प्रस्ताव के प्रमुख बिंदु हैं:

• ‘काफी हद तक मानव-निर्मित’ होना: चार्ट में जगह पाने वाले ट्रैक में सार्थक मानवीय लेखन, संगीत-निर्माण या रचनात्मक योगदान होना चाहिए ।
• AI इस्तेमाल की स्पष्ट जानकारी: गाने में AI से तैयार या AI की मदद से बनाए गए हिस्सों का खुलासा करना होगा ।
• अधिकृत AI प्लेटफॉर्म का इस्तेमाल: जिस AI टूल से संगीत बनाया गया हो, उसके पास संबंधित अधिकारधारकों से उचित लाइसेंस होना चाहिए ।

हालांकि, यहीं से लेबलों के बीच मतभेद सामने आता है। Sony Music अभी भी Suno और Udio पर मुकदमे चला रहा है। दूसरी ओर, Warner Music ने नवंबर 2025 में Suno के साथ समझौता कर लाइसेंसिंग डील की, जबकि Universal Music ने अक्टूबर 2025 में Udio के साथ समझौता किया और 2026 में लाइसेंस प्राप्त AI प्लेटफॉर्म शुरू करने की योजना बनाई ।

इसका मतलब है कि एक लेबल जिस AI कंपनी को ‘अधिकृत’ मान सकता है, वही कंपनी किसी दूसरे लेबल के लिए अब भी विवादित हो सकती है। इससे वैश्विक चार्ट नियमों को लागू करना जटिल और असमान हो सकता है ।

रिकॉर्डिंग उद्योग का अंतरराष्ट्रीय प्रतिनिधि संगठन IFPI ने AI-लेबलिंग वाले हिस्से का समर्थन किया है और अपने वैश्विक चार्ट सिस्टम में बदलाव लागू किए हैं । प्रस्ताव AI संगीत पर पूर्ण प्रतिबंध नहीं लगाता; मानव रचनात्मक योगदान वाला AI-सहायित गाना फिर भी चार्ट के लिए योग्य हो सकता है।

2. AI संगीत कंपनियों ने ट्रेनिंग डेटा कहां से लिया?

अदालती दस्तावेजों और जांचों से संकेत मिलता है कि कुछ AI संगीत कंपनियों ने सार्वजनिक इंटरनेट से बड़े पैमाने पर संगीत इकट्ठा किया।

• Suno ने संघीय मुकदमे में कहा कि उसके ट्रेनिंग डेटा में खुले इंटरनेट पर उपलब्ध “उचित गुणवत्ता वाली लगभग सभी संगीत फाइलें” शामिल हैं। कंपनी के अनुसार, इस प्रक्रिया में सार्वजनिक स्रोतों से करोड़ों रिकॉर्डिंग्स ली गईं ।
• रिकॉर्डिंग इंडस्ट्री एसोसिएशन ऑफ अमेरिका (RIAA) ने 2024 में Suno और Udio पर मुकदमा किया। आरोप था कि इन कंपनियों ने प्रमुख कलाकारों के बिना लाइसेंस वाले संगीत का इस्तेमाल AI मॉडल ट्रेन करने में किया ।
• जून 2026 में The Atlantic की जांच में सामने आया कि AI संगीत प्लेटफॉर्मों ने बड़े पैमाने पर कॉपीराइट वाली सामग्री अपने सिस्टम में शामिल की हो सकती है ।
• Concord Music बनाम Anthropic मामले में संगीत प्रकाशकों का आरोप है कि Anthropic का Claude, मांग किए जाने पर कॉपीराइट वाले गानों के बोल शब्दशः तैयार कर सकता है। प्रकाशकों का कहना है कि इससे संकेत मिलता है कि वे बोल ट्रेनिंग डेटा में मौजूद थे—हालांकि यह मामला व्यापक डेटा-संग्रह विवाद की तुलना में एक संकीर्ण कानूनी परीक्षण है ।
• जर्मनी की कलेक्टिंग सोसाइटी GEMA ने अगस्त 2026 में Suno के खिलाफ कॉपीराइट मुकदमा जीता, जिसे AI कंपनी के लिए बड़ा झटका माना जा रहा है ।
• लक्ज़मबर्ग की संगीत कंपनी Jamendo ने जून 2026 में Nvidia पर मुकदमा किया। आरोप है कि Nvidia ने बिना अनुमति उसके संगीत कैटलॉग का इस्तेमाल ऑडियो-केंद्रित AI सिस्टम ट्रेन करने में किया ।

