La musicología forense adapta sus métodos de investigación para hacer frente a un reto sin precedentes en el sector, en medio de la batalla legal entre las grandes discográficas y las empresas de inteligencia artificial.
En Londres, en 1835, uno de los primeros casos de plagio musical de la historia se resolvió a favor del editor de una ópera de Daniel Auber. Desde entonces, la musicología forense ha tenido que adaptar sus métodos a cada cambio en la producción y difusión de la música para intentar demostrar cuándo el parecido entre dos obras constituye una infracción de la propiedad intelectual. Los criterios de comparación que se consideran objetivos se han visto superados por la inteligencia artificial, que ayuda a los expertos a la hora de hacer frente a demandas millonarias para entrenar sus modelos con cantidades masivas de grabaciones protegidas por derechos de autor. En junio de 2024, Sony Music, Universal y Warner demandaron a Suno y Udio, dos plataformas que generan canciones a partir de una frase de texto, por copiar sus grabaciones para alimentar los algoritmos. Esa copia se rastrea mediante huellas de audio. El posible plagio surge cuando una de esas canciones se parece a otra concreta, algo que analizan los expertos. Warner llegó a un acuerdo con las dos empresas, Universal solo con Udio, y Sony ha presentado nuevas demandas por decenas de miles de grabaciones más. Ningún tribunal estadounidense se ha pronunciado aún sobre la legalidad de entrenar una IA con música sin licencia. Joe Bennett, musicólogo forense y profesor en Berklee, reconoce este patrón. «La industria musical empieza a resistirse a las fórmulas de negocio disruptivas hasta que encuentra la manera de monetizarlas», afirma, y pone como ejemplo el formato MP3. «Mi impresión aquí, en Estados Unidos, es que eso es lo que está ocurriendo ahora: las grandes discográficas tienen un catálogo y están aprovechando la oportunidad para conceder licencias como nueva fuente de ingresos». Las tecnologías son bienvenidas para el uso legítimo (uso justo) que protegió a Google Books. «Siendo realistas, la comunidad de creadores musicales nunca lo aceptaría, y tampoco las discográficas». Un teléfono con las aplicaciones de Spotify, Apple Music, YouTube, X, Instagram, Shazam y Facebook. hocus-focus (Getty Images) La inteligencia artificial ha cambiado los métodos de análisis, pero no lo esencial: los expertos siguen comparando, a partir de transcripciones, el perfil melódico, el uso de acordes, el ritmo, la letra y los ganchos (o pasajes pegadizos). «Los programas de IA ayudan a agilizar el trabajo técnico, como aislar los instrumentos de la mezcla», afirma Bennett, colaborador del programa Midnight Musicology de la BBC, donde analiza semanalmente las similitudes entre las canciones enviadas por los oyentes. «Pero, por muy potentes que sean estas herramientas, la última palabra siempre la tiene una persona, alguien con buen oído y un amplio conocimiento del repertorio». ¿Y qué ocurre cuando es la IA la que tiene que responder ante un juez? Que el parecido, ese indicio a partir del cual el experto deduce la copia, tiende a diluirse. «Los generadores de canciones suelen producir combinaciones de elementos característicos de un género, más que pasajes identificables de obras concretas», explica Bennett, quien en mayo declaró en el juicio contra Kanye West, un caso de sampling en el que, al igual que en las demandas de las discográficas, se discutía una grabación y no una composición. La pregunta sigue siendo la misma que hace unos dos siglos: ¿cuánto se puede tomar prestado antes de que se considere plagio? «Para que un parecido se convierta en apropiación indebida, tiene que haber una cantidad sustancial de elementos musicales distintivos compartidos», afirma Judith Finell, musicóloga forense experta en el juicio de la familia de Marvin Gaye contra Robin Thicke y Pharrell Williams por «Blurred Lines», donde defendió una «constelación de rasgos similares» en las canciones. «Existe un malentendido: se cree que el caso versaba sobre el estilo y el género, pero no es cierto. Esto no está contemplado en la ley estadounidense de derechos de autor, que se basa en rasgos concretos como la melodía, la letra, la armonía y la estructura. La familia de Marvin Gaye, a la salida del juzgado en