Come i musicisti stanno reagendo al furto di musica da parte dell'intelligenza artificiale

Quando Suno e Udio hanno lanciato i loro generatori musicali IA al pubblico nel 2024, hanno presentato un prodotto di consumo costruito su una base che l'industria musicale ha identificato immediatamente come profondamente problematica: dati di addestramento che quasi certamente includevano registrazioni protette da copyright raccolte senza licenza, consenso o compenso. Due anni dopo, le battaglie legali sono in pieno svolgimento, gli artisti stanno impiegando nuovi strumenti tecnici per proteggere il proprio lavoro, e una più ampia resa dei conti su chi trae beneficio dall'IA addestrata sulla creatività umana sta ridisegnando l'industria musicale. Ecco a che punto siamo.

Il problema dei dati di addestramento

I generatori musicali IA vengono addestrati su vasti dataset audio. La qualità dell'output di un generatore dipende in gran parte dalla qualità e dal volume dei suoi dati di addestramento, il che significa che i risultati migliori derivano da modelli addestrati sulle migliori registrazioni professionali. Quelle registrazioni sono protette da copyright. L'argomento legale centrale di artisti ed etichette è semplice: usare musica protetta da copyright per addestrare un prodotto IA commerciale senza licenza o consenso costituisce violazione del copyright, indipendentemente dal fatto che gli output del modello riproducano direttamente quelle registrazioni.

La controargomentazione delle aziende IA è stata quella dell'"uso trasformativo": sostenere che l'addestramento sia analogo a un musicista umano che ascolta e impara dalla musica, e che gli output dell'IA siano opere trasformative piuttosto che riproduzioni dei dati di addestramento. I tribunali stanno attualmente esaminando questo argomento, e gli esiti definiranno il diritto della musica IA per il prossimo futuro.

Le cause legali

La Recording Industry Association of America (RIAA) ha fatto causa a Suno e Udio nel giugno 2024, rappresentando Universal Music Group, Sony Music e Warner Music Group, una coalizione che copre la grande maggioranza della musica registrata commercialmente rilevante. Le cause contestano la violazione del copyright per l'uso di registrazioni protette nei dati di addestramento e chiedono risarcimenti previsti dalla legge che, se applicati all'intera portata della presunta violazione, potrebbero raggiungere miliardi di dollari.

In parallelo, singoli artisti hanno intentato o si sono uniti a class action. Tra questi figurano artisti di rilievo che contestano non solo la violazione del copyright nell'addestramento, ma anche rivendicazioni aggiuntive: diritto all'immagine e alla personalità (la loro voce e il loro stile monetizzati senza consenso); trade dress (musica generata dall'IA che imita il loro sound riconoscibile); e concorrenza sleale. Le class action aggregano le rivendicazioni di molti artisti il cui lavoro è stato usato nei dati di addestramento, aumentando i potenziali danni e l'ampiezza della sfida legale.

Al di fuori degli Stati Uniti, l'AI Act dell'UE stabilisce requisiti espliciti sulla trasparenza dei dati di addestramento e istituisce il diritto, per i titolari dei diritti, di rifiutare che la propria opera venga usata nell'addestramento dell'IA. Diversi artisti e collecting society europee hanno intrapreso azioni legali basandosi su questo quadro normativo.

Cosa stanno facendo concretamente gli artisti

Al di là dei tribunali, gli artisti stanno perseguendo diverse strategie pratiche.

Rifiutare l'inclusione nei dataset di addestramento. Diverse aziende IA hanno implementato meccanismi di opt-out che permettono ai titolari dei diritti di chiedere che la propria opera non venga usata negli addestramenti futuri. I limiti pratici sono notevoli: gli opt-out sono prospettici, non retroattivi (non riguardano i modelli già addestrati su quell'opera); richiedono che il titolare dei diritti identifichi specificamente la propria opera; e la conformità è volontaria e non verificabile. Molti artisti ritengono gli opt-out inadeguati, dato che l'addestramento iniziale è avvenuto senza consenso.

Usare strumenti di "avvelenamento". I ricercatori dell'Università di Chicago hanno sviluppato uno strumento chiamato Nightshade che modifica sottilmente le immagini in modi invisibili all'occhio umano ma che corrompono l'addestramento dell'IA, facendo produrre ai modelli addestrati su immagini avvelenate output degradati e scorretti. Strumenti simili sono in sviluppo per l'audio. AudioShield e progetti simili puntano a modificare le proprietà spettrali delle registrazioni pubblicate in modi che non influenzano la qualità percepita ma interferiscono con la capacità dei modelli IA di apprendere da esse. L'efficacia pratica di questi strumenti su larga scala resta oggetto di dibattito, ma rappresentano una contromisura tecnica innovativa.

Chiedere trasparenza. Diverse organizzazioni a tutela degli artisti, tra cui l'Artist Rights Alliance e la Future of Music Coalition, spingono per l'obbligo di divulgazione dei dati di addestramento. Secondo le loro proposte, qualsiasi generatore musicale IA venduto commercialmente sarebbe tenuto a mantenere e pubblicare un registro dettagliato di tutta la musica usata nell'addestramento, permettendo ai titolari dei diritti di verificare se la propria opera è stata inclusa e di perseguire i rimedi appropriati.

