El secreto detrás del sonido: Suno lucha por mantener en secreto las cifras de entrenamiento de su IA
En la batalla legal de alto riesgo entre la IA generativa y la industria musical, Suno ha adoptado una postura firme para proteger lo que considera su secreto comercial más sensible: la escala exacta de sus datos de entrenamiento. La empresa de música con IA solicitó recientemente al Tribunal de Distrito de los EE. UU. para el Distrito de Massachusetts que mantuviera bajo reserva judicial el número específico de archivos de audio utilizados para entrenar sus modelos, argumentando que dicha divulgación causaría un "daño competitivo significativo".
Una cuestión de "daño competitivo"
La solicitud de Suno se centra en una única prueba: la "Cifra de Entrenamiento del Modelo". Si bien los grandes sellos discográficos, como Universal Music Group (UMG) y Sony Music Entertainment, han alegado públicamente que Suno utilizó "millones" de grabaciones sonoras, Suno está luchando para mantener bajo secreto judicial la cifra precisa y no pública.
Georg Kucsko, Director de Tecnología de Suno, argumentó en una declaración judicial que, en el mercado de la IA —en rápida evolución—, el tamaño de un corpus de entrenamiento refleja decisiones críticas de desarrollo técnico y juicios estratégicos. Según Kucsko, si los rivales obtuvieran esta cifra específica, podrían:
Comparar sus propios sistemas con el modelo de Suno.
Inferir aspectos del enfoque de entrenamiento y desarrollo de Suno.
Optimizar sus propios modelos para competir de manera desleal, aprovechando información comercial confidencial.
Transparencia frente a secretos comerciales
Esta iniciativa ha enfrentado la oposición de *Inner City Press*, que instó al tribunal a levantar el secreto sobre las pruebas, argumentando que el público tiene derecho a acceder a la información que constituye el "núcleo de las reclamaciones por infracción de derechos de autor". Suno ha respondido a estas objeciones, calificando dichas afirmaciones de "alejadas de la realidad" y aclarando que no pretende mantener bajo secreto la identidad de grabaciones específicas ni la de las 61.026 obras adicionales que los sellos discográficos intentan actualmente incorporar a la demanda.
Suno sostiene que las reclamaciones por infracción se basan en obras específicas identificadas por los demandantes, y no en el volumen total del conjunto de datos. Para respaldar su solicitud, Suno señaló decisiones similares de secreto judicial adoptadas en otros casos destacados de derechos de autor en el ámbito de la IA, tales como *The New York Times v. Microsoft* y *Kadrey v. Meta Platforms*. El alcance en expansión de la demanda
Esta solicitud de confidencialidad se produce en un momento en que la presión legal sobre Suno es cada vez mayor. UMG y Sony solicitaron recientemente modificar su demanda para incluir 61.026 obras adicionales protegidas por derechos de autor.
Esta ampliación se llevó a cabo tras el uso de la tecnología de huellas de audio de Audible Magic, la cual —según afirman los sellos discográficos— ayudó a identificar sus grabaciones dentro de los datos de entrenamiento de Suno.
Si bien Warner Music Group (anteriormente codemandante) llegó a un acuerdo y firmó un contrato de licencia con Suno a finales de 2025, UMG y Sony siguen actuando como litigantes activos.
Actualmente, los sellos discográficos no se oponen a la solicitud de Suno de mantener en secreto la cifra relativa a los datos de entrenamiento; no obstante, se han reservado el derecho de impugnarla en el futuro.
Mirando hacia el futuro
Mientras la industria musical observa con atención, la decisión del tribunal sobre esta «cifra única» sentará un precedente respecto al grado de transparencia que se exigirá a los desarrolladores de IA durante los litigios. Con la fecha límite para la presentación de mociones resolutorias fijada para el 8 de enero de 2027, la industria se encuentra aún a años de alcanzar una resolución definitiva en un caso que podría redefinir los derechos de autor en la era de la IA.
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