NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Musikindustrie geht gegen Suno vor, ein KI-Startup, das beschuldigt wird, urheberrechtlich geschützte Musik von YouTube für die Ausbildung seiner Modelle illegal heruntergeladen zu haben. Der Ausgang dieses Rechtsstreits könnte weitreichende Auswirkungen auf die Nutzung von KI im Musikbereich haben.

Die Musikindustrie hat das KI-Startup Suno ins Visier genommen, das beschuldigt wird, urheberrechtlich geschützte Musik von YouTube heruntergeladen zu haben, um seine Modelle zu trainieren. Universal, Sony und Warner, unterstützt von der Recording Industry Association of America (RIAA), werfen Suno vor, mit sogenannten ‘Stream-Ripping’-Tools die Schutzmechanismen von YouTube umgangen zu haben, um Musik von bekannten Künstlern weltweit zu kopieren.
Der Vorwurf wiegt schwer, da Suno angeblich Software entwickelt hat, die gezielt die digitalen Sperren von YouTube durchbricht. Dies stellt laut RIAA einen klaren Verstoß gegen die Regeln von YouTube und den Digital Millennium Copyright Act (DMCA) dar. Die Klage fordert 2.500 US-Dollar für jede Umgehungshandlung und bis zu 150.000 US-Dollar für jedes verletzte Lied, was zu erheblichen Schadensersatzforderungen führen könnte.
Suno verteidigt sich mit dem Argument, dass die Nutzung von urheberrechtlich geschütztem Material zur Ausbildung von KI-Modellen als ‘Fair Use’ betrachtet werden sollte, da die erzeugten Inhalte technisch von den Originalen abweichen. Obwohl ein Gerichtsurteil diese Ansicht unterstützt hat, gibt es noch keine einheitliche Rechtsprechung. Die Klage der Labels zielt darauf ab, diese Verteidigung zu entkräften, indem sie darauf hinweist, dass Suno die Inhalte illegal beschafft hat.
Der Fall Suno könnte einen Präzedenzfall schaffen, der nicht nur die Musikindustrie, sondern auch andere Branchen wie Film und Gaming betrifft, in denen digitale Rechteverwaltung (DRM) zum Schutz vor unbefugtem Kopieren eingesetzt wird. Die Entscheidung des Gerichts könnte die Regeln für den Einsatz von KI in der Industrie grundlegend verändern.

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