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La musica generata con l’intelligenza artificiale – tra rischi legali, copyright e regole future – è oggi al centro di un acceso dibattito nell’industria musicale. Strumenti come Suno e Udio stanno rivoluzionando la produzione, consentendo di creare brani completi a partire da semplici prompt testuali. Tuttavia, come riportato da Forbes (Bohannon, 2024), questi strumenti sono già coinvolti in cause legali e sollevano interrogativi cruciali sulla paternità delle opere e la tutela del diritto d’autore. In questo articolo analizziamo rischi, casi reali e prospettive future in Italia, in Europa e nel resto del mondo, per aiutare artisti, produttori e aziende a comprendere come utilizzare l’AI in modo consapevole.
1. Le cause legali in corso
AI e copyright: perché Suno e Udio sono al centro di cause miliardarie
La maggior parte delle AI generative attuali – come Suno e Udio per citare le più famose, – si basano su addestramento supervisionato o non supervisionato su grandi dataset. Questi modelli apprendono pattern statistici da milioni di esempi esistenti (brani, testi, immagini) e generano nuove combinazioni che rispettano tali pattern. Non “copiano” in senso stretto, ma ricombinano in modo probabilistico ciò che hanno appreso, motivo per cui possono produrre output simili a opere reali. Questo aspetto è cruciale per comprendere perché l’uso di dataset protetti senza licenza sia al centro delle dispute legali.
Secondo Forbes, nel giugno 2024 la Recording Industry Association of America (RIAA), che rappresenta Universal Music Group, Sony Music Entertainment e Warner Music Group, ha avviato due cause federali negli Stati Uniti contro Suno e Udio. Le etichette contestano un “mass infringement of copyrighted sound recordings”, accusando le startup di aver addestrato i propri modelli su opere protette senza licenza. Le denunce citano esempi di output AI simili a Johnny B. Goode di Chuck Berry e All I Want for Christmas Is You di Mariah Carey, richiedendo risarcimenti fino a 150.000 dollari per ogni brano.
Addestramento su opere protette: il nodo legale delle AI musicali
Come evidenziato da Music Business Worldwide (2024), Suno e Udio hanno ammesso di aver utilizzato materiale protetto nei processi di training, ma sostengono che il loro operato rientri nel fair use, in quanto gli output sarebbero contenuti “nuovi e trasformativi”. La RIAA respinge tale argomentazione, affermando che un utilizzo commerciale su larga scala non possa essere considerato uso equo.
Ad oggi (luglio 2025), secondo quanto riportato da McKool Smith (2025), i procedimenti sono ancora in corso. Per Suno è stato raggiunto un accordo tecnico sulla fornitura di copie digitali delle registrazioni depositate, mentre nel caso Udio rimangono aperte dispute procedurali. Parallelamente, Investopedia (2025) e Wall Street Journal (2025) riferiscono che le major stanno negoziando accordi di licenza commerciale con entrambe le startup, includendo anche la possibilità di acquisire quote azionarie e l’adozione di sistemi di fingerprinting per tracciare l’uso dei brani.
Il ruolo del fingerprinting nella musica generata con AI
Un elemento centrale delle trattative tra le major e le piattaforme di intelligenza artificiale riguarda l’adozione di sistemi di fingerprinting, ossia tecnologie che creano una “impronta digitale” univoca dei brani musicali. Questi sistemi analizzano le caratteristiche audio di una registrazione – come spettro di frequenze, melodia e ritmo – e le traducono in dati numerici che possono essere memorizzati in database e confrontati rapidamente con altri contenuti.
Strumenti come il Content ID di YouTube già utilizzano il fingerprinting per rilevare automaticamente l’uso di musica protetta, anche se modificata o campionata. Applicati all’AI, tali sistemi permetterebbero di tracciare se un modello generativo produce output troppo simili a brani protetti, creando una base tecnica per la gestione delle licenze e l’attribuzione dei compensi. Le major vedono in questa tecnologia una possibile soluzione per ridurre le controversie legali, tutelando i diritti d’autore e fornendo maggiore trasparenza sull’uso delle opere nei dataset di addestramento.
Dai Nine Inch Nails a Ariana Grande: casi reali che mostrano i rischi legali
Un esempio della diffusione culturale di queste tecnologie è BBL Drizzy, un brano creato con Udio e diventato virale nella faida tra Drake e Kendrick Lamar.
Come riportato da Billboard (Robinson, 2024), la voce, la melodia e la parte strumentale erano state generate dall’AI, mentre il concept e il testo erano stati ideati dal comico e musicista King Willonius. Metro Boomin, che ha pubblicato il beat su SoundCloud, non era inizialmente a conoscenza della provenienza del campione AI. Questo episodio ha dimostrato come l’AI possa velocizzare la produzione e la diffusione musicale, ma ha anche sollevato questioni etiche e legali sull’uso di campioni generati artificialmente.
