La música se ha convertido en un nuevo campo de batalla jurídico en plena era de la inteligencia artificial. La posibilidad de generar canciones completas en cuestión de segundos, entrenando algoritmos con millones de obras preexistentes, ha puesto en crisis conceptos clásicos como la autoría, la originalidad, la inspiración o el propio esfuerzo creativo.
En este escenario de incertidumbre legal y transformación cultural, la musicología forense emerge como una disciplina clave para trasladar el lenguaje sonoro al terreno de la prueba científica y judicial.
Carlos Duque, graduado en Derecho, licenciado en Ciencias Políticas y Sociología y doctor en Composición Musical por la City University of London, es una de las voces más cualificadas para analizar este cruce entre arte, tecnología y Derecho.
Acaba de publicar «Plagio musical y musicología forense en la era de la IA» (Tirant lo Blanch), un ensayo que examina cómo se investigan los casos de plagio musical, qué valor tiene el dictamen pericial en los tribunales y por qué la irrupción de la IA supone, por primera vez en la historia, que una herramienta deje de ser un mero soporte técnico para convertirse en sujeto creador.
En esta entrevista, Duque explica en qué consiste exactamente la musicología forense y qué papel desempeña en un juicio, reflexiona sobre la delgada línea que separa la inspiración del plagio y advierte de los riesgos de una producción musical algorítmica masiva que amenaza con desbordar tanto a los creadores humanos como a los sistemas de protección de la propiedad intelectual.
¿En qué consiste exactamente la musicología forense y qué papel juega en un juicio?
La musicología forense consiste en la aplicación del análisis musical y sus métodos de investigación científica al ámbito jurídico. Igual que otras disciplinas forenses analizan huellas o ADN, nosotros trabajamos con la música en todas sus formas: partituras, archivos de audio o grabaciones de vídeo.
En un proceso judicial, el musicólogo forense actúa como perito que traduce lo abstracto del lenguaje sonoro a hechos objetivos para el tribunal. Mediante el uso de la teoría musical, la acústica y la tecnología, evaluamos la originalidad de una obra y detectamos parecidos sustanciales.
Nuestro papel es crítico especialmente en casos de plagio musical, donde determinamos si existe parecido entre obras en base a un profundo análisis musicológico.
En definitiva, aportamos una base técnica y científica a las disputas legales, permitiendo que jueces y abogados tomen decisiones basadas en datos empíricos y no solo en la percepción subjetiva del oído.
Uno de los ejes del libro es la irrupción de la Inteligencia Artificial. ¿Cómo está cambiando la IA el panorama de la música?
Estamos sin lugar a duda ante el cambio más grande que ha experimentado el arte en la historia. Por primera vez una herramienta, como la IA, pasa de ser un soporte auxiliar para el autor a convertirse en sujeto creador.
El cambio es exponencial y disruptivo, porque rompe el vínculo tradicional entre la sensibilidad humana y la obra resultante.
Además, esta capacidad creativa nos sitúa ante un escenario de inseguridad jurídica sin precedentes. La creación artificial cuestiona conceptos como la originalidad y el esfuerzo creativo.
Para la musicología forense, el reto es doble, debemos desarrollar nuevas herramientas para detectar «huellas digitales» en composiciones híbridas humano-algoritmo y, a la vez, servir de puente técnico para que el Derecho pueda regular el entrenamiento de modelos con datos protegidos.
En realidad, ya no basta con analizar la partitura, ahora debemos auditar la interacción entre algoritmo y creador para defender la propiedad intelectual en los tribunales.
«El reto actual es determinar si un algoritmo puede simular un ápice de ‘inspiración’ o si solo ejecuta un saqueo sistemático de datos».
Hablemos de la delgada línea roja. ¿Dónde termina la inspiración y dónde empieza el plagio en la música?
Esta es la gran pregunta. En realidad, a lo largo del libro es la reflexión principal, la cual genera una hipótesis que, a día de hoy, estoy investigando.
Manejar con certeza la respuesta nos daría la clave para entender no solo la base del plagio musical, sino la hibridación creativa en todas sus formas.
Llegar a matizar donde acaba la creación humana, volitiva e imparable, y donde comienza la copia fácil o el «prompt» insulso. Ahí está el núcleo del conflicto jurídico.
Legalmente, el plagio comienza donde termina la autonomía de la nueva obra, cuando se traspasa la frontera de la inspiración para apropiarse de los elementos estructurales y originales de una creación preexistente.
No solo es una cuestión de «parecido sonoro», sino de sustancialidad.
El reto actual es determinar si un algoritmo puede simular un ápice de “inspiración” o si solo ejecuta un saqueo sistemático de datos.
Herramientas como Suno o Udio permiten crear canciones completas en segundos. ¿Esto va a multiplicar los litigios por plagio en los próximos años?
Estas plataformas funcionan mediante la ingesta masiva de obras protegidas, lo que genera un conflicto de base, que es usar la propiedad intelectual ajena para entrenar a un competidor comercial.
Esto no solo va a multiplicar las demandas por infracción directa, sino que va a saturar los tribunales de autores que no quieren ser minados ni pasados a algoritmia.
