ini masih terlalu baharu dan sedang berubah dengan pantas. Sesuatu syarikat AI Generatif mungkin mempunyai pendekatan dataset yang baik tetapi mempunyai struktur lesen yang kompleks. Syarikat lain pula mungkin mempunyai perjanjian dengan pemilik katalog tetapi kurang telus kepada pengguna mengenai bagaimana output boleh digunakan.

Justeru AIMXCHANGE berpandangan bahawa "Responsible AI" bukan satu label. Ia adalah satu proses. Proses tersebut perlu sentiasa dinilai apabila teknologi, undang-undang dan model perniagaan berubah.

Dari “Scrape First” Kepada “License First”?

Mungkin inilah antara perubahan terbesar yang sedang berlaku dalam industri AI muzik. Sebahagian perkembangan awal AI generatif boleh dilihat melalui pendekatan:

kumpulkan data → latih model → bina produk → selesaikan isu hak kemudian.

Tetapi tekanan daripada pemilik hak, pencipta, regulator dan industri mungkin mendorong generasi seterusnya kepada pendekatan berbeza:

kenal pasti hak → dapatkan kebenaran atau lesen → bina dataset → latih AI → komersialkan teknologi.

Kita boleh melihatnya sebagai peralihan daripada:

“SCRAPE FIRST” kepada: “LICENSE FIRST”.

Jika perubahan ini benar-benar berlaku, ia mungkin mengubah keseluruhan ekonomi AI muzik. Dataset muzik yang sah, berkualiti dan mempunyai metadata yang baik boleh menjadi satu aset digital yang sangat bernilai.

Peluang Besar Untuk Malaysia dan ASEAN

Di sinilah perbincangan menjadi sangat relevan kepada kita. Malaysia dan ASEAN mempunyai kekayaan muzik yang luar biasa. Muzik Melayu, keroncong, dikir barat, zapin, joget, ghazal, gamelan serta pelbagai muzik tradisional dan kontemporari dari Sabah, Sarawak dan seluruh rantau ASEAN merupakan sebahagian daripada identiti muzik kita.

Namun persoalannya siapakah yang akan membina dataset muzik ASEAN untuk zaman AI? Adakah kita akan menunggu syarikat teknologi luar mengumpulkan dan mentafsir muzik kita? Atau kita sendiri boleh membangunkan dataset muzik yang mempunyai:

+ metadata yang betul,

+ rekod pemilikan,

+ persetujuan pencipta,

+ struktur lesen,

+ asal-usul budaya, dan

+ mekanisme pampasan?

Jika dilakukan dengan betul, dataset seperti ini bukan sahaja boleh membantu memelihara warisan muzik. Ia juga berpotensi menjadi sebahagian daripada INFRASTRUKTUR EKONOMI KREATIF AI ASEAN.

AIMXCHANGE Melihat Lebih Jauh Daripada AI Music Generator

AIMXCHANGE bermula sebagai sebuah komuniti untuk pencipta dan peminat AI Music.Tetapi perkembangan industri menunjukkan bahawa ekosistem AI muzik memerlukan perbincangan yang jauh lebih luas.

Kita perlu bercakap mengenai:

AI Music Generators.

Dataset.

Metadata.

Hak cipta.

Lesen.

Identiti pencipta.

Hak artis.

Teknologi.

Dan Responsible AI.

Pencipta AI muzik juga perlu menjadi pengguna teknologi yang lebih berpengetahuan. Jangan hanya bertanya AI generatif mana paling bagus menghasilkan lagu?”

Mulakan juga bertanya:

+ “AI ini belajar daripada mana?”

+ “Siapa memberi kebenaran?”

+ “Apa hak saya terhadap lagu yang dihasilkan?”

+ “Bolehkah saya mengkomersialkannya?”

+ “Apa akan berlaku jika polisi platform berubah?”

Ini mungkin menjadi antara literasi paling penting untuk generasi baharu pencipta muzik.

AI Music Memerlukan Perspektif Dasar Yang Lebih Luas

Bagi Malaysia, perbincangan mengenai AI Music tidak seharusnya dilihat semata-mata melalui persoalan sama ada sesuatu output AI boleh diberikan perlindungan di bawah kerangka hak cipta sedia ada.

