Sony y UMG demandan a Suno por entrenar su IA v6 con música de usuario
Las discográficas sostienen que la nueva versión hereda la infracción de los modelos previos entrenados con audio no licenciado.
La guerra entre las grandes discográficas y la inteligencia artificial generativa no da tregua. Sony y Universal Music Group (UMG) presentaron una nueva demanda contra Suno, la plataforma que permite crear canciones completas a partir de una instrucción de texto. La acusación apunta directamente al modelo v6, la versión más reciente de la herramienta, a la que los sellos consideran producto de una infracción “en cadena” de sus derechos de autor.
El argumento central es sutil y abre un precedente legal importante. Según los demandantes, Suno v6 no se entrenó únicamente con música original extraída de lugares como YouTube. La firma, explican, habría usado también las canciones que los propios usuarios generaron con las versiones anteriores de Suno. Esos resultados, sostienen Sony y UMG, ya estaban “contaminados” porque el modelo base se formó con audio sin licencia. Así, la nueva versión hereda el problema de origen, pero ahora con una capa de dificultad extra: los sellos deben demostrar que la IA está aprendiendo de sus propias creaciones derivadas.
Un pleito que define las reglas del entrenamiento
Este nuevo paso judicial consolida a Sony y a UMG como los grandes holdouts del sector, es decir, las discográficas que aún no firman acuerdos de licencia con las plataformas de IA musical, a diferencia de otros actores que ya llegaron a pactos comerciales. El foco está en el término “outputs”, que en este contexto significa lo que el modelo genera como respuesta al usuario. La teoría legal de los sellos es que entrenar con estos resultados equivale a entrenar directamente con el material protegido, porque la IA está internalizando patrones melódicos y armónicos que solo pudo aprender de la música original.
Para entender el problema hay que retroceder un paso. Suno funciona generando audio sintético. Si los primeros modelos se alimentaron con miles de canciones comerciales sin permiso, cualquier canción producida por el usuario a partir de esos modelos es, en la práctica, una transformación de aquel material. Al usar esas transformaciones para la nueva versión, Suno habría perpetuado la infracción sin tocar directamente las pistas originales. Los tribunales de Estados Unidos deberán determinar si esta cadena de aprendizaje constituye una violación directa o si, por el contrario, la transformación genera “uso justo” (fair use), un concepto que en Chile no tiene equivalencia directa, pues nuestra legislación es más restrictiva en materia de excepciones al derecho de autor.
La relevancia para Chile
Aunque el juicio se ventila en el extranjero, su resultado tendrá un impacto directo en la escena local. Chile cuenta con la Ley 17.336 y con entidades como la Sociedad del Derecho de Autor (SCD), que velan por la protección de las obras nacionales. Si las plataformas permiten que las empresas entrenen modelos con obras extraídas sin permiso, los artistas chilenos quedarían en una situación vulnerable frente a plataformas internacionales que podrían replicar melodías de la Nueva Canción Chilena, el folclor o la música urbana local sin pagar regalías.
El fallo de este caso, y de los que lo siguen, redefinirá cómo se interpretan los derechos de reproducción y adaptación en la era del aprendizaje automático. Para el músico chileno, la lección es clara: la pelea por el copyright ya no es solo por copiar una canción, sino por el uso de millones de archivos de audio que se convierten en datos de entrenamiento. La transparencia en el origen de los datos, punto central de esta demanda, es una bandera que también se debiera levantar en el debate regulatorio local, hoy aún incipiente en el Congreso.
Con información de The Verge
