Sony e Universal movem nova ação judicial alegando violação de direitos autorais no modelo v6 da Suno

No dia 25 de setembro de 2026, a Sony Music Entertainment e a Universal Music Group ingressaram com uma nova ação judicial contra a Suno, startup de IA musical, relativa ao seu modelo v6. A queixa sustenta que a versão mais recente da tecnologia da Suno continua a depender de gravações protegidas por direitos autorais que as gravadoras nunca licenciaram.

As duas gravadoras salientam que a Suno assinou previamente acordos de licenciamento com a Warner Music Group, a BMG e a Believe, mas excluiu deliberadamente a Sony e a Universal desses contratos. Essa omissão constitui o núcleo da alegação de que os dados de treino da Suno incluem material não licenciado.

Alegações sobre modelos anteriores

De acordo com a queixa, os modelos anteriores da Suno foram treinados com um corpus de gravações recolhidas no YouTube e em outras fontes online sem a autorização dos titulares dos direitos. Sony e Universal argumentam que essas gravações constituem as “gravações‑fonte” na base da suposta infração.

A ação também afirma que o modelo v6 não foi construído a partir de zero. Em vez disso, foi treinado com criações geradas pelos utilizadores, que por sua vez foram produzidas pelos modelos anteriores, alegadamente infratores. Esse treino indireto, dizem os autores da queixa, cria uma cadeia de cópia que não pode ser quebrada simplesmente ao mudar o conjunto de dados.

Lavagem de modelo e a analogia da árvore envenenada

A queixa usa o termo “lavagem de modelo” para descrever a abordagem da Suno, sugerindo que a empresa tentou eliminar as origens ilegais dos seus dados ao re‑treinar a partir de resultados derivados. Para ilustrar o conceito, o documento recorre a uma analogia da árvore envenenada: se as raízes estiverem contaminadas, qualquer fruta que cresça da árvore também estará contaminada.

O co‑fundador da Suno, Jack Brody, respondeu afirmando que o v6 foi treinado “do zero” com um novo conjunto de dados que incorporou informações dos utilizadores. Embora tenha reconhecido que conteúdo gerado pelos utilizadores fez parte do material de treino, recusou‑se a fornecer detalhes adicionais sobre a origem ou procedência desses ficheiros.

Reivindicações técnicas sobre destilação

A Sony também alega que a Suno utilizou uma técnica chamada destilação, em que um modelo maior “professor” transfere o seu comportamento para um modelo menor “estudante”. Os autores da queixa argumentam que, se o modelo professor foi treinado com gravações não licenciadas, o modelo estudante destilado – o v6 – inevitavelmente reproduzirá o mesmo comportamento infrator.

A teoria jurídica avançada pelas gravadoras é que o treino indireto não rompe o vínculo com as gravações‑fonte alegadamente não autorizadas. Em outras palavras, mesmo que o v6 nunca tenha visto as faixas originais, a sua exposição aos resultados dos modelos anteriores basta para estabelecer responsabilidade ao abrigo da doutrina atual de direitos autorais.

• Modelos anteriores da Suno treinados com gravações não licenciadas do YouTube
• Criações de utilizadores derivadas desses modelos alimentaram o treino do v6
• Processo de destilação transferiu comportamento do modelo professor para o estudante
• A queixa enquadra a cadeia como uma árvore envenenada que permanece contaminada

É importante notar que as alegações permanecem como afirmações numa queixa. Nenhum tribunal decidiu ainda se o modelo v6 da Suno infringe efetivamente algum direito autoral, e os argumentos da ação ainda não foram julgados.

Se o tribunal acabar por aceitar a teoria da Sony e da Universal, a decisão poderá criar um precedente sobre como o conteúdo gerado por IA é tratado quando é treinado a partir de resultados de modelos anteriores potencialmente infratores. Tal decisão alargaria o âmbito da responsabilidade para além da cópia direta de obras protegidas, incluindo pipelines de treino indiretos e derivados.

Para organizações que dependem de música gerada por IA – quer para publicidade, produção de vídeo ou serviços de streaming – a ação indica a necessidade de analisar não só os dados brutos usados no treino, mas também a linhagem de qualquer modelo adotado. As empresas poderão ter de exigir documentação transparente sobre o histórico de treino de um modelo e garantir que cada etapa da cadeia esteja livre de material não licenciado.