इन मामलों का केंद्रीय सवाल यह है कि क्या इंटरनेट पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध होना किसी रिकॉर्डिंग को AI ट्रेनिंग के लिए स्वतः इस्तेमाल योग्य बना देता है। इस पर अदालतों का रुख अभी पूरी तरह स्पष्ट नहीं हुआ है।

3. कलाकारों की सहमति का संकट

इस विवाद में कलाकार अक्सर रिकॉर्ड लेबल और AI कंपनियों के बीच फंस जाते हैं।

दुनिया के सबसे बड़े वाद्य संगीतकार संघ, American Federation of Musicians, ने जून 2026 में Warner Music Group और Universal Music Group पर मुकदमा किया। संघ का आरोप है कि दोनों लेबलों ने सामूहिक समझौते का उल्लंघन करते हुए सदस्यों की रिकॉर्डिंग्स को Suno और Udio के AI ट्रेनिंग डेटा के रूप में लाइसेंस किया—वह भी संगीतकारों की सहमति और भुगतान के बिना ।

इसके अलावा, हजारों स्वतंत्र संगीतकार Suno और Udio के खिलाफ चल रहे सामूहिक मुकदमों में शामिल हुए हैं। उनका आरोप है कि उनकी रचनाओं का इस्तेमाल बिना अनुमति किया गया ।

लेबलों की स्थिति भी एक जैसी नहीं है:

• Warner Music ने नवंबर 2025 में Suno के साथ समझौता और लाइसेंसिंग डील की।
• Universal Music ने अक्टूबर 2025 में Udio के साथ समझौता किया और 2026 में लाइसेंस प्राप्त AI प्लेटफॉर्म शुरू करने की योजना बनाई।
• Sony Music ने इनमें से किसी के साथ समझौता नहीं किया और मुकदमे जारी रखे ।

यहीं इस विवाद की सबसे बड़ी विडंबना दिखाई देती है: जो लेबल चार्ट से ‘अनधिकृत AI’ को दूर रखने के नियम मांग रहे हैं, उन्हीं में से कुछ पर उनके अपने कलाकार आरोप लगा रहे हैं कि उन्होंने कलाकारों की अनुमति के बिना उनका संगीत AI कंपनियों को लाइसेंस किया ।

