En su último video, Jordan explica cómo detectó que artistas estaban subiendo música generada por IA desde plataformas como Suno y Udio a servicios de streaming como Spotify, reclamando regalías como si fueran creaciones originales. Su modelo de IA ha demostrado una precisión del 100 % en la identificación de canciones creadas por Suno, basado en un análisis detallado de 560 pistas populares de esa plataforma. Alarmantemente, solo 11 de esas canciones no estaban siendo monetizadas bajo identidades humanas falsas.

La huella digital de la IA

El enfoque de Jordan se centra en las diferencias sutiles que existen entre archivos de audio comprimidos y sin pérdida de calidad. Según explica, los humanos rara vez notan la información que falta en los archivos comprimidos debido a las limitaciones de procesamiento del cerebro. Sin embargo, las máquinas pueden identificar estas «huellas digitales» únicas, lo que permite distinguir entre música creada por humanos y generada por IA.

«A principios de este año, me di cuenta de que muchas empresas de IA generativa estaban recopilando datos comprimidos de plataformas como YouTube, Spotify y SoundCloud para entrenar sus modelos», afirma Jordan. Estas limitaciones en los datos originales generan características identificables en las canciones creadas por IA, características que su algoritmo explota para diferenciar contenido.

Jordan sostiene que entre el 75 % y el 90 % de la información ausente en archivos comprimidos podría utilizarse como una marca de identificación para rastrear música generada por IA y hasta identificar los datos originales usados en los conjuntos de entrenamiento.

La amenaza al ecosistema musical

El impacto de la música generada por IA va más allá de la simple creación artística. Según Jordan, este fenómeno está desviando regalías de los músicos que crean contenido original. «No me molesta que haya música de IA en Spotify. Lo que me molesta es que está quitando ingresos a los músicos reales», comenta.

El análisis de Jordan revela un mercado gris en el que artistas falsos monetizan contenido generado por IA, a menudo cambiando nombres de canciones y perfiles para evitar sospechas. En algunos casos, los músicos falsos han alcanzado decenas de miles de reproducciones, generando ingresos significativos de regalías.

Cambios necesarios

Para abordar este problema, Jordan planea dialogar con plataformas de distribución como TuneCore y DistroKid, buscando cambios en sus políticas para prohibir contenido completamente generado por IA. También sugiere revocar regalías a quienes suban estas canciones haciéndose pasar por artistas humanos.

La iniciativa de Benn Jordan pone en evidencia la necesidad de una regulación más estricta en la industria musical digital, especialmente ante el rápido avance de las tecnologías de IA. Mientras tanto, su algoritmo representa un paso crucial hacia la protección de los derechos de los músicos y la preservación de la autenticidad en el arte.

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