Sony Music y Universal Music Group han presentado otra demanda contra el generador de música AI Suno, y esta vez los sellos están lanzando una acusación inusual: "lavado de modelos". La queja, compartida con The Verge, argumenta que el nuevo modelo v6 de Suno todavía se basa en sus grabaciones protegidas por derechos de autor, incluso si el propio v6 nunca fue entrenado directamente en ellas.
El argumento del 'lavado modelo'
El núcleo de la disputa es la afirmación de Suno de que la v6 representa una clara ruptura con sus modelos anteriores. Las etiquetas argumentan lo contrario: que entrenar un nuevo modelo con los resultados de un modelo infractor no elimina la infracción, sino que la blanquea. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra últimos avances en IA.
"Entrenar un 'nuevo' modelo con los resultados de un modelo infractor no elimina la infracción; la blanquea, pasando el valor de la expresión de los demandantes de las grabaciones copiadas a los modelos contaminados, de esos modelos a sus resultados, y de esos resultados a la v6", afirma la demanda. "V6 no es un nuevo comienzo; es el fruto del mismo árbol envenenado."
Según los sellos, los modelos anteriores de Suno fueron entrenados con música sin licencia extraída de YouTube y otras fuentes, y v6 hereda esa mancha porque fue entrenado en gran medida con las salidas de los usuarios: las canciones generadas por aquellos sistemas anteriores supuestamente infractores.
Sony y Universal son obstáculos notables en el espacio de la música con inteligencia artificial: a diferencia de algunos de sus competidores, nunca firmaron un acuerdo de licencia con Suno, dejando a la compañía sin autorización para usar sus catálogos.
Un nuevo giro: afirmaciones sobre la destilación
La queja de Sony va más allá, alegando que Suno utilizó la destilación para entrenar v6, una técnica en la que se entrena un nuevo modelo para replicar los resultados de los modelos "maestros" existentes en lugar de aprender a partir de datos sin procesar. Si la versión 6 se destiló de modelos predecesores basados en grabaciones infractoras, argumentan los sellos, los nuevos datos de entrenamiento no cambian nada sobre la infracción subyacente.
"Incluso un modelo que no ha sido entrenado directamente en las grabaciones de los demandantes está informado y se beneficia de las copias no autorizadas retenidas por Suno", se lee en la demanda. Desde el punto de vista de las discográficas, a menos que Suno realmente empiece desde cero, sus modelos seguirán basándose en datos robados, sin importar cuántas veces la empresa declare un nuevo comienzo.
Defensa de Suno
Suno ha sostenido públicamente que la versión 6 se construyó de manera diferente. Cuando se lanzó el modelo, Jack Brody de Suno le dijo a The Verge que estaba "entrenado desde cero, con un nuevo conjunto de datos", incluidos los datos del usuario, aunque no ofreció detalles más allá de eso.
La portavoz de Suno, Rachel Racusen, confirmó más tarde que los datos de capacitación incluyen "creaciones" de los usuarios, diciendo que v6 se entrenó en "contenido con licencia de nuestros socios, interacciones que incluyen creaciones y señales de preferencia de nuestra comunidad, y los aprendizajes acumulados de nuestro equipo". No especificó si esos datos incluían audio subido o resultados derivados del audio subido, la distinción en el centro de la teoría de lavado de los sellos.
Presión creciente sobre el negocio de la música con IA
La nueva denuncia se suma al ya abarrotado expediente legal de Suno. La startup perdió un importante caso alemán de derechos de autor ante la sociedad de gestión colectiva GEMA en agosto, y la falta de voluntad de las principales discográficas para licenciar sus catálogos deja la estrategia central de formación de Suno expuesta en dos continentes.
La demanda anterior de los sellos en Estados Unidos contra Suno se centró en el entrenamiento de sus modelos de primera generación en sus grabaciones. La queja v6 cierra efectivamente la ruta de escape más obvia: comenzar de nuevo con datos sintéticos y creaciones de usuarios. Si incluso ese camino está contaminado legalmente, las opciones de Suno se reducen a acuerdos de licencia en los términos de los sellos, una defensa judicial de sus prácticas o reconstruir su corpus de entrenamiento a partir de música que pueda demostrar que tiene licencia o es original.
Suno no es el único que se enfrenta a esta situación. Los generadores de música, los modelos de imágenes y los sistemas de texto de IA se enfrentan a la misma pregunta a medida que la era inicial de la eliminación de la web abierta da paso a un ajuste de cuentas legal. Algunos titulares de derechos han optado por la concesión de licencias en lugar de los litigios, y han llegado a acuerdos que convierten sus catálogos en insumos de formación con una compensación adjunta. Sony y Universal, al demandar dos veces, apuestan a que los tribunales obtendrán un resultado mejor que cualquier licencia.
El caso también importa mucho más allá de una sola empresa. Cada vez más se pide a los tribunales que decidan si los resultados de la IA (y los modelos entrenados en función de los resultados) pueden tener la mancha legal de sus datos de entrenamiento. El concepto que las etiquetas llaman lavado de modelos tiene paralelos obvios en la generación de texto e imágenes, donde los datos sintéticos extraídos o generados a partir de modelos anteriores se están convirtiendo en una proporción cada vez mayor de los conjuntos de entrenamiento.
Si la teoría de Sony y Universal gana fuerza, podría cambiar la forma en que las empresas de IA piensan sobre la procedencia: no sólo lo que entró en un modelo, sino lo que entró en los modelos que produjeron sus datos de entrenamiento. Por ahora, la cuestión pasa a un tribunal de EE. UU., donde Suno tendrá que argumentar que la v6 realmente es la ruptura total que dice ser.
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