En los últimos meses, Spotify ha sido escenario de una serie de fraudes con música generada por inteligencia artificial (IA), afectando la experiencia de los usuarios y perjudicando a artistas reales. Artistas como HEALTH, Standards, Annie, y otros con nombres de una sola palabra han visto álbumes falsos publicados bajo sus perfiles, que confunden a los oyentes al presentar contenidos que no corresponden con su estilo ni calidad musical. Aunque Spotify retira algunos de estos falsos lanzamientos al ser reportados, otros logran quedarse por semanas o incluso meses.

La problemática de los álbumes falsos parece responder a un incentivo financiero. En Spotify, las regalías por cada reproducción, aunque mínimas, pueden generar beneficios significativos para los distribuidores y creadores si logran suficientes reproducciones acumuladas. Los álbumes fraudulentos en Spotify han surgido en parte porque el sistema de distribución musical, que depende en gran medida de la confianza en los distribuidores, no exige una verificación rigurosa de identidad de los artistas que suben música. Esto permite que algunos distribuidores sin escrúpulos, como Gupta Music y Vibratech Musicians, suban música falsa con metadatos fraudulentos, permitiendo que las regalías vayan a los distribuidores en lugar de a los artistas legítimos.

Captura de pantalla de la discografía de la banda Swans en Spotify, mostrando cuatro de sus álbumes más populares. De izquierda a derecha: "Swans", que aparece etiquetado como el último lanzamiento de la banda; "Soundtracks For The Blind", lanzado en 2001; "To Be Kind", de 2014; y "The Great Annihilator (Remastered)", lanzado en 2017.

Spotify, en respuesta a la proliferación de música falsa y spam, ha comenzado a tomar medidas, cortando lazos con licencias de distribuidores como Ameritz Music por violaciones repetidas a sus guías de metadatos. Sin embargo, la efectividad de las soluciones de control es limitada. A medida que los estafadores encuentran formas de evadir los filtros, el número de álbumes fraudulentos en la plataforma continúa en aumento.

Otro problema relacionado con este fraude es el uso de inteligencia artificial para producir y distribuir contenido. Plataformas como Spotify no sólo reciben música de artistas verificados, sino también de distribuidores que gestionan los derechos y metadatos. En un escenario ideal, el distribuidor y la plataforma trabajarían para detectar anomalías, como un cambio repentino en la fuente de los lanzamientos de un artista o una discrepancia en el estilo de su música. Sin embargo, el proceso actual carece de controles automáticos suficientes, permitiendo que música no autorizada aparezca junto a la de artistas reales.

Grandes empresas como Universal Music Group (UMG) también están tomando cartas en el asunto. UMG ha demandado a Believe, una distribuidora que, según la demanda, ha permitido que se carguen y distribuyan contenidos falsos con nombres similares a los de artistas reconocidos. Esta táctica de nombres parecidos, junto con los bots de reproducción, se ha utilizado para atraer reproducciones no legítimas y capturar regalías de personas que buscan música de artistas populares. Además, algunos estafadores usan canciones generadas por IA y nombres de sellos dudosos, como Future Jazz Records, Ancient Lake Records, o Beat Street Music, para incrementar sus beneficios sin ninguna intervención artística real.

Esta situación ha expuesto una vulnerabilidad en el sistema de distribución digital, donde los distribuidores ganan una comisión sobre las regalías obtenidas. Esto genera un conflicto de interés al beneficiar también a quienes suben contenido fraudulento. Si el fraude se extiende, el sistema de regalías en Spotify y en otras plataformas de streaming corre el riesgo de ser aún más ineficaz para los músicos verdaderos.

El caso actual podría generar cambios en la industria. La demanda de UMG podría sentar un precedente que fuerce a los distribuidores a implementar sistemas de control más robustos. Spotify y otros servicios de streaming también están bajo presión para fortalecer sus sistemas de revisión, tanto automáticos como manuales. Los expertos advierten que si las plataformas no logran reducir el contenido falso, los usuarios podrían terminar decepcionados por una experiencia cada vez más inundada de “contenido basura” generado por IA.

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