Il caso di BBL Drizzy ricorda quello di Old Town Road di Lil Nas X, anch’esso riportato da Billboard: il beat originale era stato creato dal produttore Young Kio utilizzando un sample dei Nine Inch Nails senza autorizzazione. Dopo il successo mondiale della traccia, Lil Nas X ha dovuto cedere una parte significativa dei diritti di pubblicazione e master alla band. Questo esempio evidenzia come l’uso di materiale non autorizzato, anche senza AI, possa avere gravi conseguenze legali ed economiche.
Un ulteriore caso significativo è quello di Ariana Grande con 7 Rings. Come riportato da Business Insider (2019), il brano interpolava la melodia di My Favorite Things di Rodgers & Hammerstein. Per poterlo pubblicare legalmente, la cantante ha ceduto il 90% delle royalties di scrittura ai detentori dei diritti, un accordo stipulato poche settimane prima dell’uscita del singolo. Tutti questi esempi mostrano che i problemi legali legati alla proprietà intellettuale non sono nuovi, ma l’intelligenza artificiale rischia di amplificarli, rendendo ancora più complesso distinguere tra creazione originale, ispirazione e potenziale violazione di copyright.
2. Chi è responsabile legalmente quando si usa l’AI per creare musica?
Secondo JD Supra (2024) la responsabilità in caso di violazione del copyright ricade sull’utente che pubblica o monetizza il brano generato con AI, e non sul modello stesso. Chi distribuisce un brano che riproduce elementi protetti – come melodie, testi o campionamenti – può incorrere in sanzioni legali e nella rimozione del contenuto. Come confermato dal report ufficiale ‘Copyright and Artificial Intelligence – Part 2: Copyrightability’, pubblicato il 29 gennaio 2025 dall’U.S. Copyright Office (Pdf Ufficiale), un’opera generata interamente da AI non può essere protetta da copyright. Il documento precisa che i prompts, anche se complessi, non costituiscono autorialità, mentre solo le parti in cui è evidente un contributo umano creativo – come la selezione, modifica o adattamento degli output generati – possono essere tutelate legalmente.
Un caso emblematico è quello del produttore Timbaland, riportato da RouteNote (2025), che ha dovuto scusarsi pubblicamente dopo aver utilizzato un beat generato con Suno senza autorizzazione. Questo episodio evidenzia anche il rischio reputazionale: la mancanza di trasparenza nell’uso dell’AI può compromettere la credibilità di un artista, indipendentemente dal suo status nel settore musicale.
Cosa dicono i Termini di Servizio di Suno?
Un aspetto importante da considerare è che, secondo i Termini di Servizio di Suno (30 Giugno 2024) e di Udio (16 Maggio 2025) la responsabilità legale degli Output generati ricade interamente sull’utente. Suno, ad esempio, specifica che:
“You are solely responsible for any use of the Service and all Submissions that you make available to Suno […] and for any Outputs that you generate via the Service.”
In modo analogo, Udio dichiara esplicitamente che:
“The Company Entities make no warranty or representation and disclaim all responsibility and liability for […] the infringement of the rights of any third party in your use of any Output.”
Entrambe le piattaforme, quindi, non garantiscono la titolarità dei diritti d’autore sull’Output e declinano qualsiasi responsabilità per eventuali violazioni legali da parte dell’utente. Questo aspetto evidenzia come l’utilizzo professionale di tali strumenti richieda particolare attenzione alle implicazioni legali e ai diritti di terzi.
3. Cosa potrebbe essere considerato tollerabile
In base a uno studio dell’U.S. Copyright Office (2025), un’opera può essere considerata originale se l’apporto umano è sufficiente a determinare scelte creative percepibili. Ciò significa che l’AI può essere utilizzata come strumento ausiliario, purché l’autore intervenga in modo significativo attraverso riscrittura, rielaborazione o nuova esecuzione delle parti generate. In questi casi, il rischio legale diminuisce e l’opera può essere protetta da copyright.
Music Business Worldwide (2025), sottolinea inoltre l’importanza di evitare la pubblicazione diretta di brani AI non modificati e di utilizzare modelli addestrati su dataset autorizzati o royalty‑free. Dichiarare esplicitamente la natura AI‑generated è considerata una buona pratica di trasparenza, utile per prevenire contestazioni etiche o reputazionali.
Un esempio concreto potrebbe essere quello di un produttore che utilizza Suno per generare una bozza di base musicale, ma poi riarrangia manualmente, risuona alcune parti, scrive testo e melodia originali.
