Langzaam begint de mist een beetje op te klaren. AI verandert de manier waarop muziek wordt gemaakt, gedeeld en gebruikt. Van algoritmisch gegenereerde tracks tot remix-functionaliteiten op platforms als TikTok. Denk ook aan AI-gegenereerde vocalen die bestaande artiesten imiteren: de creatieve en commerciële toepassingen groeien met de dag. Maar deze ontwikkelingen brengen ook juridische complexiteit met zich mee, met name op het gebied van muziekcontracten en exploitatiekansen. Oude muziekcontracten hebben hun beperkingen, net als ouderwetse exploitanten. Nieuwe exploitanten zien mogelijkheden, maar worden weer beperkt door het recht en contracten. Het zoeken naar een balans tussen innovatie en bescherming, is dé uitdaging in de huidige muziekindustrie. De vraag is: wat nu?
Oude muziekcontracten
Traditionele muzieklicentiecontracten zijn ontworpen in een tijdperk van fysieke distributie, radio-uitzendingen en sync-deals voor film en televisie. Deze contracten houden vaak geen rekening met het dynamische en soms onvoorspelbare karakter van AI-toepassingen. Er ontstaat een kloof tussen de bestaande contractuele structuren en de manier waarop muziek nu wordt gebruikt.
Muziekgebruik en AI
AI wordt in de kern op 3 manieren gebruikt als het op muziek aankomt:
- AI als componist: Generatieve AI-modellen maken volledig nieuwe muziek op basis van trainingsdata, vaak bestaande uit auteursrechtelijk beschermde werken. De zaken hierover buitelen nog net niet over elkaar heen. Het is wachten op de vernietigende uitspraken van rechtbanken wereldwijd.
- AI als performer: Deepfake-technologieën kunnen stemmen van bestaande artiesten nabootsen. Dat is iets waar veel artiesten bang voor zijn. Andere artiesten, zoals Grimes, nemen de vlucht naar voren en kapitaliseren hun stem door vooraf royaltyverdelingen voor te stellen. Zo maak je de economische waarde van je stem en voorkomen snel duidelijk. Dit helpt ook als iemand géén toestemming vraagt.
- AI als bewerker: Gebruikers genereren content op basis van bestaande werken, bijvoorbeeld door stems, loops of instrumentale fragmenten via AI te hergebruiken.
Deze toepassingen zijn juridisch gezien niet altijd goed ondervangen in bestaande licentieovereenkomsten. Dit leidt tot onzekerheid over toestemming, auteurschap en vergoeding. “Zomaar” even AI gebruiken kan dus voor best wat complicaties zorgen.
Juridische knelpunten onder Nederlands recht
Kort samengevat zijn er een aantal knelpunten als je naar kunstmatige intelligentie en het recht kijkt:
Muziekrechten
Onder de Auteurswet ontstaat auteursrecht bij een origineel muziekwerk. Daarvan is sprake bij menselijke, creatieve keuzes. AI-composities zonder menselijke input vallen hier mogelijk buiten, al gaan er ook stemmen op die de deur op een kier zetten als je heel creatief gaat prompten. Maar als AI wordt getraind op bestaande muziek, ontstaat een spanningsveld met de rechten van de oorspronkelijke makers. Daarnaast kunnen ook naburige rechten (artiesten, producenten) worden geschonden als AI hun werk of performance imiteert of als het de masters gebruikt, zonder dat daarvoor toestemming is gegeven of een redelijke vergoeding wordt betaald.
Geen toestemming of vergoeding voor muziekgebruik
Veel AI-platforms gebruiken muziek om hun modellen te trainen zonder expliciete toestemming van rechthebbenden. Dit kan in strijd zijn met de verschillende muziekrechten. Bovendien vereisen nieuwe gebruiksvormen vaak zowel toestemming van de eigenaar van de opname (label) als van de compositie (uitgever), wat het bekende probleem van “200%-licenties” oproept. Als niet alle rechten op tijd worden vrijgegeven, kan er geen legale exploitatie plaatsvinden.
Aan de andere kant zijn veel deals getekend voor “alle vormen van exploitatie, ongeacht of deze nu bekend zijn of in de toekomst pas beschikbaar worden”. Of dat een optimaal resultaat geeft, valt te betwisten. Niet elke rechtsverkrijger (dus de partij die de rechten krijgt op basis van een licentie of overdracht) kan of doet iets effectiefs met die rechten.
