Universal Music y Udio: de la demanda a la colaboración en música AI

La semana pasada, la empresa de música impulsada por inteligencia artificial Udio anunció un acuerdo extrajudicial con Universal Music Group (UMG) en relación a una demanda que acusaba a Udio, junto a otra compañía de música AI llamada Suno, de infracción de derechos de autor.

La demanda fue presentada el año pasado por la Recording Industry Association of America (RIAA), en nombre de UMG y de otras dos grandes discográficas: Sony Music y Warner Records.

La demanda alegaba que Udio, que ofrece un software de generación de música a partir de texto, había entrenado su inteligencia artificial utilizando el catálogo musical de UMG.

Sin embargo, más allá de acordar un arreglo, ambas partes anunciaron un "acuerdo estratégico" para crear un nuevo producto que será entrenado exclusivamente con el catálogo de UMG y que respetará los derechos de autor. En este momento, no se tienen detalles sobre el producto.

De cualquier manera, el acuerdo coloca a Udio y UMG en posiciones de poder.

La incertidumbre persiste

Algunos destacados defensores de los derechos de autor han celebrado el resultado como un éxito para los creadores en la lucha contra el "robo de AI". Sin embargo, dado que se trata de un acuerdo privado, no se sabe cómo se calculará la compensación para los artistas.

Para los observadores experimentados, el acuerdo entre UMG y Udio refleja principalmente la realidad del negocio musical.

En una discusión de panel en el festival SXSW del año pasado en Sídney, Kate Haddock, socia del bufete de abogados Banki Haddock Fiora, anticipó que muchas demandas entre titulares de derechos de autor y empresas de AI terminarían en acuerdos privados que podrían incluir participación en las empresas de AI.

Estos acuerdos y asociaciones estratégicas ayudarán a las grandes discográficas a establecer las reglas para el desarrollo de ecosistemas musicales basados en AI. Y parece que se están volviendo comunes. El mes pasado, Spotify anunció un acuerdo con UMG, Sony y Warner para producir "productos de AI responsables" en una variedad de aplicaciones. Nuevamente, se carece de detalles sobre cómo se verá esto en la práctica.

Estos arreglos podrían permitir a los gigantes de la música beneficiarse financieramente de usos no infractores de la AI, así como obtener una parte de los usos que atraen un pago por derechos de autor (como los remixes de fanáticos).

¿Cómo afecta esto a los creadores?

Según Drew Silverstein, cofundador y director ejecutivo de la plataforma impulsada por AI Amper Music: "El verdadero titular es que, con uno de los mayores titulares de derechos ahora involucrándose activamente con productos musicales generativos de AI, los jugadores más pequeños no pueden permitirse quedarse al margen".

Sin embargo, cualquier visión de cómo tal acuerdo podría servir a creadores individuales más pequeños sigue siendo confusa.

A pesar de que las empresas de AI acuerdan hacer tratos para obtener datos de entrenamiento (en lugar de apropiarse de ellos), no existe un modelo claro sobre cómo la atribución y los ingresos pueden distribuirse equitativamente a los creadores cuyo trabajo se utilizó para entrenar un modelo de AI, o que opten por el uso futuro de sus obras en contextos de AI generativa.

Varias empresas emergentes, como ProRata, afirman estar desarrollando tecnologías de "trazado de atribución" que pueden rastrear matemáticamente la influencia en una salida generada por AI hasta sus fuentes en los datos de entrenamiento. En teoría, esto podría usarse como una forma de dividir las regalías, al igual que los servicios de streaming cuentan el número de reproducciones de una pista.

Sin embargo, tales enfoques otorgarían un poder económico extraordinario a algoritmos que los interesados regulares no comprenden. Estos algoritmos también serían controvertidos por su naturaleza. Por ejemplo, si una salida sonara como bebop de los años 50, no hay una "forma correcta" de decidir cuál de las miles de grabaciones de bebop debería ser acreditada, y cuánto.

Un enfoque más directo pero práctico ha sido utilizado por el Adobe Firefly, la suite de AI de imágenes de Adobe. Adobe paga a los artistas un "bono de contribuyente de AI", calculado en proporción a los ingresos que su trabajo ya ha generado. Esta es una medida proxy porque no captura directamente ningún valor que un trabajo aporte al sistema de AI.

Cuando se trata de AI generativa, es difícil encontrar soluciones de atribución y ingresos que no sean altamente arbitrarias, difíciles de entender, o ambas.

Los resultados de esto son sistemas que corren el riesgo de ser fácilmente explotados e inequitativos. Por ejemplo, si hay una estructura de pago, el trazado de atribución podría alentar a los artistas a crear música que maximice la probabilidad de atraer atribuciones.

Los artistas ya están luchando por entender las complejas reglas de éxito definidas por poderosas plataformas digitales. La AI parece estar lista para agravar estos problemas al "industrializar" aún más el sector.

La música como bien público

Tal como están las cosas, los artistas individuales no tienen una protección clara y globalmente acordada contra el uso de su trabajo para entrenar modelos de AI. Incluso si pueden optar por no participar en el futuro, la AI generativa probablemente presentará importantes desequilibrios de poder.

Un modelo legítimamente entrenado en un catálogo tan vasto como el de UMG, una gran parte de la música grabada más significativa del mundo, tendrá la capacidad de crear música en muchos estilos diferentes, y con una riqueza de aplicaciones concebibles. Esto podría transformar la experiencia musical.

Para entender qué riesgos se están perdiendo, la investigación académica está revitalizando una visión de la música cuando se considera a la escala de la AI, como un bien cultural compartido, sostenido por el trabajo humano. El copyright no es adecuado para proteger este tipo de valor compartido.

La idea de que el copyright proporciona un incentivo para que los creadores produzcan trabajo original está fallando con los acuerdos de licencia de la industria de grabación. Buscar otras formas de apoyar la música original podría ser la solución que necesitamos.