Negoziazioni per licenze collettive. Alcune collecting society e organizzazioni a tutela degli artisti stanno negoziando quadri di licenza a livello di settore invece di perseguire rivendicazioni individuali. La logica è pragmatica: anche se le aziende IA fossero legalmente obbligate a ottenere licenze per i dati di addestramento, i singoli artisti mancano delle risorse e del potere contrattuale per negoziare accordi significativi. Accordi collettivi, simili al modo in cui operano le società di gestione dei diritti d'esecuzione (PRO) come ASCAP e BMI, potrebbero garantire una copertura più ampia e una distribuzione dei ricavi.

La prospettiva delle piattaforme di streaming

Le piattaforme di streaming hanno un rapporto complicato con la musica IA. Da un lato, la musica generata dall'IA che inonda i cataloghi di streaming diluisce le royalty per streaming pagate agli artisti umani (dato che il totale delle royalty viene diviso tra tutti gli streaming). Spotify, Apple Music e altri hanno introdotto politiche che richiedono la dichiarazione dei contenuti generati dall'IA e, in alcuni casi, limitano la musica generata dall'IA da determinate posizioni ad alta visibilità. Dall'altro lato, le piattaforme traggono beneficio da un volume di catalogo maggiore.

Il problema della diluizione delle royalty è particolarmente acuto. Un generatore IA in grado di produrre contenuti illimitati, distribuiti su milioni di tracce sotto nomi d'artista falsi, può teoricamente catturare una porzione significativa delle royalty da streaming a un costo marginale quasi nullo. Diverse piattaforme di streaming hanno identificato e rimosso operazioni coordinate di manipolazione con musica IA, ma il rilevamento e la rimozione sono reattivi e la scala del fenomeno è difficile da gestire.

L'IA e l'identità dell'artista

Una preoccupazione distinta e per molti artisti probabilmente ancora più personale è la clonazione vocale IA e l'imitazione dello stile: usare l'IA per generare musica "nello stile di" o per imitare direttamente la voce di artisti specifici. Quando uno strumento IA può generare un brano che suona come se potesse essere stato realizzato da un artista specifico, il marchio, la reputazione e il valore commerciale di quell'artista ne risentono, anche se nessuna registrazione specifica è stata riprodotta direttamente.

Diversi casi di alto profilo hanno portato questo tema all'attenzione pubblica: "nuovi brani" generati dall'IA di artisti deceduti, cover con voce clonata fatte circolare come autentiche, e brani generati dall'IA pubblicati sotto nomi d'artista falsi che imitavano le identità di artisti reali abbastanza da confondere i fan. Il diritto all'immagine e alla personalità offre una certa protezione contro l'uso commerciale della voce e delle sembianze di un artista senza consenso, ma far rispettare questo diritto contro contenuti anonimi generati dall'IA su scala globale è praticamente difficile.

Il quadro di consenso e compenso

Il quadro verso cui spingono i sostenitori degli artisti si basa su tre pilastri: consenso (gli artisti devono acconsentire esplicitamente all'uso della propria musica nell'addestramento IA), trasparenza (i dati di addestramento devono essere documentati e resi pubblici) e compenso (gli artisti devono ricevere un pagamento equo per l'uso dei loro dati nell'addestramento). Questo quadro è già in parte riflesso nell'AI Act dell'UE ed è alla base di proposte legislative attive negli Stati Uniti, nel Regno Unito, in Canada e in Australia.

Non è chiaro se questo quadro verrà stabilito tramite contenzioso, legislazione o standard di settore negoziati, né su quali tempi. Le cause giudiziarie non si risolveranno rapidamente; il contenzioso in materia di copyright di grande portata richiede in genere anni. La legislazione negli Stati Uniti è proceduta lentamente. Nel frattempo, l'industria della musica IA continua a operare, gli artisti continuano a opporsi attraverso ogni canale disponibile, e la posta in gioco commerciale cresce a ogni nuova iterazione dei modelli.

Cosa possono fare gli ascoltatori

I consumatori di musica hanno più potere in questo dibattito di quanto potrebbero pensare. Scegliere di ascoltare e sostenere artisti umani, ad esempio ascoltando la loro musica verificata in streaming, partecipando a concerti dal vivo e acquistando direttamente dagli artisti, mantiene il flusso di royalty verso i creatori umani. Imparare a riconoscere la musica generata dall'IA (usando strumenti come SUS IT, o sviluppando l'orecchio per gli indizi descritti nella nostra guida al rilevamento) ed evitare la musica IA presentata in modo ingannevole come opera umana è una forma di partecipazione attiva al dibattito su cosa valorizziamo nella musica. Il futuro dell'industria musicale sarà plasmato in parte da ciò che il pubblico sceglierà di premiare.