Caso Michael Smith: la truffa milionaria con l’AI che scuote la musica

L’intelligenza artificiale sta trasformando l’industria musicale, ma il prezzo di questa rivoluzione rischia di essere pagato proprio da chi la musica la crea. La condanna del musicista statunitense Michael Smith, responsabile di una frode milionaria costruita attraverso brani generati artificialmente e ascolti falsificati, riporta al centro una questione che va ben oltre la legalità: che cosa accade alla musica quando produrre una canzone diventa un processo automatizzato e la creatività umana rischia di perdere valore? Il problema non riguarda soltanto gli artisti o le case discografiche. Coinvolge le piattaforme digitali, i sistemi di remunerazione, il diritto d’autore e, soprattutto, il modo in cui la musica potrebbe essere composta, distribuita e ascoltata nei prossimi anni.

Il caso Michael Smith

Il 6 ottobre 2026, un tribunale federale di Manhattan ha condannato Michael Smith a 18 mesi di carcere per una frode che, tra il 2017 e il 2024, gli ha permesso di ottenere oltre 8 milioni di dollari attraverso le piattaforme di streaming musicale. Il meccanismo era relativamente semplice, ma estremamente efficace. Smith utilizzava software di intelligenza artificiale per produrre grandi quantità di brani, che venivano successivamente caricati sulle piattaforme attribuendoli ad artisti e gruppi inesistenti. A quel punto entrava in funzione una rete di account automatizzati, creati attraverso migliaia di indirizzi email e sistemi VPN per mascherarne la provenienza. Questi profili riproducevano continuamente le canzoni, generando ascolti fittizi che si trasformavano in royalties. Secondo le ricostruzioni giudiziarie, il sistema arrivava a produrre fino a 661mila ascolti al giorno.

Per comprendere le dimensioni della frode basta considerare un confronto riportato dagli investigatori: nell’aprile del 2023 Taylor Swift aveva totalizzato circa 9,3 milioni di ascolti su YouTube Music, mentre gli account automatizzati riconducibili a Smith ne avevano generati oltre 80 milioni nello stesso periodo. Il musicista, che aveva collaborato anche alla composizione di A Hard Working Man di Snoop Dogg, Billy Ray Cyrus e Avila Brothers, non era quindi estraneo all’industria discografica. Proprio questa conoscenza del settore gli aveva consentito di individuare le debolezze del sistema. La condanna prevede anche due anni di libertà vigilata e un risarcimento di circa 8 milioni di dollari. Il caso dimostra quanto sia vulnerabile un mercato nel quale il valore economico della musica dipende sempre più da numeri, riproduzioni e algoritmi, anziché dal rapporto effettivo tra un artista e il suo pubblico.

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Il problema dei dataset: milioni di canzoni utilizzate per addestrare l’AI

La frode di Smith rappresenta soltanto una parte di una trasformazione molto più ampia. Alla base dei software capaci di generare musica attraverso l’intelligenza artificiale esistono enormi raccolte di dati, utilizzate per insegnare ai modelli a riconoscere strutture melodiche, ritmi, armonie e caratteristiche stilistiche. Un’inchiesta pubblicata da The Atlantic ha analizzato quattro dataset utilizzati nell’ambito della ricerca e dello sviluppo di sistemi musicali basati sull’AI. Il più grande contiene circa 12 milioni di brani, mentre un secondo ne raccoglie 9 milioni. All’interno compaiono opere appartenenti a generi e periodi differenti, comprese quelle di numerosi artisti italiani: Vasco Rossi, Fabrizio De André, Lucio Dalla, Francesco Guccini, Marracash, Jovanotti e molti altri. Il nodo centrale riguarda la provenienza di questi contenuti e le autorizzazioni necessarie per utilizzarli.

Una parte dei dataset contiene direttamente file audio, mentre altre raccolte includono collegamenti a brani presenti su Spotify e YouTube. Secondo l’inchiesta, alcuni sviluppatori utilizzano strumenti capaci di scaricare le tracce aggirando le normali modalità di accesso alle piattaforme. La questione è tanto economica quanto culturale: opere costruite attraverso anni di lavoro possono contribuire all’addestramento di sistemi commerciali senza che i loro autori ricevano necessariamente un compenso. Non è però possibile stabilire automaticamente che ogni utilizzo di questi dataset costituisca una violazione del diritto d’autore. La legittimità dipende dalle modalità di acquisizione, dalle licenze e dalle norme applicabili. Rimane comunque una domanda: chi dovrebbe beneficiare economicamente del valore generato da un’intelligenza artificiale addestrata sulla produzione artistica di intere generazioni?

