Het Spotify-moment voor GenAI

De majors – Universal Music Group, Sony Music Entertainment en Warner Music Group – kwamen recent met Spotify overeen om "artist-first AI-muziekproducten" te ontwikkelen. Ze zaten ook al aan tafel met bedrijven als Suno en Udio: eerst in rechtszaken waarbij de muziekgeneratieplatformen aangeklaagd werden, ondertussen rond deals waarbij de catalogi van de labels gebruikt worden om de modellen te trainen, als artiesten daarmee instemmen. 

Een positieve evolutie, vindt Steven Desloovere, hoofd muziek bij Sabam. “Het is goed dat er met licenties wordt gewerkt. Er komen opt-in en opt-out mogelijkheden voor songwriters. Maar hoe sterk is het Belgische repertoire om hierin rechten te claimen?” Dit is vergelijkbaar met wat er gebeurde toen Spotify de muziekindustrie op zijn kop zette: na jaren verzet besloten labels uiteindelijk met hen in zee te gaan. Daarmee werd de piraterij van muziek via diensten als Napster grotendeels aan banden gelegd, al zijn de inkomsten van artiesten per stream volgens velen te laag. 

Ook voor gebruik van hun muziek in datasets zal de compensatie wellicht wenkbrauwen doen optrekken. Jozefien Vanherpe, professor intellectueel eigendomsrecht aan KU Leuven, bevestigt dat er geen garantie is hoeveel geld de artiesten van deze deals zullen zien. Maar je kan zelf wel wat doen als artiest: “Een contract kan onder Belgisch recht niet gaan over een exploitatievorm die nog niet uitgevonden is. Dat wil zeggen dat je met je bestaand contract in principe in een sterke onderhandelingspositie verkeert om ofwel een ‘opt-out’ ofwel een percentage van inkomsten uit AI-training op je eigen werk te verwachten, althans wanneer het Belgisch recht erop van toepassing is. Gezien de kost aan het label gering is - ze treden hier op als makelaar maar hebben geen productiekost - lijkt een percentage van 80% voor de artiest rechtvaardiger dan bijvoorbeeld 50%. Zorg er alleszins voor dat je jezelf niets kan verwijten door bijvoorbeeld de kleine lettertjes niet te lezen.”

De deals tussen de majors, voornaamste streamingplatformen, en grootste AI-bedrijven zijn natuurlijk slechts een deel van het verhaal, dat niet alle muziek noch alle technologiespelers vertegenwoordigt. Eind 2025 werd de hele catalogus van Spotify geript en op het internet gegooid door een activistisch collectief. Dat geeft een hele nieuwe dimensie aan de “ask for forgiveness, not permission”-strategie van Suno en Udio, en de verleiding van nieuwe muziekgeneratieplatformen om deze data te gebruiken voor training zal enorm zijn.

Belgische vestigingen van de grote platenlabels gingen niet in op onze vraag voor een interview.

Transparantie 

Sabam hanteert een heldere indeling voor AI-gegenereerde muziek, waarbij alles opnieuw draait om transparantie.

“Eerst is er muziek waar AI hoogstens werd gebruikt als hulpmiddel, waarbij de menselijke creativiteit centraal staat,” legt Desloovere uit. “Daar zijn auteursrechten 100% van toepassing. Dan heb je muziek die volledig door AI is gegenereerd, maar getraind op auteursrechtelijk beschermde werken. Ook daar blijven auteursrechten van toepassing – het model heeft immers geleerd van bestaand werk.”

Dat is alvast een moeilijk onderscheid - vanaf wanneer gaat gebruik van slimme tools ver genoeg dat een deel van de compositie of geluidsopname niet langer als intellectuele eigendom van de menselijke auteur wordt beschouwd? “Er zou een watermerk moeten zijn,” vindt ook Desloovere. “Labels als ‘AI-assisted’ of ‘AI-generated’. Technologisch is er nog geen sluitende oplossing, maar metadata wordt meer en meer belangrijk.”

De derde categorie is muziek die volledig door AI is gemaakt, maar getraind op volledig onafhankelijke of publiek domein-werken. “In dat geval is er geen vergoeding verschuldigd,” erkent hij. “Maar dat komen we eerlijk gezegd zelden tegen. Het begint alleszins met transparantie: we moeten weten welke datasets gebruikt zijn om modellen te trainen.”

Die transparantie ontbreekt voorlopig grotendeels. Hoewel partijen als de European Composer & Songwriter Alliance (ECSA) pleiten voor duidelijke labelingvoorschriften en faire licentieovereenkomsten, blijven veel AI-bedrijven vaag over hun trainingsdata. Recent won de Duitse auteursrechtenorganisatie een rechtszaak tegen OpenAI, wat mogelijk precedent schept. “We zijn aangesloten bij GESAC, een lobbyorgaan op Europees niveau,” vertelt Desloovere. “Zelf lobbyen we op federaal niveau. Er komt beweging, maar het gaat traag.”