Según datos recientes, Suno genera 7 millones de canciones cada 24 horas, por tanto, la probabilidad estadística de que una IA produzca algo sustancialmente idéntico a un tema preexistente es altísima.
El problema es que, a diferencia del compositor humano, la IA no tiene «inspiración», sino una base de datos de entrenamiento. En el libro explico que la musicología forense será la pieza clave para distinguir entre la coincidencia fortuita y la copia derivada de un aprendizaje ilícito.
Nos enfrentamos a una «uberización» del conflicto musical donde el autor tradicional está indefenso ante una producción infinita.
En el libro se analizan casos famosos. ¿Cuál ha sentado el precedente más interesante o útil para la industria?
En el libro explico casos que muestran las caras ocultas del plagio musical. Cada uno ofrece una moraleja y ayuda a definir el ecosistema jurídico y ético de la industria.
Me quedaría con dos que resumen la complejidad humana ante la ley. Primero, la demanda a Led Zeppelin por la canción Stairway to Heaven: un caso de «plagio de libro» en lo técnico, pero donde el tribunal falló a favor del demandado por un vacío en la ley de 1909 sobre el registro de partituras.
Fue una victoria de la estrategia procesal sobre la evidencia sonora.
Por otro lado, escogería George Harrison y su canción My Sweet Lord, como ejemplo de plagio por criptomnesia.
La criptomnesia es la recuperación de un recuerdo que se percibe como creación original, cuando en realidad es una memoria olvidada que emerge sin tener conciencia de su origen.
Harrison no buscó copiar, pero su subconsciente lo hizo. Este caso sentó un precedente, y es que la ausencia de dolo o intención no exime de responsabilidad en la infracción de derechos de autor.
«El cambio es exponencial y no debemos caer en el error de confundir la herramienta con el autor».
¿La IA democratizará la creación musical o acabará con la profesión de compositor?
La IA no puede democratizar lo que es un monopolio exclusivo de la voluntad humana. La verdadera creación es un acto que solo puede surgir de una mente, mientras que la IA produce objetos estadísticos construidos mediante el análisis masivo de «data sheets» de obras que la humanidad ya ha creado.
No estamos ante arte, sino ante una generación de contenidos que imitan estilos y estructuras con una precisión asombrosa, sí, pero que carecen de necesidad creativa o propósito vital.
El cambio es exponencial y no debemos caer en el error de confundir la herramienta con el autor. La IA debe ser un apoyo al creador, del mismo modo que el piano es un laboratorio de ideas para el compositor. Debe ser un recurso que potencie el ecosistema creativo de una voz particular, pero nunca un sustituto.
Si permitimos que la máquina sea la voz única, no estaremos democratizando la música, sino deshumanizando la cultura.
El reto para nuestra profesión y para el Derecho es asegurar que la tecnología permanezca como un medio y no como el fin de la creación.
¿Es legal que las IAs se entrenen con canciones protegidas por derechos de autor sin pagar licencias?
Las plataformas han aprovechado la sorpresa de su irrupción masiva y los vacíos legales para pillar desprevenidos a creadores y editores. Los movimientos legislativos han sido lentos y, en ocasiones, torpes frente a una tecnología que avanza a velocidad de vértigo.
No olvidemos que entidades como OpenAI nacieron con fines altruistas y, al vislumbrar el beneficio económico, mutaron hacia modelos mercantiles explotando datos ajenos.
Desde la óptica del Derecho, estamos ante el gran debate sobre las excepciones de minería de textos y datos.
Aunque algunas normativas permiten el uso de obras para «entrenar» algoritmos en ámbitos de investigación, la explotación comercial masiva que estamos viendo no encaja en ese espíritu.
Entrenar una IA con el patrimonio intelectual de miles de artistas para luego generar millones de productos que compitan directamente con ellos es, a mi juicio, una vulneración clara de los principios de la Propiedad Intelectual.
La música no es una simple colección de datos o estadísticas, es un activo protegido que requiere licencia, transparencia y, sobre todo, el consentimiento del autor.
«Teníamos grandes esperanzas con la AI Act de la Unión Europea, pero el resultado final ha sido un jarro de agua fría para los autores».
¿Ves necesaria una reforma legislativa específica para regular la creación musical con IA, tanto a nivel nacional como europeo?
Sin duda, pero más que una reforma, necesitamos una contestación en bloque y sólida por parte de la legislación internacional. Sin embargo, ante los tímidos resultados actuales, soy escéptico.
Teníamos grandes esperanzas con la AI Act de la Unión Europea, pero el resultado final ha sido un jarro de agua fría para los autores.
La normativa parece priorizar la opacidad y los intereses de las grandes corporaciones tecnológicas por encima de la protección del creador.
El autor se encuentra en una encrucijada porque la legislación no le ampara con la contundencia necesaria mientras la IA le arrincona, devaluando el trabajo humano mediante una saturación de obras algorítmicas que inundan el mercado.
Sin una obligación estricta de transparencia sobre los «datasets» de entrenamiento, la musicología forense se queda sin un rastro de ADN necesario para probar la infracción en un juicio.
Al final, se está legitimando una expropiación técnica del talento bajo el disfraz del progreso. Son malos tiempos para la lírica.
