El pasado 31 de julio se hizo pública la esperada sentencia del Tribunal Regional de Múnich I en el procedimiento GEMA vs. SUNO, relativo a la infracción de los derechos de los compositores representados por aquella. Conviene aclarar que GEMA es la entidad de gestión de autores/compositores (el equivalente alemán de la SGAE), y SUNO, la empresa estadounidense cuyo sistema de IAGen convierte una simple frase escrita en una canción completa.

Esta resolución no puede entenderse de manera aislada y se enmarca en una estrategia iniciada por GEMA, que ya demandó a OpenAI por el uso de letras de canciones en el entrenamiento de su sistema de IAGen y obtuvo en aquel caso una sentencia estimatoria que fue recurrida sin que aún haya sentencia firme. Por ello, y puesto que se trata del mismo Tribunal –la Sala 42ª de lo Civil–, es lógico que ambas resoluciones compartan los mismos razonamientos sobre la posible infracción de derechos en el entrenamiento de los sistemas de IAGen.

Evidentemente, la sentencia contra OpenAI se aplica a la creación de letras, mientras que la sentencia contra SUNO se refiere a la generación de música. Ambas resoluciones se encuadran en una estrategia de GEMA para abrir una vía de negociación frente a las grandes tecnológicas que permita obtener una compensación justa por el entrenamiento de estos sistemas con obras pertenecientes al colectivo que gestiona.

Se trata de una resolución de 143 páginas cuyo fondo son apenas seis canciones: Atemlos durch die Nacht, Daddy cool, Rasputin, Big in Japan, Forever young y el estribillo de Mambo No. 5. SUNO admitió haber usado esas obras para el entrenamiento de sus sistemas, para lo cual descargó el audio de los vídeos de YouTube mediante stream-ripping, sorteando las medidas técnicas de esta plataforma, que precisamente tratan de impedir la descarga del material subido a ella.

Como ya hemos visto en otros procedimientos contra este tipo de tecnológicas, la defensa de SUNO se basó en alegar que su modelo no almacena copias literales de las canciones, sino patrones estadísticos obtenidos durante el entrenamiento. Este argumento tiene cierta verdad desde el punto de vista técnico, pero lo cierto es que un breve prompt da como resultado canciones que cualquiera puede identificar como las antedichas. Por tanto, no se trata de que en el modelo exista un audio almacenado, sino de que sea capaz de reconstruirlo de manera sustancial a partir de indicaciones mínimas. El tribunal, tal y como sucedió en el asunto OpenAI, denominó a este proceso “memorización”. Es decir, podemos entender que la obra está incorporada al modelo de la manera que sea, lo que, en términos del derecho de autor, implica que la forma técnica exacta de esa fijación importa menos que su consecuencia jurídica, pues estamos ante una reproducción no licenciada de la obra.

De este razonamiento se deriva la consecuencia más importante de la resolución. Hasta ahora, muchas empresas de IA generativa han defendido que podían utilizar obras protegidas para entrenar sus modelos al amparo de la excepción de minería de textos y datos, prevista en el artículo 4 de la Directiva 2019/790. Esa excepción permite realizar copias de obras cuando sean necesarias para analizarlas automáticamente y extraer información de ellas. Sin embargo, el Tribunal de Múnich entiende que esa autorización permite analizar las obras, pero no conservarlas dentro del modelo de una forma que permita reconstruirlas después. En otras palabras, la ley puede cubrir las copias técnicas necesarias para estudiar los datos, pero no una incorporación de la obra al modelo que termine funcionando como una reproducción sustancial. Esta idea enlaza con la sentencia anterior contra OpenAI, que distinguía entre dos fases: (i) la creación del corpus de entrenamiento, que podía quedar cubierta por la excepción, y (ii) el entrenamiento del modelo propiamente dicho, que quedaba fuera de ella.

Precisamente, este es uno de los puntos clave que se han planteado en la cuestión prejudicial entre Like Company y Google ante el Tribunal de Justicia de la Unión Europea, cuyas conclusiones del Abogado General se esperan este mismo mes. No perdamos de vista que las excepciones deben interpretarse de manera restrictiva y que se trata de una excepción concebida para permitir el análisis masivo de datos, que jamás se planteó como medio para la construcción de un producto que precisamente compite contra las obras que analiza.

También es importante destacar que el tribunal no solo condena por el entrenamiento con obras protegidas, sino que considera que existen dos actos de comunicación pública: (i) al ofrecer el modelo entrenado, que permite recuperar obras memorizadas, y (ii) al difundir los outputs que reproducen elementos reconocibles de esas obras. En este sentido, razona que no es necesario que el usuario descargue el original, sino que es suficiente que exista la mera posibilidad de acceso desde la plataforma. Por tanto, poner en el mercado un modelo capaz de reconstruir obras protegidas supone un acto de reproducción y de comunicación pública.

