A cantora vencedora do Grammy SZA condenou publicamente a empresa musical de IA Suno depois de descobrir que 238 de suas músicas, incluindo faixas inéditas, foram usadas para treinar seus modelos musicais generativos. A artista chamou a prática de “nojenta” e alertou que as ferramentas musicais de IA representam o que ela descreveu como uma “nova ameaça perigosa” para os músicos negros em particular.

A explosão, que se espalhou rapidamente pelos principais meios de comunicação musical, incluindo Variety, VICE, NME, Complex e Stereogum, no fim de semana de 20 a 21 de junho de 2026, marca uma das revoltas de artistas de maior perfil contra as práticas generativas de treinamento de IA na indústria musical. Para mais contexto sobre esta história, confira nossa atualizações de inteligência artificial.

238 músicas, incluindo material inédito

De acordo com reportagens do TheGrio, Yahoo e NME, SZA descobriu que 238 de suas gravações foram ingeridas por sistemas de IA construídos para gerar música. A Variety e o agregador de notícias inkl confirmaram que o número incluía faixas inéditas, elevando os riscos para além do debate familiar sobre o licenciamento de catálogos, para questões sobre como o material vazado ou não publicado entra nos conjuntos de dados de treinamento.

A VICE identificou a empresa no centro da disputa como Suno, uma das principais startups musicais generativas de IA. O meio de comunicação relatou o veredicto contundente de SZA: não havia “nada que você pudesse me dizer para deixar tudo bem”.

A escala da figura, 238 canções, surpreendeu muitos observadores porque sugere uma ampla ingestão do catálogo de um artista, em vez de faixas isoladas. Para uma artista de uma grande gravadora cuja discografia oficial abrange vários álbuns, o número implica que a maior parte de seu trabalho lançado, além do material que nunca chegou aos serviços de streaming, foi incluído no modelo.

'Nojento' e 'Degenerado'

SZA não limitou as suas críticas à tecnologia em si. Complex relatou que ela rotulou os músicos que apoiam a música gerada por IA com palavrões, chamando a tendência de "nojenta" e "degenerada". Variety e NME ecoaram a caracterização, com a NME relatando que ela atacou a música “nojenta” de IA depois de saber dos dados de treinamento.

A frustração reflete uma falha crescente dentro da indústria musical, onde alguns criadores e produtores adotaram ferramentas de IA para idealização e produção, enquanto outros argumentam que modelos treinados em gravações protegidas por direitos autorais sem consentimento equivalem a apropriação sistemática.

Chamando os investidores de Diplo e Suno

SZA expandiu suas críticas além da tecnologia da Suno para artistas individuais com vínculos financeiros com a empresa. Stereogum relatou que ela “avisa que a IA está explorando artistas negros” e nomeou especificamente o produtor Diplo. O International Business Times do Reino Unido publicou o mesmo relato sob a manchete de que SZA “rebate a participação de Diplo na Suno AI” e diz que a música negra “agora enfrenta uma nova ameaça perigosa”.

A invocação de Diplo é significativa porque muda a conversa de um debate abstrato sobre algoritmos para questões concretas sobre quem lucra quando um modelo é treinado no trabalho de outros artistas. Se produtores proeminentes detêm participações nas mesmas empresas que consomem catálogos de pares, prossegue o argumento da SZA, os incentivos financeiros correm contra os artistas cujas gravações construíram os modelos.

O enquadramento de SZA, de que a música IA ameaça desproporcionalmente os artistas negros, explora uma preocupação mais ampla levantada por músicos e defensores do R&B, hip-hop e soul, géneros que são fortemente sampleados e agora fortemente treinados. Os críticos argumentam que, como estes géneros estão entre os mais ricos em dados e comercialmente influentes, os seus criadores suportam uma parte desproporcional do risco quando os modelos generativos mercantilizam os seus estilos.

Um cálculo de todo o setor sobre dados de treinamento

O confronto é o mais recente ponto crítico de uma batalha legal e ética que envolveu o setor musical generativo. A Suno e seus concorrentes enfrentaram ações judiciais de grandes gravadoras, alegando que seus modelos foram treinados em gravações protegidas por direitos autorais sem licenças. As empresas têm geralmente argumentado que a utilização de dados de formação é permitida, embora os tribunais e os reguladores ainda estejam a definir os limites.

O que faz o caso de SZA ressoar é a especificidade: um artista nomeado, uma empresa nomeada, uma contagem precisa de músicas e a revelação de que material inédito estava envolvido. Esses detalhes dão à disputa uma face humana que muitas vezes falta aos registros legais abstratos, e é provável que alimentem ainda mais pressão sobre as empresas musicais de IA para divulgar e licenciar seus dados de treinamento.

O que vem a seguir

É improvável que o episódio seja o último. À medida que as ferramentas musicais generativas se tornam mais capazes e amplamente utilizadas, espera-se que as tensões entre os construtores de modelos e os artistas gravadores se intensifiquem. Vários resultados são possíveis: divulgação mais clara de conjuntos de dados de treinamento, acordos de licenciamento voluntário com grandes gravadoras, novos litígios ou nova legislação que esclarece quando gravações protegidas por direitos autorais podem ser usadas para treinar IA.

Por enquanto, a posição da SZA é inequívoca. Conforme relatado em vários meios de comunicação, ela vê o treinamento de modelos em seu catálogo, especialmente músicas inéditas, como uma linha que não deveria ter sido ultrapassada. Os seus comentários acrescentam uma voz proeminente e dominante a uma causa que até agora tem sido defendida principalmente por grupos comerciais da indústria e por uma coligação de artistas independentes.

Ainda não se sabe se essa pressão forçará mudanças na Suno e em seus pares. Mas a mensagem de uma das maiores estrelas da música é clara: os artistas estão prestando atenção ao que alimenta as máquinas e não estão satisfeitos com o que encontram.

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