En el panorama en rápida evolución de la IA generativa, la industria de la música se enfrenta a perturbaciones urgentes y profundas. A medida que las composiciones generadas por IA inundan las plataformas digitales, imitan a artistas humanos (en diversos grados) y se vuelven virales bajo personajes ficticios, la industria se encuentra en una encrucijada. En el centro de la cuestión hay un desafío que resurge con cada cambio tecnológico: crear modelos de concesión de licencias justos y equitativos. Una y otra vez, empresas nuevas (y bien financiadas) ingresan al mercado con poco interés en pagar a los creadores de música lo que realmente valen.
Desde el inicio del concepto de derechos de autor, ha existido la suposición subyacente de que las canciones provienen de creadores humanos. Esta base sustenta todo, desde los registros de derechos de autor hasta las distribuciones de regalías. Pero en el panorama actual, la IA generativa puede crear música con una participación humana mínima o nula, y los sistemas heredados de la industria simplemente no están equipados para manejar esta nueva realidad.
Cuando una obra generada por IA aparece en una plataforma de streaming, ¿a quién pertenece? ¿A quién se le debería pagar si acumula millones de reproducciones o si tiene licencia para películas, televisión o anuncios? ¿Y cómo es justo que estas obras creadas por IA desvíen flujos (e ingresos) que de otro modo se destinarían a música creada por humanos? Estas preguntas siguen en gran medida sin respuesta. Como resultado, la música con IA continúa ingresando al mercado con pocos o ningún metadato preciso sobre cómo se creó, quién es el propietario o cuál es su estatus legal.
Esta falta de claridad impone una seria amenaza a la infraestructura que sostiene la economía de la industria musical. En un momento en el que construir una carrera sostenible como artista, músico o compositor es ya más difícil que nunca, esto representa otro enorme desafío. Los PRO, DSP, editores de música, sellos discográficos y distribuidores digitales dependen de metadatos precisos para asignar adecuadamente las regalías. Cuando el origen de una pista no está claro, el sistema falla: los pagos no se realizan o, peor aún, terminan en manos de malos actores que engañan al sistema. Ahora multiplíquelo por el volumen prácticamente ilimitado de música generada por IA y nos encontramos frente a una crisis en toda regla.
Los metadatos son el ADN de la música. Contiene información esencial (compositores, intérpretes, editores, códigos ISRC, códigos ISWC) que permite identificar, rastrear, monetizar y, en última instancia, pagar las obras. Desafortunadamente, la industria de la música todavía tiene enormes lagunas de datos sobre millones de obras generadas por humanos. Con la llegada de la música generada por IA a escala global, esa brecha se está ampliando rápidamente hasta convertirse en un abismo.
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Para preparar la industria para el futuro, necesitamos nuevos estándares de metadatos que indiquen claramente si un trabajo es creado por humanos, asistido por IA o totalmente generado por IA. Esta capa adicional de transparencia beneficiaría a todos en el ecosistema de licencias: editores, sellos, DSP, emisoras, distribuidores y más. También debería extenderse al público que escucha, para que éste sepa con qué está interactuando. Implementar esto podría ser tan simple como agregar algunas palabras adicionales a la copia de la etiqueta o a los créditos.
Un modelo de licencia justo y equitativo va de la mano del nuevo estándar para metadatos. Es sencillo: la IA necesita canciones con las que entrenar, y las canciones tienen un valor tremendo. El obstáculo es que las licencias a gran escala a menudo conllevan desafíos a la hora de identificar a todos los titulares de los derechos: múltiples compositores y editores y propietarios de grabaciones sonoras difíciles de rastrear pueden hacer que el proceso sea complejo. Pero las empresas de inteligencia artificial que están creando la tecnología de aprendizaje más poderosa jamás conocida por el hombre deberían poder realizar un seguimiento de qué canciones se utilizan para entrenar sus modelos. Además, nunca ha sido tan fácil saber quién posee los derechos de una canción. La industria de la música ha trabajado muy duro en materia de transparencia a lo largo de los años, impulsada en gran medida por el cambio de los formatos físicos a un ecosistema de transmisión digital y las grandes cantidades de datos que conlleva.
La IA avanza a una velocidad vertiginosa y la brecha entre la atribución y la automatización se amplía día a día. Si no actuamos ahora, corremos el riesgo de perder la capacidad de documentar, licenciar y proteger adecuadamente la música a escala. Una vez que los metadatos se pierden (o nunca se crean en primer lugar), se vuelve exponencialmente más difícil, si no imposible, recuperarlos. Cuanto más esperemos para implementar estándares y barreras de seguridad claras, más vulnerables se vuelven los creadores humanos a la explotación y el borrado. El momento de cerrar la brecha es ahora, antes de que la atribución se convierta en una reliquia del pasado.
Frank Handy es el presidente nacional y presidente del capítulo de Los Ángeles de la Asociación de Editores de Música Independientes (AIMP) y un experimentado ejecutivo musical con dos décadas de experiencia en publicaciones, regalías y operaciones. Actualmente vicepresidente y jefe de operaciones y administración de Position Music, ha supervisado catálogos globales y trabajado con artistas como The Weeknd, Lorde y Diplo.