In questo scenario, l’opera finale riflette scelte creative personali e può essere considerata a tutti gli effetti originale. In sostanza, l’AI diventa un collaboratore, che fornisce spunti da rielaborare: uno strumento utile per arricchire il processo creativo, soprattutto nei momenti di stallo o mancanza di ispirazione. Il principio è coerente con l’AI Act europeo, che da agosto 2025 introdurrà obblighi di trasparenza sui dataset di addestramento e la possibilità per gli autori di esercitare l’opt‑out, impedendo l’uso delle proprie opere per il training dei modelli. Ciò significa che, in prospettiva, sarà sempre più chiaro quali dataset sono autorizzati e quali invece espongono l’utente a rischi legali.4. Prospettive future e possibili soluzioni in Italia e in Europa
3.1 Il modello americano: tra “fair use” e risarcimenti strategici
Negli Stati Uniti, la posizione giurisprudenziale sull’uso delle opere protette per l’addestramento dell’intelligenza artificiale è in fase di consolidamento. Due recenti sentenze federali (Bartz v. Anthropic, 2025; Kadrey v. Meta, 2024) hanno stabilito che l’utilizzo di materiali coperti da copyright a fini di training può rientrare nel concetto di “fair use”, una dottrina giuridica del diritto statunitense che consente l’uso non autorizzato di contenuti protetti in alcuni casi, a condizione che l’utilizzo sia trasformativo, non commerciale o educativo e che non danneggi il mercato dell’opera originale.
Nel caso Bartz v. Anthropic – deciso dal giudice William Alsup presso il Northern District of California nel giugno 2025 – la corte ha stabilito che l’uso di libri acquistati e digitalizzati per addestrare il modello Claude fosse “exceedingly transformative”, e quindi compatibile con il fair use. (1) Tuttavia, la stessa sentenza ha chiarito che la conservazione permanente di copie integrali digitalizzate non autorizzate non rientra nel fair use, poiché rappresenta un uso conservativo, non trasformativo(2).
Nonostante l’esito favorevole, Anthropic – uno dei principali attori globali nel settore AI – ha deciso di risarcire un gruppo di autori come parte di un accordo extragiudiziale annunciato nel settembre 2025, probabilmente per evitare ulteriori contenziosi e danni reputazionali. La notizia è stata riportata da diverse testate internazionali, tra cui NBC News, che conferma l’esistenza del settlement con gli autori coinvolti (3).
Questa dinamica suggerisce un modello ibrido: l’addestramento potrebbe essere legittimo sul piano giuridico, ma l’output generato dall’AI può comunque violare i diritti d’autore, se contiene elementi riconoscibili o protetti. In assenza di regole armonizzate a livello internazionale, le aziende tech si trovano spesso costrette a bilanciare la difesa giuridica con strategie volontarie di compensazione economica, come forma di autotutela e riduzione del rischio reputazionale.
Fonti:
1. NBC News – Anthropic agrees to pay authors to settle copyright lawsuit
https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/anthropic-settlement-lawsuit-authors-rcna2294222. Wiggin LLP – Bartz v. Anthropic: First court decision on fair use defense in LLM training
https://www.wiggin.com/publication/bartz-v-anthropic-first-court-decision-on-fair-use-defense-in-llm-training/3. PublicKnowledge – Courts Agree: AI Training Ruled as Fair Use
https://publicknowledge.org/courts-agree-ai-training-ruled-as-fair-use-in-bartz-v-anthropic-and-kadrey-v-meta/
4. Prospettive future e possibili soluzioni in Italia e in Europa
Come riportato da Investopedia (2025) e dal Wall Street Journal (2025), Universal, Sony e Warner stanno negoziando accordi con Suno e Udio per definire modelli di licenza commerciale, che potrebbero includere royalties, partecipazione azionaria e sistemi di fingerprinting. Nel medio periodo, secondo Music Business Worldwide (2025), si prevede l’adozione di sistemi di fingerprinting e watermarking obbligatori per tracciare l’uso delle registrazioni nei processi generativi, creando uno standard industriale simile a quello di Content ID su YouTube.
Come spiegato da DDay, dal 2 agosto 2025 diventa obbligatorio pubblicare un “public summary” dei dataset di training utilizzati dai modelli generativi. Questo requisito di trasparenza renderà più semplice capire se un modello è stato addestrato con materiale protetto da copyright e ridurrà i rischi legali per gli utenti.
