La industria de la música presiona a Spotify contra la Inteligencia Artificial

El crecimiento de la Inteligencia Artificial como una herramienta de la tecnología a la que los usuarios pueden acceder en cualquier momento puso en alerta a distintos sectores. Es el caso de la industria de la música que empieza a preocuparse del efecto que este software podría tener en el copyright y, en consecuencia, decidió presionar a plataformas de streaming como Apple Music o Spotify.

Universal Music Group (UMG) instó a estas empresas a bloquear el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA), debido a que con ello estarían violando los derechos de autor de las canciones que utilizan. La discográfica considera que ciertos sistemas de IA “podrían haber sido entrenados con contenidos protegidos con derechos de autor” sin obtener los consentimientos necesarios y sin abonar una compensación económica a los creadores de dichas obras.

UMG asegura que no dudará en “tomar medidas” para proteger los derechos de sus artistas, según unos correos electrónicos a los que ha tenido acceso recientemente Financial Times. De ese modo, ha solicitado a las compañías dedicadas a estos servicios de contenido en streaming que bloqueen a los desarrolladores de IA generativa el acceso a sus catálogos de música.

Una fuente relacionada comentó a ese medio que “gran parte de la IA generativa está entrenada con música popular”. “Podrías decir: quiero componer una canción con una letra como la de Taylor Swift, la voz al estilo de Bruno Mars y que se parezca a una canción de Harry Styles. El resultado que obtienes se debe a que la IA se ha entrenado con la propiedad intelectual de esos artistas”, tomó la agencia Europapress.

El mismo medio recordó que Google ya tiene una herramienta para generar música llamada MusicLM pero que no ha sido lanzada por el “riesgo de posible apropiación indebida de contenido creativo”. La compañía habría descubierto que un 1% de la música que generaba la IA era una réplica exacta del trabajo con el que había sido entrenado.