De snelle opkomst van AI-muziekgeneratie heeft een nieuwe, complexe juridische uitdaging op de voorgrond van de industrie gebracht: het gemak waarmee auteursrechtelijk beschermd materiaal kan worden ‘witgewassen’ via AI-platforms. Hoewel AI-muziekgenerator Suno een strikt beleid hanteert tegen het gebruik van auteursrechtelijk beschermd materiaal, blijkt uit recente tests dat de beveiliging ervan alarmerend gemakkelijk te omzeilen is, waardoor een potentiële goudmijn ontstaat voor “AI-slapers” en een nachtmerrie voor makers.
De poortwachters omzeilen
Het “Premier Plan” van Suno biedt een functie genaamd Suno Studio, waarmee gebruikers audiotracks kunnen uploaden om als basis te dienen voor nieuwe, door AI gegenereerde muziek. Hoewel het platform is ontworpen om bekende hits te herkennen en af te wijzen, kunnen gebruikers deze filters omzeilen met behulp van eenvoudige, gratis tools.
Door eenvoudige aanpassingen toe te passen, zoals het versnellen of vertragen van een nummer of het toevoegen van een uitbarsting van witte ruis, kunnen gebruikers het systeem ertoe verleiden een auteursrechtelijk beschermd nummer als een origineel ‘zaadje’ te accepteren. Zodra het nummer is geaccepteerd, kan de gebruiker de interne tools van Suno gebruiken om de ruis weg te nemen en de oorspronkelijke snelheid te herstellen, waardoor een beschermde hit effectief wordt omgezet in een door AI gegenereerde imitatie.
Dezelfde kwetsbaarheid bestaat voor songteksten. Terwijl Suno directe kopieën van songteksten uit databases als Genius markeert, zijn kleine spellingsaanpassingen (bijvoorbeeld het veranderen van ‘regeer’ in ‘regen’) vaak genoeg om het filter te omzeilen, waardoor de AI de vocale stijlen van iconische artiesten als Beyoncé of Ozzy Osbourne kan nabootsen.
De “griezelige vallei” van AI Covers
De resulterende nummers belanden vaak in de “uncanny valley” ; ze zijn herkenbaar genoeg om te worden geïdentificeerd, maar missen de ziel van het origineel.
– Verlies van nuance: AI-versies van nummers, zoals ‘Another Brick in the Wall’ van Pink Floyd, halen vaak de artistieke complexiteit weg en veranderen experimentele composities in een ‘inhoudelijke dansvloervuller’.
– Flattened Artistry: Hoewel de AI een specifieke gitaarklank kan vinden, slaagt hij er vaak niet in de frasering, dynamiek of emotionele progressie te repliceren die een menselijk optreden uniek maakt.
– Genrevervorming: De AI neemt vaak vrijheden met het bronmateriaal, zoals het veranderen van een Dead Kennedys-punknummer in een vioolgestuurde mal.
Een groeiende bedreiging voor onafhankelijke artiesten
Terwijl supersterartiesten te maken krijgen met merkverwatering, zijn onafhankelijke en indiemuzikanten het meest kwetsbaar.
Omdat grote hits zwaarder worden gemonitord, glippen kleinere artiesten – die zichzelf verspreiden via Bandcamp of DistroKid – vaak helemaal door de mazen van het net. In sommige gevallen slaagden de filters van Suno er niet in om originele nummers van indie-artiesten te markeren zonder enige aanpassing.
Dit creëert een gevaarlijke economische maas in de wet:
1. Ongeautoriseerde inkomsten genereren: Gebruikers kunnen deze “griezelige” covers genereren en deze via distributeurs uploaden naar streamingdiensten.
2. Overhevelen van inkomsten: Deze nepnummers kunnen op het officiële profiel van een artiest verschijnen, waardoor weergaven en royalty’s worden weggesluisd naar de rechtmatige maker.
3. Juridische chaos: Het systeem is zo gefragmenteerd dat zelfs legitieme artiesten te maken krijgen met auteursrechtclaims op hun eigen werk als gevolg van geautomatiseerde distributiefouten.
Een kapot ecosysteem
Het probleem beperkt zich niet tot Suno; het is een systemische mislukking waarbij AI-generatoren, distributeurs en streamingplatforms betrokken zijn.
Streaminggiganten als Spotify beweren dat ze meerdere beveiligingsmechanismen, inclusief menselijke beoordeling, gebruiken om ongeautoriseerde inhoud te bestrijden. De enorme hoeveelheid door AI gegenereerde inhoud overtreft echter het vermogen van deze platforms om hierop toezicht te houden. Naarmate de technologie evolueert, wordt de ‘wapenwedloop’ tussen AI-makers en auteursrechthandhavers steeds schever.
Suno zwijgt over deze kwetsbaarheden, waardoor kunstenaars weinig mogelijkheden hebben nu de grens tussen menselijke creativiteit en AI-imitatie blijft vervagen.
Conclusie: De mogelijkheid om eenvoudig AI-auteursrechtfilters te omzeilen creëert een pad voor ongeautoriseerde inhoud om streamingdiensten te overspoelen, waardoor het levensonderhoud van onafhankelijke muzikanten wordt bedreigd en diepe tekortkomingen worden blootgelegd in de manier waarop digitale muziek wordt beschermd en er inkomsten mee worden gegenereerd.
