Engañó al catálogo entero de Taylor Swift con robots y música de IA: ahora condenado a prisión
Durante siete años, un hombre de Carolina del Norte hizo que robots reprodujeran cientos de miles de canciones creadas con IA en miles de millones de reproducciones, y se llevó millones en regalías que en realidad correspondían a artistas reales. En abril de 2023, sus canciones generaron casi nueve veces más reproducciones que todo el catálogo de Taylor Swift. Ahora ha sido condenado a 18 meses de prisión en el primer caso de este tipo en Estados Unidos, y la pregunta que queda en el aire es cómo debe protegerse la industria musical cuando el fraude es tan fácil de cometer.
El engaño que duró siete años
Michael Smith, de 54 años y residente en Carolina del Norte, es el primer precedente judicial de Estados Unidos por fraude con IA en el streaming musical. Según el Departamento de Justicia de Estados Unidos, al que se refiere Ars Technica, Smith dirigió un esquema a gran escala desde 2017 hasta que fue arrestado en 2024: siete años sin ser detectado en plataformas como Spotify, Apple Music, Amazon Music y YouTube Music.
El esquema era técnicamente sencillo pero eficaz: miles de perfiles de usuario falsos creados con cuentas de correo electrónico falsas y tarjetas de crédito obtenidas ilegalmente, programas automatizados de robots que reproducían las canciones y una biblioteca de cientos de miles de canciones generadas con IA sobre las que Smith afirmaba poseer los derechos. Para no activar los sistemas de detección de fraude de las plataformas, distribuía las reproducciones entre las canciones en lugar de concentrarlas en un solo título.
Las cifras son asombrosas. Solo en abril de 2023, las canciones de Smith generaron 80,9 millones de reproducciones, frente a los 9,3 millones que recibió todo el catálogo de Taylor Swift ese mismo mes. Así, superó con creces al artista más escuchado del mundo en ese momento, solo con la ayuda de la automatización y la IA.
La condena fue de 18 meses de prisión. Y el daño no se limita a las plataformas engañadas: como las regalías se reparten a partir de un fondo común, cada reproducción que Smith se apropió hizo que un artista real recibiera menos. El engaño era, en esencia, un ataque contra todo el ecosistema del que dependen los músicos para ganarse la vida.
La tecnología que hizo posible todo
Lo que hace especialmente interesante el caso desde el punto de vista tecnológico es lo bajas que eran en realidad las barreras de entrada. La música generada con IA ya no es un conocimiento de nicho: hoy está al alcance de cualquier persona con un ordenador y una tarjeta de crédito. Las cuentas automatizadas y los programas de robots para impulsar reproducciones tampoco son nada nuevo. Smith combinó herramientas existentes de una forma que escalaba bien y era difícil de distinguir de la escucha orgánica.
Precisamente esta combinación —IA accesible para la producción de contenido, más automatización para la distribución— es lo que convierte este tipo de fraude en un problema estructural y no en un caso aislado.
La respuesta de Google: marcas de agua invisibles en 180 mil millones de archivos
Al mismo tiempo, Google presenta una herramienta que, si se usa ampliamente, podría dificultar que este tipo de fraude pase desapercibido. SynthID Detector ya está abierto al público, informa The Decoder: cualquiera puede subir una imagen, un vídeo o un archivo de audio en formato JPG, PNG, MP4 o MP3 y comprobar si contiene una marca de agua SynthID.
La tecnología se basa en incrustar marcas de agua invisibles directamente en el contenido generado con IA en el momento de su creación. La marca es imposible de ver a simple vista, pero puede ser leída por la herramienta de detección. Google afirma que más de 180 mil millones de imágenes y vídeos ya llevan una marca SynthID, una cifra que por sí misma dice mucho sobre la rapidez con la que hoy se produce y se difunde el contenido generado con IA.
Actualmente, la herramienta solo reconoce contenido de los propios modelos de Google: Gemini, Veo y Lyria. Y hay que tener presente la principal limitación: SynthID Detector no es un detector universal de IA. Solo comprueba si un archivo lleva una marca SynthID concreta. El contenido creado con otras herramientas, como las canciones de IA que usó Smith, no sería marcado.
La herramienta adecuada, pero no suficiente por sí sola
Sería injusto criticar a Google por no resolver un problema que no promete resolver. SynthID es una herramienta de procedencia, no de revelación. La idea es etiquetar el contenido en su origen, no examinar a posteriori todo lo que se sube a internet.
Pero el caso Smith muestra con claridad que los problemas surgen precisamente en la brecha entre plataformas, herramientas de creación y sistemas de distribución. Ninguna de las plataformas implicadas —Spotify, Apple Music y las demás— tenía tampoco sistemas propios de marcas de agua que hubieran podido detectar las canciones generadas con IA.
Lo que vemos es, en esencia, un problema de estandarización. Mientras no existan estándares técnicos comunes para etiquetar el contenido generado con IA que se extiendan a través de las herramientas y plataformas, seguirán existiendo lagunas que aprovechar.