4. कलाकारों को मिल रहे तकनीकी सुरक्षा उपाय

2026 में कलाकारों के लिए कई व्यावसायिक और ओपन-सोर्स उपकरण सामने आए हैं।

• MusicShield: ArtyShield का यह टूल Symphonic के साथ साझेदारी में पेश किया गया है। यह ऑडियो की उन ध्वनिक और संगीत संबंधी विशेषताओं में सूक्ष्म बदलाव करता है जिन्हें जनरेटिव AI समझने और सीखने के लिए इस्तेमाल करता है। मानव श्रोताओं को गाना लगभग वैसा ही सुनाई देता है, लेकिन AI सिस्टम के लिए उसे पढ़ना और उससे सीखना कठिन बनाने का लक्ष्य है ।
• HarmonyCloak: टेनेसी यूनिवर्सिटी, नॉक्सविल और Lehigh University के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित यह ‘adversarial’ टूल रिलीज से पहले ऑडियो में ऐसी अप्रश्रव्य गड़बड़ियां जोड़ता है जो AI मॉडल की सीखने की प्रक्रिया को बाधित कर सकती हैं ।
• HaveIBeenTrained और Spawning.ai: ये ऑप्ट-आउट रजिस्ट्रियां कलाकारों को यह जांचने में मदद करती हैं कि उनका काम ज्ञात AI ट्रेनिंग डेटासेट में शामिल है या नहीं, और कुछ मामलों में उसे हटाने का अनुरोध करने देती हैं ।
• मेटाडेटा वॉटरमार्किंग: मास्टर ऑडियो फाइलों में स्वामित्व संबंधी जानकारी जोड़ना और अमेरिकी कॉपीराइट कार्यालय में रजिस्ट्रेशन कराना बाद में अधिकार साबित करने में मदद कर सकता है ।
• YouTube Content ID और DMCA नोटिस: AI-निर्मित क्लोन या अनधिकृत अपलोड का पता लगाने और उन्हें हटवाने के लिए ये मौजूदा प्रवर्तन उपाय इस्तेमाल किए जा सकते हैं ।
• Poison Pill: यह टूल ऐसे अदृश्य और अप्रश्रव्य बदलाव जोड़ता है जो AI मॉडल को भ्रमित कर सकते हैं, जबकि इंसानों को ऑडियो पहले जैसा सुनाई देता है ।

इन उपायों की सीमा

फिलहाल कोई एक सार्वभौमिक कानूनी या तकनीकी उपाय यह गारंटी नहीं देता कि किसी संगीत का AI ट्रेनिंग में इस्तेमाल असंभव हो जाएगा। कलाकारों को कॉपीराइट रजिस्ट्रेशन, सीमित और नियंत्रित वितरण, प्लेटफॉर्म ऑप्ट-आउट, मेटाडेटा और adversarial ऑडियो सुरक्षा जैसे कई स्तरों का संयोजन अपनाना पड़ता है ।

5. कानून बनाने की कोशिश

जनवरी 2026 में अमेरिकी प्रतिनिधि Madeleine Dean और Nathaniel Moran ने द्विदलीय Transparency and Responsibility for Artificial Intelligence Networks (TRAIN) Act पेश किया। प्रस्तावित कानून का उद्देश्य संगीतकारों, कलाकारों, लेखकों और अन्य रचनाकारों को यह पता लगाने में मदद करना है कि उनकी कॉपीराइट सामग्री का इस्तेमाल बिना अनुमति जनरेटिव AI मॉडल ट्रेन करने में हुआ या नहीं। इसमें AI ट्रेनिंग रिकॉर्ड की ‘traceability’ यानी स्रोत का पता लगाने की व्यवस्था शामिल है ।

निष्कर्ष: सहमति के ऊपर खड़ा एक अस्थिर समझौता

संगीत उद्योग में AI को लेकर टकराव लगभग हर दिशा में है—लेबल बनाम AI कंपनियां, लेबल बनाम उनके अपने कलाकार, कलाकार बनाम AI कंपनियां और लेबल बनाम लेबल।

चार्ट के लिए प्रस्तावित नियम इस बात पर सहमति का संकेत जरूर देते हैं कि मानव रचनात्मकता, पारदर्शिता और वैध लाइसेंसिंग जरूरी हैं। लेकिन ‘कौन-सा AI प्लेटफॉर्म अधिकृत है’ और ‘क्या कलाकारों ने वास्तव में अनुमति दी थी’ जैसे बुनियादी सवाल अब भी अनसुलझे हैं। फिलहाल यह प्रस्ताव गहरे मतभेदों के ऊपर लगाया गया एक साझा झंडा ज्यादा दिखाई देता है, अंतिम समाधान कम।

प्रस्ताव के प्रमुख बिंदु हैं:

• ‘काफी हद तक मानव-निर्मित’ होना: चार्ट में जगह पाने वाले ट्रैक में सार्थक मानवीय लेखन, संगीत-निर्माण या रचनात्मक योगदान होना चाहिए ।
• AI इस्तेमाल की स्पष्ट जानकारी: गाने में AI से तैयार या AI की मदद से बनाए गए हिस्सों का खुलासा करना होगा ।
• अधिकृत AI प्लेटफॉर्म का इस्तेमाल: जिस AI टूल से संगीत बनाया गया हो, उसके पास संबंधित अधिकारधारकों से उचित लाइसेंस होना चाहिए ।

हालांकि, यहीं से लेबलों के बीच मतभेद सामने आता है। Sony Music अभी भी Suno और Udio पर मुकदमे चला रहा है। दूसरी ओर, Warner Music ने नवंबर 2025 में Suno के साथ समझौता कर लाइसेंसिंग डील की, जबकि Universal Music ने अक्टूबर 2025 में Udio के साथ समझौता किया और 2026 में लाइसेंस प्राप्त AI प्लेटफॉर्म शुरू करने की योजना बनाई ।

इसका मतलब है कि एक लेबल जिस AI कंपनी को ‘अधिकृत’ मान सकता है, वही कंपनी किसी दूसरे लेबल के लिए अब भी विवादित हो सकती है। इससे वैश्विक चार्ट नियमों को लागू करना जटिल और असमान हो सकता है ।

रिकॉर्डिंग उद्योग का अंतरराष्ट्रीय प्रतिनिधि संगठन IFPI ने AI-लेबलिंग वाले हिस्से का समर्थन किया है और अपने वैश्विक चार्ट सिस्टम में बदलाव लागू किए हैं । प्रस्ताव AI संगीत पर पूर्ण प्रतिबंध नहीं लगाता; मानव रचनात्मक योगदान वाला AI-सहायित गाना फिर भी चार्ट के लिए योग्य हो सकता है।

2. AI संगीत कंपनियों ने ट्रेनिंग डेटा कहां से लिया?

अदालती दस्तावेजों और जांचों से संकेत मिलता है कि कुछ AI संगीत कंपनियों ने सार्वजनिक इंटरनेट से बड़े पैमाने पर संगीत इकट्ठा किया।

• Suno ने संघीय मुकदमे में कहा कि उसके ट्रेनिंग डेटा में खुले इंटरनेट पर उपलब्ध “उचित गुणवत्ता वाली लगभग सभी संगीत फाइलें” शामिल हैं। कंपनी के अनुसार, इस प्रक्रिया में सार्वजनिक स्रोतों से करोड़ों रिकॉर्डिंग्स ली गईं ।
• रिकॉर्डिंग इंडस्ट्री एसोसिएशन ऑफ अमेरिका (RIAA) ने 2024 में Suno और Udio पर मुकदमा किया। आरोप था कि इन कंपनियों ने प्रमुख कलाकारों के बिना लाइसेंस वाले संगीत का इस्तेमाल AI मॉडल ट्रेन करने में किया ।
• जून 2026 में The Atlantic की जांच में सामने आया कि AI संगीत प्लेटफॉर्मों ने बड़े पैमाने पर कॉपीराइट वाली सामग्री अपने सिस्टम में शामिल की हो सकती है ।
• Concord Music बनाम Anthropic मामले में संगीत प्रकाशकों का आरोप है कि Anthropic का Claude, मांग किए जाने पर कॉपीराइट वाले गानों के बोल शब्दशः तैयार कर सकता है। प्रकाशकों का कहना है कि इससे संकेत मिलता है कि वे बोल ट्रेनिंग डेटा में मौजूद थे—हालांकि यह मामला व्यापक डेटा-संग्रह विवाद की तुलना में एक संकीर्ण कानूनी परीक्षण है ।
• जर्मनी की कलेक्टिंग सोसाइटी GEMA ने अगस्त 2026 में Suno के खिलाफ कॉपीराइट मुकदमा जीता, जिसे AI कंपनी के लिए बड़ा झटका माना जा रहा है ।
• लक्ज़मबर्ग की संगीत कंपनी Jamendo ने जून 2026 में Nvidia पर मुकदमा किया। आरोप है कि Nvidia ने बिना अनुमति उसके संगीत कैटलॉग का इस्तेमाल ऑडियो-केंद्रित AI सिस्टम ट्रेन करने में किया ।