La sentencia también desestima la alegación de SUNO, que pretendía derivar la responsabilidad al usuario indicando que la demandante había forzado el resultado mediante instrucciones complejas y repetidas. Sin embargo, en el pleito se demostró que las instrucciones eran bastante simples y abiertas, por lo que el resultado no era tanto consecuencia del prompt como de la arquitectura del modelo y de las canciones que memorizó. Por tanto, al igual que pasó con el asunto OpenAI, SUNO es responsable de las posibles infracciones en materia de propiedad intelectual, con lo que se cierra la vía de escape que procuraban estas plataformas al presentarse como herramientas neutras que solo se limitan a obedecer.

Como elemento novedoso (no fue objeto de estudio en el pleito de OpenAI), el Tribunal realiza un análisis de su competencia para resolver el asunto, aunque los actos de entrenamiento del sistema de IAGen se hayan producido en Estados Unidos. Para ello se apoya en una norma especial de la ley alemana de entidades de gestión, el parágrafo 131, que permite a una entidad como GEMA litigar en Alemania por infracciones cometidas fuera de sus fronteras cuando existe conexión con actos en territorio alemán. Es por ello que el Tribunal examina si el uso de las obras en EEUU podía ampararse en el fair use del parágrafo 107 de la ley estadounidense de copyright y, basándose en dos precedentes muy citados por la industria tecnológica, Bartz contra Anthropic y Kadrey contra Meta, concluye que no. Ahora bien, el tribunal distingue el caso de SUNO de estos asuntos, razonando que las canciones generadas por SUNO se asemejan de forma sustancial a las obras originales, que pueden obtenerse mediante instrucciones simples y que el servicio compite con las obras que utilizó para entrenarse.

Por tanto –y he aquí quizá uno de los puntos más importantes–, el Tribunal prohíbe a SUNO reproducir esas obras en Estados Unidos con fines de entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, dejando abierta la posibilidad de imponer sanciones de hasta 250.000 euros por cada incumplimiento.

Por último, debemos hacer mención a la alegación que realiza SUNO en relación con el cumplimiento de las obligaciones de transparencia del artículo 53 del Reglamento europeo de inteligencia artificial, a la que el Tribunal responde indicando que la transparencia es una obligación cuyo cumplimiento no otorga una carta blanca para la infracción de derechos.

Para cerrar el círculo de la estrategia de GEMA en relación con la música generada por IAGen, no podemos obviar que, una semana antes de que se conociera la sentencia, GEMA presentó GEMA PLAY, un conjunto de datos musicales licenciado que cuenta con unos 178.000 archivos y más de 70 géneros, y que se ofrece a los desarrolladores de IA musical para que configuren su propia cartera de derechos. Vemos cómo la estrategia de GEMA no pasa por expulsar a la IA generativa del mercado, sino por ponerle un precio y conseguir que quien utilice el repertorio pague por ello.

Ahora toca ser cautelosos, pues la sentencia no es firme y resulta más que probable que sea recurrida ante el Tribunal Superior de Múnich. En cualquier caso, supone un punto de inflexión en el que el derecho de reproducción, la comunicación pública y la interpretación estricta de los límites dan cierta cobertura a los creadores. Una vez más, vemos cómo la protección de los creadores no es un freno a la innovación, sino una forma de evitar que los beneficios de la IAGen sean acaparados por unos pocos que cuentan con la potencia de cómputo, pero carecen de talento y de capacidad creativa.

SUNO is found liable in Germany for training its models with protected music

The US company has developed a GenAI system that converts a phrase into a complete song. The court held that this amounted to "memorization" that "reconstructs" pre-existing compositions

Marco Antonio Mariscal Moraza

Lawyer and PhD in Law. Professor of Civil Law at UAH (University of Alcalá )

Director of Technological Transformation at AISGE

On July 31, the long-awaited judgment of the Munich I Regional Court in GEMA vs. SUNO was made public. This is a case in which the infringement of the rights of the composers represented by GEMA was at issue. It should be clarified that GEMA is the Collective Management Organization (CMO) representing authors and composers in Germany (the German equivalent of SGAE), and SUNO, the US company whose GenAI system converts a simple written phrase into a complete song.

This ruling cannot be understood in isolation, as it is part of a strategy launched by GEMA, which sued OpenAI for the use of song lyrics in the training of its GenAI system and has prevailed in that case. However, the judgment was appealed and there is no final decision yet. For this reason, given that it is the same Court – the 42nd Civil Chamber – it would be reasonable to assume that both rulings share the same reasoning on the possible infringement of rights arising from the training of GenAI systems.

Clearly, the decision against OpenAI applies to the creation of lyrics, while the decision against SUNO concerns the generation of music. Both resolutions form part of GEMA´s broader strategy to open a negotiation channel with the big tech companies that secures fair compensation for the use of works, belonging to the authors and composers it represents, in the training of these systems.

It is a 143 page decision involving only six songs: Atemlos durch die Nacht, Daddy cool, Rasputin, Big in Japan, Forever young and the chorus of Mambo No. 5. SUNO admitted to having used these works to train its systems. To do so it downloaded the audio from YouTube videos by stream-ripping, thereby circumventing the technical measures specifically designed by this platform to prevent users from downloading the material uploaded to it.