La situazione legale in Italia: cosa prevede la Cassazione e l’AI Act
In Italia non esistono ancora casi giudiziari legati alla musica generata da AI, ma con l’ordinanza n. 1107/2023 la Corte di Cassazione ha stabilito che l’uso di un software non esclude la protezione d’autore, purché vi sia un contributo creativo umano significativo e riconoscibile. Questo principio, pur derivando da un caso di opera grafica (medialaws.eu), è rilevante anche per la musica: chi utilizza l’AI deve apportare modifiche sostanziali – come riscrittura di melodie, arrangiamenti o testi – affinché l’opera possa ottenere tutela legale. È inoltre in discussione una proposta di legge nazionale che integra l’AI Act europeo e prevede sanzioni severe per l’uso illecito dell’AI in contesti come deepfake o violazioni di copyright.
5. Conclusioni
Alla luce delle fonti citate, il settore musicale si trova in una fase di transizione in cui la definizione di regole chiare sarà cruciale per permettere una coesistenza equilibrata tra creatività umana e intelligenza artificiale.
Tuttavia, come sottolineano diversi analisti, anche eventuali accordi tra major e piattaforme AI rischiano di non risolvere il problema principale per molti creatori: gli artisti spesso non sono presenti al tavolo delle trattative e potrebbero non beneficiare di tali intese se i loro contratti non prevedono compensi per questo tipo di sfruttamento. Le major controllano principalmente le registrazioni audio, ma non sempre rappresentano le composizioni degli autori o le interpretazioni vocali e stilistiche, che possono essere replicate dall’AI. Di conseguenza, un accordo potrebbe risolvere le questioni legali per le piattaforme, ma non la crisi etica per i creatori. Finché gli artisti – soprattutto coloro le cui voci, testi e identità creative alimentano i dati di training – non saranno coinvolti direttamente nelle negoziazioni, il rischio è quello di perpetuare gli stessi squilibri di potere che storicamente caratterizzano l’industria musicale.
Verso regole più chiare per un uso responsabile dell’AI nella musica
A mio parere, l’AI può rappresentare uno strumento creativo straordinario e anche un eccellente supporto didattico per generare esempi e materiali su cui esercitarsi. Tuttavia, pubblicare o monetizzare brani generati con AI rimane oggi rischioso, soprattutto quando non è chiara la provenienza dei dati di addestramento. Se invece l’AI viene usata come supporto a un processo creativo con un apporto umano sostanziale – e i modelli sono addestrati in modo trasparente – il rischio si riduce notevolmente.
Sul piano giurisprudenziale si stanno facendo progressi, ma serviranno linee guida chiare e condivise. È ormai acquisito che, per poter depositare un’opera, sia necessario un contributo umano rilevante e riconoscibile; tuttavia, la misura effettiva di tale apporto creativo resta una zona grigia. Saranno probabilmente necessari numerosi casi giudiziari prima che si formino precedenti solidi capaci di chiarire quale livello di intervento personale garantisca la tutela autoriale. Ad esempio, se un autore utilizza una base generata con AI e vi aggiunge testo e melodia originali, con ogni probabilità potrà ottenere protezione solo per la parte vocale, mentre la base rimarrebbe giuridicamente incerta, soprattutto se include elementi riconducibili a opere preesistenti. Per questo, la strategia più sicura al momento è rielaborare e rieseguire manualmente ogni parte, introducendo scelte creative personali che rendano l’opera inequivocabilmente originale.
l’AI amplifica un problema che esiste da sempre nella musica
Anche senza l’uso dell’AI, il rischio di creare qualcosa di simile a un brano esistente è concreto. Ricordo, ad esempio, un episodio durante una sessione di produzione: mi era venuta un’idea melodica molto incisiva, che aveva subito convinto tutti i presenti. Tuttavia, avevo la sensazione che fosse qualcosa di già sentito. Dopo qualche giorno – e per fortuna prima di finalizzarlo – un ragazzo del team fece notare che ricordava molto un vecchio brano di un artista italiano. Non era nemmeno uno dei miei preferiti e, ascoltando poca musica italiana, probabilmente lo avevo sentito distrattamente alla radio: era rimasto in qualche meandro della memoria, pronto a riaffiorare.
Questo dimostra che riprendere inconsciamente un’idea altrui è una possibilità tutt’altro che rara; l’AI, però, amplifica questo rischio, essendo addestrata su milioni di brani.
Oggi non esistono linee guida univoche che definiscano con precisione quanto apporto umano sia necessario per ottenere tutela autoriale su un’opera generata (o co‑generata) dall’AI. È probabile che saranno proprio i tribunali, attraverso le sentenze, a creare i primi precedenti in grado di chiarire quali interventi creativi siano sufficienti a riconoscere la paternità dell’opera. Senza regole chiare e condivise, il futuro della musica rischia quindi di essere deciso più nelle aule di tribunale che negli studi di registrazione, con un possibile aumento delle dispute e delle incertezze per artisti e produttori.