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Suno e Udio: la battaglia sul copyright che può cambiare l’industria musicale

Dal 2024 alcune delle principali case discografiche mondiali, tra cui Sony, Universal e Warner, hanno avviato azioni legali contro Suno e Udio, due piattaforme specializzate nella generazione automatica di musica. Le contestazioni riguardano l’utilizzo di brani protetti da copyright per addestrare i modelli di intelligenza artificiale. Le società discografiche sostengono che i software siano stati sviluppati sfruttando enormi cataloghi musicali senza le necessarie autorizzazioni e che alcuni risultati generati possano riprodurre elementi riconoscibili delle opere originali. Nel procedimento contro Suno, le contestazioni iniziali relative a centinaia di brani sono state ampliate fino a comprendere decine di migliaia di composizioni.

La difesa delle piattaforme si fonda invece sul principio statunitense del fair use, che in determinate circostanze consente l’utilizzo di opere protette senza autorizzazione, soprattutto quando l’impiego presenta caratteristiche trasformative. È proprio il concetto di trasformazione a rappresentare uno dei punti più controversi. Un sistema che analizza migliaia di canzoni per generarne di nuove produce un’opera realmente originale oppure sfrutta commercialmente il lavoro di altri artisti? Non esiste ancora una risposta giuridica universalmente applicabile. Le decisioni dei tribunali statunitensi sul rapporto tra addestramento dell’AI e copyright dipendono dalle caratteristiche dei singoli casi, comprese le modalità con cui le opere sono state ottenute. L’esito di queste controversie potrebbe modificare profondamente i rapporti economici tra sviluppatori tecnologici, editori musicali, case discografiche e autori.

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Quando la musica diventa un prodotto generato in pochi secondi

La diffusione di strumenti come Suno e Udio ha ridotto drasticamente le competenze tecniche necessarie per produrre un brano. È sufficiente inserire alcune indicazioni relative al genere musicale, all’atmosfera, al ritmo o al testo desiderato per ottenere una composizione completa. Attraverso abbonamenti relativamente economici, gli utenti possono generare centinaia o migliaia di tracce ogni mese. Questa accessibilità apre possibilità interessanti per la sperimentazione, ma introduce anche un problema di scala. Un musicista può impiegare settimane o mesi per scrivere, registrare e perfezionare un album. Un sistema automatizzato può produrre una quantità molto superiore di materiale in tempi estremamente ridotti.

La conseguenza è un aumento dell’offerta musicale che rischia di rendere ancora più difficile la visibilità degli artisti emergenti. Secondo i dati diffusi da Deezer nell’aprile 2026, circa il 44% dei nuovi brani caricati quotidianamente sulla piattaforma risultava generato attraverso sistemi di intelligenza artificiale. Spotify ha invece dichiarato di aver rimosso decine di milioni di tracce considerate problematiche nell’ambito delle proprie iniziative contro spam e abusi. Questi dati mostrano che la questione non riguarda un futuro lontano. La musica generata artificialmente è già una componente significativa dell’ecosistema digitale.

Il rischio più grande: perdere l’identità della musica

La diffusione dell’intelligenza artificiale non dovrebbe essere interpretata necessariamente come una minaccia alla produzione musicale. La tecnologia può rappresentare uno strumento prezioso per compositori, produttori e artisti. Può aiutare a sperimentare arrangiamenti, sviluppare idee, esplorare nuove sonorità e rendere accessibili strumenti di produzione che in passato richiedevano investimenti considerevoli. Il problema emerge quando l’AI smette di essere un supporto alla creatività umana e comincia a proporsi come suo sostituto. Una canzone non è soltanto una successione di accordi costruita secondo regole matematiche. È anche il risultato di esperienze personali, influenze culturali, errori, intuizioni e scelte espressive. Pensiamo alla voce di un cantautore, alle imperfezioni di una registrazione o a un genere musicale nato dall’incontro tra culture differenti. Sono elementi che spesso hanno trasformato la storia della musica proprio perché non rispondevano a modelli prestabiliti.

