Fraude de streaming: acusado se declara culpado e aguarda sentença

Nos últimos anos, a fraude de streaming deixou de ser rumor e virou pauta. O Spotify chegou a ser acusado de manter um programa interno para criar artistas falsos. A discussão sobre reproduções artificiais e seus efeitos sobre artistas reais se intensificou. E com a IA barateando a produção musical em escala, o problema ganhou uma nova dimensão.

A iMusician noticiou pela primeira vez o caso de Michael Smith em setembro de 2024, quando ele foi indiciado por ganhar fraudulentamente mais de 10 milhões de dólares em royalties. Usando músicas criadas por IA, ele gerou mais de 600 mil reproduções falsas por dia, entre 2017 e 2024. Smith foi acusado pelos crimes de fraude eletrônica, conspiração para fraude eletrônica e conspiração para lavagem de dinheiro.

Segundo os documentos do processo, Smith criou milhares de contas falsas em plataformas como Spotify, Amazon Music, Apple Music e YouTube Music, e usou um software para gerar reproduções contínuas das músicas das quais era titular. Mais tarde, recorreu à IA para ampliar o volume de conteúdo e sustentar o esquema. No final, diluía as reproduções artificiais por centenas de milhares de faixas em todas as plataformas, provavelmente para escapar dos sistemas de detecção de fraude.

Agora, um ano e meio depois, ele se declarou culpado de conspiração para cometer fraude eletrônica perante o Tribunal Distrital dos Estados Unidos, tornando-se um dos primeiros criminosos condenados com sucesso por fraude relacionada a IA na indústria musical. A acusação prevê pena máxima de 5 anos de prisão. Vale notar que essa punição é significativamente menor do que os 60 anos que ele enfrentava pelas três acusações anteriores (cada uma com pena máxima de 20 anos). Smith também concordou em devolver os milhões de dólares que desviou. A sentença está marcada para 29 de julho de 2026.

"Michael Smith gerou milhares de músicas falsas usando inteligência artificial e depois as reproduziu bilhões de vezes", disse o procurador dos Estados Unidos, Jay Clayton, em comunicado. "Embora as músicas e os ouvintes fossem falsos, os milhões de dólares que Smith roubou eram reais. Foram milhões em royalties que Smith desviou de artistas e titulares de direitos que mereciam recebê-los."

Uma peça fundamental para identificar e desvendar o esquema de fraude foi o Mechanical Licensing Collective (The MLC), responsável pela distribuição de royalties mecânicos de streaming nos Estados Unidos.

"O anúncio de hoje ressalta a grave ameaça que a fraude de streaming representa para a indústria musical e o importante papel que o MLC desempenha em enfrentá-la. O MLC vai continuar investindo em detecção de anomalias e prevenção de fraudes para proteger nossos membros, e vamos continuar colaborando com outras organizações do setor e com as autoridades para proteger os royalties de composição", disse o MLC em nota.

Em artigos anteriores, abordamos outros casos de fraude de streaming, como o episódio de 2024 em que um homem na Dinamarca foi condenado a 18 meses de prisão por usar bots para inflar contagens de reprodução em plataformas como Apple Music, Spotify e YouSee Musik.

O processo de Smith é provavelmente a fraude de streaming com maior repercussão legal no mundo até agora, e funciona como um aviso de que esse tipo de crime não deve ser encarado com descaso. A prisão é a punição mais severa, mas outras consequências, como multas, bloqueio de ganhos, remoção de músicas ou banimento completo das plataformas, também causam danos graves, pessoal e profissionalmente.

Ao mesmo tempo, o caso mostra que as plataformas de streaming e os profissionais da indústria trabalham ativamente para reduzir e prevenir reproduções artificiais em todas as suas formas. O objetivo é proteger a música de artistas autênticos e garantir que eles recebam a receita que merecem.

Esses esforços ficam cada vez mais urgentes à medida que a IA facilita a produção de conteúdo em escala, o que torna a detecção e a fiscalização um desafio central para a indústria musical daqui em diante.