Los Ángeles en 2015. Gina Ferazzi (Los Angeles Times vía Getty Images) La última revolución tecnológica de la música es, según Finell, la primera que puede intervenir antes de que se componga la obra. «Las grabaciones, la radio, el sampling y la digitalización solo se utilizaban cuando la obra ya estaba creada», reflexiona. «La IA se está convirtiendo, posiblemente, en ese compositor de los inicios». En términos jurídicos, el profesor de musicología de la UCLA afirma: «Ninguna demanda individual marcará el rumbo a menos que llegue al Tribunal Supremo de los EE. UU. y que la Oficina de Derechos de Autor determine si la música resultante de la colaboración entre el ser humano y la máquina merece protección». En Europa, la normativa sobre IA exige a las empresas que desarrollan grandes modelos generativos que no utilicen creaciones cuyos autores lo hayan prohibido expresamente y que publiquen un «resumen suficientemente detallado» del contenido de entrenamiento. En la práctica, solo deben figurar en la lista los dominios web que concentren el 10 % del contenido recopilado, sin citar obras concretas. «La nueva normativa llega tarde y con contratiempos», afirma Carlos Duque, abogado, experto y autor de obras sobre plagio musical y musicología forense en la era de la IA. «Se trata de una respuesta simbólica, sin peso real que pueda beneficiar al autor». Suno prometió a sus inversores generar siete millones de canciones cada 24 horas, y la plataforma de streaming Deezer recibe a diario casi 90 000 algoritmos completamente desarrollados. En España, se han puesto en marcha consultas por parte de los productores para auditar si una canción infringe derechos por medios automáticos. «El volumen es enorme: producir música sintética no cuesta nada y, a medida que se expande, parasita el espacio que antes ocupaban las creaciones humanas», afirma Duke. «Además, la gran capacidad de la IA para clonar voces da lugar a la suplantación de artistas y a falsas colaboraciones que pueden suponer una estafa para el oyente». De izquierda a derecha, los artistas Peter Maffay, Karo Schrader y Balbina, al inicio del juicio contra Suno, en Baviera, en 2026. Imagen: altitude (dpa / picture alliance vía Getty Images) El aprendizaje se lleva a cabo con enormes cantidades de canciones obtenidas mediante «scraping» (rastreo) o eludiendo las protecciones de YouTube. A veces, los modelos conservan fragmentos reconocibles, la denominada «regurgitación», por lo que un tribunal de Múnich dio la razón a la sociedad de autores GEMA frente a Suno. Por ello, el peritaje debe examinar todo el proceso. «Ya no basta con analizar la partitura; ahora debemos auditar la interacción entre el algoritmo y el creador para defender la propiedad intelectual», afirma Duke. «El acceso a las pruebas es escaso y aún no se ha generado suficiente doctrina judicial». A medida que llegan las soluciones, los algoritmos clonan voces sin que nos demos cuenta y amenazan con expulsar a los creadores del mercado laboral. Inundan las plataformas y amenazan con expulsar a los creadores del mercado laboral. Según datos de la SGAE, la IA podría reducir hasta un 28 % los ingresos por derechos de autor de la música en España en 2028, lo que supondría unos 100 millones de euros menos solo ese año. Lo que reproducimos es mucho más valioso para Duke, sin embargo. «La creación artificial pone en tela de juicio conceptos como la originalidad y el esfuerzo creativo», advierte. «Si permitimos que la máquina asuma la voz cantada, no estaremos democratizando la música, sino deshumanizando la cultura».
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En 1835, uno de los primeros casos de plagio musical de la historia se resolvió en Londres a favor del editor de una ópera de Daniel Auber. Desde entonces, la musicología forense ha tenido que adaptar sus métodos a cada cambio en la forma de producir y distribuir la música, con el fin de demostrar cuándo un parecido entre dos obras de arte constituye una infracción de la propiedad intelectual. La inteligencia artificial, que ayuda a los expertos a hacer frente a las exigencias millonarias para entrenar sus modelos con cantidades ingentes de grabaciones protegidas por derechos de autor, ha sobrepasado los criterios de comparación que se consideran objetivos. Sigue leyendo
