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La musica generata dall’intelligenza artificiale sta invadendo internet, e distinguerla da quella scritta da esseri umani non è per niente semplice. In questo scenario si muove Suno, una delle piattaforme più prolifiche quando si parla di brani creati dalle macchine. Adesso però l’azienda dice di voler cambiare rotta, introducendo dei watermark e nuove regole per marcare i contenuti prodotti dai suoi modelli.
L’annuncio arriva da un post sul blog firmato da Mikey Shulman, amministratore delegato e cofondatore di Suno. Secondo lui si tratta di un passaggio necessario per allinearsi agli standard che stanno emergendo nel settore riguardo all’etichettatura dei contenuti AI. A breve la società inserirà un watermark in tutte le tracce audio generate dai suoi sistemi, dando alle piattaforme la possibilità di segnalare quel materiale come artificiale oppure di bloccarlo del tutto. Shulman non ha chiarito se Suno userà una soluzione sviluppata internamente o qualcosa di già pronto come SynthID di Google.
Proprio Google ha da poco iniziato a concedere in licenza SynthID ad altre aziende. Stando a quanto dichiarato, la tecnologia è stata usata per etichettare 60.000 anni di audio generato dai modelli Gemini, oltre a più di 100 miliardi tra immagini e video. Qualunque sia la tecnologia scelta da Suno, il principio resta lo stesso: ogni brano prodotto avrà un codice invisibile nascosto nella forma d’onda. Un rilevatore addestrato a riconoscere quella firma sarà in grado di identificarlo, permettendo ai partner dell’azienda di contrastare frodi e usi impropri. Shulman assicura che il sistema è resistente alle manomissioni e non intacca la qualità del suono.
Suno: il nodo dei problemi legali
Nessun meccanismo però è a prova di bomba. Se qualcuno riuscisse a forzare i watermark di Suno, tutte le tracce prodotte fino a quel momento potrebbero perdere la loro etichetta AI. E comunque resta il problema di fondo, cioè la proliferazione di musica artificiale ovunque. Esistono altre piattaforme che non hanno alcuna intenzione di aggiungere watermark, e i modelli open permettono a chiunque di generare brani non etichettati direttamente sul proprio computer. È lo stesso limite che affligge ogni tentativo di marcare i contenuti generati dall’intelligenza artificiale.
Se buona parte dei contenuti visivi creati dall’AI è finora sfuggita ai radar della giustizia, l’industria musicale è tutta un’altra storia, notoriamente pronta a rivolgersi ai tribunali. Suno è finita sotto accusa negli Stati Uniti da parte di Universal e Sony per violazione del copyright, e un tribunale tedesco ha stabilito di recente che l’azienda stava infrangendo le leggi locali sulle licenze musicali. Entrambe le vicende potrebbero tradursi in multe pesanti.
Non finisce qui. Alla fine del 2025 un attacco informatico ha mostrato che Suno aveva raccolto contenuti da YouTube, Deezer e altri servizi per addestrare i suoi modelli. L’azienda non aveva comunicato l’accaduto, che potrebbe aver coinvolto i dati privati di milioni di utenti, e per questo è stata citata in giudizio in Massachusetts.
Un quadro poco lusinghiero, quindi non stupisce che Suno stia cercando di cambiare il discorso. La società si presenta ora come uno strumento pensato per i musicisti e i progetti personali, non come una fabbrica di brani da riversare a valanga su Spotify. Nel post Shulman insiste sul fatto che la tecnologia AI non può sostituire le esperienze umane, le emozioni e le imperfezioni che rendono la musica davvero significativa.
Per questo, sostiene, Suno ha già regole pensate per evitare gli abusi. Ad esempio non permette agli utenti di inserire artisti o canzoni specifiche nei prompt, e collabora con realtà come Musixmatch per impedire che venga caricato materiale protetto da usare come base. Le prohibizioni sono state rafforzate anche con un aggiornamento delle norme d’uso.
Altre modifiche sono in arrivo. L’anno scorso Suno aveva accettato di limitare i download in un accordo con Warner Music Group. I dettagli sono ancora da definire, ma secondo Shulman la maggior parte degli utenti non ne risentirà. I limiti ai download, insieme ai watermark, dovrebbero aiutare a frenare gli abusi su larga scala.
