📻 ARAPO 13 JASYPOAPY · ASUNCIÓN, PY Facebook Instagram X EN VIVO ▶
⚡ ÚLTIMO MOMENTO
Internacional

Suno expuesto: cómo la IA que genera música robó de YouTube, Deezer y Genius

Un hackeo reveló los secretos del entrenamiento de la inteligencia artificial más polémica del momento. Millones de canciones raspadas sin permiso, datos de usuarios vulnerables y una industria musical que no para de pelear.

Suno expuesto: cómo la IA que genera música robó de YouTube, Deezer y Genius
Foto: vía Variety

Suno siempre lo dijo con tranquilidad: su generador de música con IA se alimentó de millones de canciones raspadas de internet. Pero un hackeo reciente metió la mano en la lata y mostró exactamente cómo la startup hizo el trabajo sucio. YouTube Music, Deezer, Genius y librerías de música libre fueron saqueadas sin permiso, mientras los datos de los usuarios quedaban expuestos como un papelón.

El código fuente de Suno, filtrado por un hacker hace meses y obtenido por 404 Media, reveló instrucciones brutales: raspar archivos de YouTube Music, Deezer, Genius, Freesound, Jamendo y otras plataformas. Los números son de vértigo. En un archivo sobre YouTube Music había registrados más de dos millones de clips. En otro documento interno figuraban 113.879 horas de canciones de Genius, 62.117 de Pond5, 12.287 de Deezer. Todo sin pedir permiso a nadie.

Lo grave no es solo la música. El hacker también accedió a la lista de clientes de Suno: emails, números de teléfono y detalles de pago por Stripe. La empresa alegó que el hackeo fue "contenido rápidamente" cuando se enteró en noviembre de 2025, pero eso no taparía una realidad incómoda: mientras entrenaba su máquina, dejaba las puertas abiertas.

El conflicto que no termina

Suno no inventó esta estrategia. Todos los generadores de IA musical hacen algo parecido. Pero la empresa tuvo mala suerte: quedó en el centro de un vendaval legal. Universal Music Group, Sony Music Entertainment y la RIAA (que representa toda la industria discográfica) la demandaron por infracción de derechos de autor. Warner Music Group fue el único que negoció: llegó a un acuerdo y ahora colaboran en un nuevo modelo del generador.

La defensa de Suno es simpática, casi ingenua. Dicen que todo lo que hicieron está cubierto por el concepto legal de "fair use" (uso justo). Que solo tomaron música "públicamente disponible" en internet. Que hasta pusieron filtros para que la IA no replicara artistas específicos. Que su objetivo es que la gente cree música original, no que clone a The Beatles.

Deezer, claro, no se tragó el verso. "Cualquier infracción debe ser sancionada", soltó la plataforma. "El entrenamiento de datos para IA generativa debe obtenerse siempre con aprobación clara y compensación justa." YouTube Music y Genius ni respondieron.

De dónde viene la bronca

Esto no es nuevo, pero el hackeo lo pone sobre la mesa de forma brutal. Hace años que los músicos, productores y sellos dicen que la IA es un saqueador. Que mientras ellos pagan impuestos y luchan por sobrevivir en un mercado que ya es complicado, empresas como Suno construyen máquinas que aprendan de su trabajo sin compensación. Es un argumento que tiene peso.

La música generada por IA es prácticamente indistinguible de la hecha por humanos. Eso asusta. No porque sea mala (algunos experimenta es interesante), sino porque destruye economías. Si alguien puede generar un jingle para un anuncio en dos minutos en lugar de pagar a un compositor, ¿quién paga?

El problema de Suno es que quedó atrapada entre dos mundos. Para que funcione, necesitaba la música de otros. Pero hacer eso sin pedir permiso la convirtió en un blanco fácil de las demandas. Y ahora, el hackeo expone que ni siquiera cuidó bien lo que robó.

La pregunta del millón es qué pasará en los juzgados. Porque esto no es un debate teórico de Silicon Valley. Es dinero directo: si les ganan a Suno, abren precedente para toda la industria de IA musical. Si pierden, la música tal como la conocemos cambia para siempre.

Redactada por el sistema editorial de Radio Aparato a partir de fuentes públicas (Variety), con control de calidad automatizado. Los temas sensibles y las notas marcadas para revisión pasan por una persona antes de publicarse. Cómo trabajamos.

Publicidad

Relacionadas