Cannibalization of Culture: Generative AI and the Appropriation of Indigenous African Musical Works
Notice bibliographique
Résumé
Generative Artificial Intelligence (AI) advancements amplify concerns about the potential to appropriate Indigenous African cultural expressions such as songs, dances, and other forms of art. Generative AI systems autonomously generate diverse content, including music and art, but the supply chain of this new technology presents a complex challenge that may exacerbate cultural appropriation practices. Scholarship on the intersection of technology and Africa’s art and culture is animated by the theme of cultural appropriation and the need for protection against commercial exploitation. Likewise, there is a need for more research on how the unique nature of Indigenous African musical works increases their vulnerability to appropriation in the face of entrenched content digitalization practices and the cannibalization of these works as inputs to, and outputs from, generative AI systems. Therefore, this paper attempts to fill this literature gap by exploring the interplay of generative AI training datasets, Indigenous creative works, and the risk of cultural appropriation, with a particular focus on African music. The author argues that if unaddressed, generative AI systems have the potential to significantly erode the data and proprietary rights of various Indigenous communities in Africa, thereby undermining their ability to derive value from the protection of their intellectual property and sustainability of their cultural identity. Through a doctrinal analysis of extant and emerging policy, legal, and regulatory frameworks, this paper establishes the proprietary nature of Indigenous African music and its vulnerabilities in generative AI’s supply chain. The author makes recommendations that serve as a vital bridge between technology and cultural integrity, offering a pathway for responsible engagement with Indigenous cultural expressions and respectful utilization of Indigenous African musical works for generative AI systems to safeguard against misappropriation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,048 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».