As we have already seen in other proceedings against this type of tech company, SUNO's defense was based on the argument that its model does not store verbatim copies of the songs, but rather statistical patterns obtained during the training process. This argument is true to a certain extent, from a technical standpoint, but the fact remains that a brief prompt results in songs that anyone can identify, as is the case with the songs mentioned above. Therefore, the key issue is not if the model stores an audio, but whether it is able to reconstruct it substantially from minimal indications. The court, as in the OpenAI case, referred to this process as "memorization". In other words, we can understand that the work is incorporated into the model in some form. From a copyright perspective, this implies that the exact technical form of that fixation is less important than its legal consequence, specifically, that it constitutes an unlicensed reproduction of the work.

The most important consequence of the ruling stems from this reasoning. Until now, many generative AI companies have argued that they could use protected works to train their models under the text and data mining exception provided for in Article 4 of Directive 2019/790. This exception allows copies of works to be made when necessary for the purpose of automatically analyzing them and extracting information from them. However, the Munich Court understands that this authorization permits the works to be analyzed, but not to retain them within the model in a way that allows them to be subsequently reconstructed. In other words, the law may cover the technical copies necessary to study the data, but not the incorporation of the work into the model that ultimately results in a substantial reproduction. This idea relates to the above-mentioned decision against OpenAI, which distinguished between two phases: (i) the creation of the training corpus, which could be covered by the exception, and (ii) the training of the model itself, which would not be covered.

Precisely, this is one of the key issues raised in the preliminary ruling proceedings involving Like Company and Google before the Court of Justice of the European Union, and the Advocate General´s conclusions are expected this month. We cannot lose sight of the fact that exceptions must be interpreted restrictively, and that this particular exception was designed to allow large-scale analysis of data, never as a means of developing a product that directly competes with the works it analyzes.

It is also important to highlight that the court not only prohibits the use of protected works for training purposes but also considers that two acts of communication to the public take place: (i) by offering the trained model, which allows memorized works to be retrieved, and (ii) by disseminating outputs that reproduce recognizable elements of those works. In this sense, the court reasons that it is not necessary for the user to download the original, the mere possibility of accessing it from the platform is sufficient. Therefore, placing on the market a model capable of reconstructing protected works constitutes an act of reproduction and communication to the public.

The judgment also rejects SUNO's argument, which sought to shift liability to the user by claiming that the plaintiff had elicited the result through complex and repeated instructions. Moreover, in the proceedings it was shown that the instructions were relatively simple and open-ended, so the result was not so much a consequence of the prompt, as of the model´s architecture and the songs it had memorized. Therefore, as in the OpenAI case, SUNO is liable for potential infringements of intellectual property rights, thus closing the avenue of escape that these platforms have sought by presenting themselves as neutral tools that merely follow the instructions of the user.

As a novel element, which was not examined in the OpenAI lawsuit, the Court addressed its jurisdiction to resolve the matter, even though the acts involving the training the GenAI system took place in the United States. To this end, it relied on a special rule of the German Act on Collective Management Organizations, paragraph 131, which allows an entity such as GEMA to bring proceedings in Germany for infringements committed outside the country when there is a sufficient connection with acts carried out on German territory. That is why the Court examined whether the use of the works in the US could be covered by the fair use doctrine under Section 107 of the U.S. Copyright Act and, relying on two precedents often cited by the technology industry, Bartz v. Anthropic and Kadrey v. Meta, concluded that it could not. However, the court distinguishes SUNO's case from these matters, reasoning that the songs generated by SUNO substantially resemble the original works which can be obtained through simple instructions, and the service competes with the works used for training.

Accordingly, this is perhaps one of the most important points, the Court prohibits SUNO from reproducing these works in the United States for the purpose of training artificial intelligence models, leaving open the possibility of penalties of up to 250,000 euros per infringement.

Finally, we must mention the argument made by SUNO concerning compliance with the transparency obligations set out in Article 53 of the European Union Artificial Intelligence Act. The Court responded stating that transparency is an obligation whose compliance does not grant a carte blanche for infringing rights.

To complete the picture of GEMA's strategy in relation to GenAI-generated music, we cannot overlook the fact that, a week before the ruling was announced, GEMA launched GEMA PLAY, a licensed music dataset comprising some 178,000 files across more than 70 genres, which is offered to music AI developers to build their own rights portfolios. We can see that GEMA's strategy is not about excluding generative AI from the market, but rather about putting a price on its use and that those who use the repertoire pay for it.

Now caution is warranted, as the decision is not final and it is more than likely that it will be appealed to the Higher Regional Court of Munich. In any case, it represents a turning point where the right of reproduction and communication to the public together with the strict interpretation of exception provide some coverage to creators. Once again, we see that protecting creators is not a brake on innovation, but rather a way of preventing the benefits of GenAI from being monopolized by a few who possess the necessary computing power but lack talent and creative skills.