Un algoritmo, invece, apprende attraverso l’analisi di ciò che è già stato prodotto. Può ricombinare strutture e riconoscere caratteristiche stilistiche, ma non possiede un’esperienza umana da tradurre in musica. Questo non significa che ogni composizione generata artificialmente sia priva di valore artistico. Significa però riconoscere una differenza tra utilizzare la tecnologia per ampliare le possibilità creative e affidarle completamente il processo di composizione. Il rischio, nei prossimi anni, è che l’industria privilegi una musica sempre più standardizzata, costruita per soddisfare le preferenze statistiche degli ascoltatori e le logiche di distribuzione delle piattaforme. Se la produzione automatizzata dovesse diventare economicamente più conveniente rispetto al lavoro degli artisti, potrebbe ridursi lo spazio dedicato alla sperimentazione e alla ricerca di linguaggi originali. Il danno più profondo non sarebbe necessariamente la scomparsa della musica composta dagli esseri umani, ma il progressivo impoverimento della diversità stilistica. Sarebbe un paradosso: una tecnologia capace di generare infinite combinazioni sonore potrebbe contribuire a rendere la musica sempre più simile a se stessa.

Le piattaforme e la responsabilità di proteggere la creatività

Il caso Michael Smith evidenzia anche le responsabilità delle piattaforme di streaming. Un sistema che remunera gli ascolti senza riuscire sempre a distinguere tra utenti reali e riproduzioni automatizzate può diventare terreno fertile per frodi e manipolazioni. Ma limitarsi a individuare gli account falsi non sarà sufficiente. Nei prossimi anni, Spotify, YouTube Music, Deezer e gli altri operatori dovranno affrontare questioni più complesse: come identificare i contenuti generati dall’intelligenza artificiale, quali informazioni rendere disponibili agli ascoltatori e come garantire una remunerazione equa agli autori.

Anche la trasparenza avrà un ruolo decisivo. Sapere se una canzone è stata composta da una persona, realizzata con il supporto di strumenti artificiali oppure interamente generata da un software potrebbe diventare un elemento importante per consentire al pubblico di scegliere consapevolmente. Allo stesso tempo, sarà necessario evitare che nuove regole penalizzino gli artisti che utilizzano legittimamente l’AI come parte del proprio processo creativo. La distinzione non dovrebbe essere tra musica tecnologica e musica tradizionale, ma tra innovazione che valorizza il lavoro umano e automazione che ne sfrutta o ne riduce il valore.

Il futuro della musica dipenderà da come sceglieremo di usare l’AI

L’intelligenza artificiale continuerà a svilupparsi e la sua presenza nell’industria musicale è destinata a crescere. Cercare di escluderla completamente sarebbe poco realistico e significherebbe rinunciare anche alle opportunità che può offrire. La questione decisiva riguarda quindi le condizioni del suo utilizzo. Serviranno regole più chiare sul diritto d’autore, sistemi di remunerazione capaci di tutelare i creatori e strumenti per distinguere le nuove forme di sperimentazione dagli abusi commerciali. Ma servirà soprattutto una scelta culturale. La musica ha attraversato trasformazioni tecnologiche profonde, dalla registrazione sonora ai sintetizzatori, fino alla produzione digitale. Molte innovazioni inizialmente considerate una minaccia sono diventate strumenti attraverso cui gli artisti hanno inventato linguaggi completamente nuovi.

L’intelligenza artificiale potrebbe seguire lo stesso percorso, purché rimanga al servizio di chi crea. Il vero progresso non dovrebbe consistere nel produrre più canzoni con meno persone, ma nel permettere a più persone di esprimere idee che prima non avrebbero potuto realizzare. Perché il valore della musica non si misura soltanto nel numero di brani disponibili o negli ascolti accumulati. Si misura anche nella capacità di raccontare qualcosa che prima non esisteva, di sorprendere e di dare forma a una sensibilità individuale. Ed è proprio questa dimensione che l’industria musicale dovrebbe cercare di proteggere, prima che l’efficienza degli algoritmi diventi più importante dell’originalità degli artisti.