Hak cipta dan perlindungan pemegang hak kekal penting. Pandangan badan pengurusan kolektif (CMO), komposer, penulis lirik, artis, penerbit dan pemilik rakaman juga merupakan input yang perlu didengar.

Namun AI Music kini turut menyentuh bidang yang jauh lebih luas — pembangunan teknologi AI, dataset dan metadata, ekonomi digital, pelaburan, pembangunan bakat, warisan budaya, eksport kandungan, pelesenan teknologi serta kemunculan model perniagaan baharu.

Oleh itu, pembentukan dasar mengenai AI Music memerlukan pandangan daripada ekosistem yang lebih menyeluruh: pencipta manusia, pemegang hak, CMO, pencipta AI dan hybrid, syarikat teknologi, penyedia dataset, platform digital, akademia, regulator, pelabur serta generasi baharu usahawan industri kreatif.

Persoalan untuk Malaysia bukan sekadar:

“Adakah karya AI dilindungi oleh undang-undang hak cipta sedia ada?”

Kita juga perlu bertanya:

“Apakah ekonomi baharu yang boleh dibina secara bertanggungjawab daripada AI Music?”

Jika negara hanya melihat AI Music melalui kerangka perlindungan industri sedia ada, kita mungkin berjaya melindungi apa yang telah kita miliki — tetapi terlepas peluang untuk membina apa yang belum wujud.

Cabaran dasar yang sebenar ialah melakukan kedua-duanya:

MELINDUNGI HAK SEDIA ADA + MEMBINA EKONOMI BAHARU

Pada pandangan AIMXCHANGE, kedua-duanya tidak sepatutnya bercanggah.

Pandangan AIMXCHANGE

AIMXCHANGE tidak melihat masa depan industri muzik semata-mata sebagai sebuah pertandingan MANUSIA vs AI. Persoalan yang lebih produktif ialah bagaimana kita membina sistem di mana teknologi boleh berkembang tanpa mengetepikan manusia yang menghasilkan kreativiti asal.

Kita memerlukan inovasi, tetapi kita juga memerlukan hak. Kita memerlukan AI tetapi kita juga memerlukan manusia. Dan kita memerlukan dataset. tetapi di sebalik dataset itu terdapat karya, sejarah, pencipta dan pemilik hak.

Kerana itu sebelum kita bertanya apa yang AI boleh cipta, mungkin kita perlu bertanya:

“DARIPADA SIAPA AI BELAJAR?”

Itulah perbincangan mengenai Responsible AI Music yang baru bermula.

AIMXCHANGE.COM

Towards a Responsible AI Music Ecosystem for Malaysia & ASEAN.

Oleh: Haji Rozman Abas
Penulis adalah pengasas AIMXCHANGE.COM, penasihat label Loonaq Records dan Setiausaha Persatuan Konsortium Industri Rakaman Muzik Malaysia (IRAMA).

Nota Editorial / Disclaimer
Analisis dan ulasan mengenai SOUNDRAW dalam artikel ini dibuat oleh AIMXCHANGE berdasarkan maklumat, penerangan produk dan terma pelesenan yang tersedia kepada umum serta disemak setakat 8 Ogos 2026.

Syarat penggunaan, struktur pelan, polisi pelesenan, hak penggunaan komersial, polisi Content ID, pendekatan terhadap dataset dan terma lain bagi mana-mana platform AI boleh berubah dari semasa ke semasa.

Pembaca dinasihatkan supaya menyemak sendiri Terms of Service, Licensing Terms dan polisi terkini yang diterbitkan oleh SOUNDRAW atau mana-mana penyedia AI Music Generator sebelum menghasilkan, mengedar, mendaftarkan atau mengkomersialkan sesuatu karya.

Rujukan kepada SOUNDRAW dan Kopi Kenangan dalam artikel ini adalah untuk tujuan analisis, pendidikan dan kajian kes mengenai Responsible AI Music, dan tidak bermaksud AIMXCHANGE memberi pengesahan (endorsement) rasmi terhadap mana-mana produk, platform atau syarikat.

Artikel ini juga bukan nasihat undang-undang.

#FutureOfMusic #MusicIndustry #AIMusic #CreativeEconomy #MusicCreators #AIMXCHANGE #BudayaVerse2025 #myIPO #Soundraw #KopiKenangan #asean