Auteurscontractenrecht
De Auteurscontractenwet (onderdeel van de Auteurswet) bevat bepalingen over billijke vergoeding (art. 25c), transparantie (art. 25ca) en herziening van contracten bij onevenredige inkomsten (art. 25d). In een AI-context waarin gebruik moeilijk te traceren is en inkomsten indirect zijn (bijvoorbeeld via data), wordt het lastig om deze rechten effectief uit te oefenen. Tot nu toe vind ik deze toevoegingen aan de Auteurswet (en ook van toepassing op de Wet op de naburige rechten) vooral voor in de boeken en op papier. In de praktijk zie ik er nog niet zoveel van terug, helaas.
De rol van collectieve beheersorganisaties bij kunstmatige intelligentie
Organisaties als Buma/Stemra en Sena zijn essentieel voor het beheer van rechten. Toch zijn zij momenteel nog onvoldoende ingericht op AI-licenties. Er is behoefte aan:
- Platform-specifieke licentiemodellen voor AI en UGC
- Transparante metadata en realtime tracking
- Pan-territoriale licenties zonder vertraging
Zie ook dit blog op www.backstagelegal.nl over dit onderwerp.
Op zich lijkt het mij een mooie oplossing als de licentieverlening en het incasseren van vergoedingen via de collectieve rechtenorganisaties gaat lopen. Zover is het nog niet. Vooralsnog wacht iedereen de uitkomst van de zaken af die lopen tussen de cmo’s en de aanbieders van AI, zoals bij GEMA.
Toekomstbestendige licentiemodellen
De integratie van kunstmatige intelligentie in de muzieksector vraagt om een fundamentele herziening van hoe we omgaan met rechten, licenties en overdrachten. Labels, uitgevers en collectieve beheersorganisaties moeten samen met auteurs en artiesten werken aan flexibele, transparante en rechtvaardige modellen die passen bij de digitale realiteit.
Blockchain
Toch weer terug naar het onderzoek over de toepasbaarheid van blockchain, dan maar? Blockchain is een paar jaar geleden overhyped, maar ontwikkelt zich nu tot meer realistische, servicelaag tools in plaats van volledige revoluties. Het is een zinvolle methode voor realtime, traceerbaar rechtseigendom (tussen schrijvers, splitsingen, CMO’s), smart contract-gebaseerde licenties die automatische betaling en clearance logica afdwingen en non-intermediated licensing in AI, UGC, en Web3 (bijv. directe artist-to-platform clearances).
Connectieve databases
Als niets verandert aan de bron is er een risico dat innovatie wordt geblokkeerd door bureaucratie. Maar als we nu handelen, vooral door het integreren van flexibele modellen zoals 200% licenties waar het efficiënte clearance in AI en metaverse use cases mogelijk maakt, hebben we een reële kans om het systeem opnieuw op te bouwen onder voorwaarden die zowel makers als innovators sterker maken.
Vergoeding in plaats van toestemming
De diepere kwestie is vertrouwen en controle. 200% licenties gaan vaak over het beschermen van het werk, maar in de huidige omgeving wordt overbescherming onderbenutting. Als we willen dat muziek gedijt in de digitale toekomst, moet de oude controlestructuur worden losgelaten. Maar goed; dan moet de maker (auteur, artiest) wel weten hoe die rechten werken, anders blijft er sprake van onderbenutting.
Conclusie
Het is tijd voor een herevaluatie van de bestaande wetten en muziekcontracten. Aangezien de wet -nogal- traag werkt, moet de focus liggen op de inrichting van muziekcontracten. Daarnaast moet een snelle oplossing worden gevonden voor vergoedingen voor muziekgebruik door of met kunstmatige intelligentie. Dat vraagt ook om meer kennis en praktische tools voor rechthebbenden en exploitanten. Met name transparantie en redelijkheid zijn daarvoor basisbeginselen. Die liggen weliswaar in de wet verankerd, maar daar loopt de praktijk dan soms weer flink op achter. Zo blijven rechten, muziek en kunstmatige intelligentie met elkaar dansen. Hopelijk blijven de lichten branden.