Dat reguleren is ook een kwestie van balans. Over een aantal dingen, zoals klonen van de stem of gebruik van de beeltenis van een persoon zonder diens toestemming, is er een brede consensus. Andere aspecten zijn echter complexer. “We zien verschillen tussen Amerika en Europa in visie”, observeert Desloovere. “Lokaal repertoire dreigt nog minder publiek te bereiken als het niet in de grote modellen komt.”

In Europa is het bijvoorbeeld niet toegelaten om systemen te laten evalueren wat iemands emotie is, wat in pakweg China wel mag. Dat is begrijpelijk, maar het laat bijvoorbeeld niet toe dat we muziek maken die rechtstreeks reageert op je gemoed, of zelfs échte communicatie faciliteren tussen mens en machine. 

Achtergrondmuziek op de voorgrond

In een recente VRT-reportage kwam een pijnlijke situatie naar voren: grote winkelketens experimenteren met AI-gegenereerde achtergrondmuziek. Het voordeel? Zogezegd de mogelijkheid van real-time aanpassen aan de sfeer die je wil creëren, onbeperkte variatie, maar toch vooral: geen auteursrechten betalen voor beschermde werken. Voor een keten met honderden winkels scheelt dat al snel tienduizenden euro’s per jaar.

“In openbare ruimtes schat men dat rond de 29% van muziek al AI-gegenereerd is, voor tv en radio zo'n 20%,” somt Desloovere op. "Bij radio en podia ligt het lager – die zijn meer fan-based, minder gericht op virtuele artiesten. Het gaat inderdaad in de eerste plaats om kostenbesparing.”

Die cijfers vertellen een verontrustend verhaal voor de vele muzikanten die hun brood verdienen met production music of achtergrondmuziek. Geen artiesten die wereldtournees doen of miljoenenstreamings scoren, maar wel professionals die soundtracks maken voor reclame, corporate video’s, wachtmuziek, of inderdaad de muzak in winkels en restaurants. 

“Sommige zaakvoerders willen differentiëren van andere winkels”, vertelt Desloovere over gesprekken die hij voerde. “Ze zijn prijsbewust door de economische situatie, dus willen ze een soort combinatie. Dit geeft opportuniteiten: een AI-DJ kan worden ingezet om niet de hele tijd AI-muziek te gebruiken, maar misschien een derde van de tijd. Anderen willen net het Belgische karakter benadrukken. Als lokale retailer wil je tegen internationalisering ingaan.”

Mens vs machine

Een klassiek argument van vooruitgangsoptimisten is dat AI-systemen die zich laten inspireren door bestaande muziek daarin niet verschillen van menselijke componisten, die ook altijd een product van hun invloeden zijn. “Het verschil zit hem in de eerste plaats in de schaal waarop een AI-systeem functioneert,” zegt Vanherpe. “Niet zozeer van de hoeveelheid data die erin gaat, maar wel van het aantal nummers dat dagelijks geproduceerd wordt. Auteursrecht is uiteindelijk voorbehouden aan mensen, en enkel wanneer er voldoende verband bestaat tussen je inspanning en wat het resultaat is.” Geen loutere druk op de knop dus. Iteratief gebruik van een AI-model met tekstuele prompts komt al dichter in de buurt. 

Ook beheersvennootschappen zijn gevoelig aan grootteordes. “Als we duizenden werken van één songwriter op één jaar zien, wordt het onderzocht en eventueel uit de werkencatalogus gehaald.” bevestigt Desloovere. 

Maar hier kunnen AI-tools zoals audio fingerprinting ook deel van de oplossing zijn. “Bij elke nieuw geüploade song maken we een inschatting”, legt Desloovere uit. “In de meeste gevallen vragen we ook een MP3. Is dit gelijkaardig aan andere MP3's volgens het systeem? Door AI krijgen we wel degelijk meer aangiftes van songs die op andere lijken.“

Never stopped to think if we should

“Technologiebedrijven en overheden willen het snelste, grootste, meest indrukwekkende AI-model,” stelt Vanherpe. “Maar heb je alle literatuur ter wereld nodig om een tumor te detecteren? Of een halve Spotify aan muziek om een blazersarrangement te schrijven of een track te masteren?” 

“Het is een droevige gedachte dat we activiteiten als muziek maken zouden weg-automatiseren voor pakweg belastingaangiftes invullen en de vaat doen. We moeten ons de vraag stellen of we in een maatschappij willen leven waarin we jonge mensen de zin ontnemen te leren een instrument te bespelen of contrapunt te schrijven. Ik weet voor mezelf het antwoord al. Het statuut van en de beeldvorming rond de muzikant is vandaag de dag al niet zo aantrekkelijk.”

Er heerst hoe dan ook grote onzekerheid en onenigheid over hoe het huidig wettelijk kader moet toegepast worden, en waar het naartoe moet. Bijvoorbeeld kan volgens sommigen veel AI-muziek niet auteursrechtelijk beschermd worden, tenzij er een sterke band kan aangetoond worden tussen eigen inbreng (bijvoorbeeld iteratieve prompts) en het resultaat. “Het recht is constant in beweging en loopt achter de feiten aan,” besluit Vanherpe. “En dat is goed! Het wil beter worden, ook al kan het nooit perfect zijn.”