इन मामलों का केंद्रीय सवाल यह है कि क्या इंटरनेट पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध होना किसी रिकॉर्डिंग को AI ट्रेनिंग के लिए स्वतः इस्तेमाल योग्य बना देता है। इस पर अदालतों का रुख अभी पूरी तरह स्पष्ट नहीं हुआ है।

3. कलाकारों की सहमति का संकट

इस विवाद में कलाकार अक्सर रिकॉर्ड लेबल और AI कंपनियों के बीच फंस जाते हैं।

दुनिया के सबसे बड़े वाद्य संगीतकार संघ, American Federation of Musicians, ने जून 2026 में Warner Music Group और Universal Music Group पर मुकदमा किया। संघ का आरोप है कि दोनों लेबलों ने सामूहिक समझौते का उल्लंघन करते हुए सदस्यों की रिकॉर्डिंग्स को Suno और Udio के AI ट्रेनिंग डेटा के रूप में लाइसेंस किया—वह भी संगीतकारों की सहमति और भुगतान के बिना ।

इसके अलावा, हजारों स्वतंत्र संगीतकार Suno और Udio के खिलाफ चल रहे सामूहिक मुकदमों में शामिल हुए हैं। उनका आरोप है कि उनकी रचनाओं का इस्तेमाल बिना अनुमति किया गया ।

लेबलों की स्थिति भी एक जैसी नहीं है:

• Warner Music ने नवंबर 2025 में Suno के साथ समझौता और लाइसेंसिंग डील की।
• Universal Music ने अक्टूबर 2025 में Udio के साथ समझौता किया और 2026 में लाइसेंस प्राप्त AI प्लेटफॉर्म शुरू करने की योजना बनाई।
• Sony Music ने इनमें से किसी के साथ समझौता नहीं किया और मुकदमे जारी रखे ।

यहीं इस विवाद की सबसे बड़ी विडंबना दिखाई देती है: जो लेबल चार्ट से ‘अनधिकृत AI’ को दूर रखने के नियम मांग रहे हैं, उन्हीं में से कुछ पर उनके अपने कलाकार आरोप लगा रहे हैं कि उन्होंने कलाकारों की अनुमति के बिना उनका संगीत AI कंपनियों को लाइसेंस किया ।

4. कलाकारों को मिल रहे तकनीकी सुरक्षा उपाय

2026 में कलाकारों के लिए कई व्यावसायिक और ओपन-सोर्स उपकरण सामने आए हैं।

• MusicShield: ArtyShield का यह टूल Symphonic के साथ साझेदारी में पेश किया गया है। यह ऑडियो की उन ध्वनिक और संगीत संबंधी विशेषताओं में सूक्ष्म बदलाव करता है जिन्हें जनरेटिव AI समझने और सीखने के लिए इस्तेमाल करता है। मानव श्रोताओं को गाना लगभग वैसा ही सुनाई देता है, लेकिन AI सिस्टम के लिए उसे पढ़ना और उससे सीखना कठिन बनाने का लक्ष्य है ।
• HarmonyCloak: टेनेसी यूनिवर्सिटी, नॉक्सविल और Lehigh University के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित यह ‘adversarial’ टूल रिलीज से पहले ऑडियो में ऐसी अप्रश्रव्य गड़बड़ियां जोड़ता है जो AI मॉडल की सीखने की प्रक्रिया को बाधित कर सकती हैं ।
• HaveIBeenTrained और Spawning.ai: ये ऑप्ट-आउट रजिस्ट्रियां कलाकारों को यह जांचने में मदद करती हैं कि उनका काम ज्ञात AI ट्रेनिंग डेटासेट में शामिल है या नहीं, और कुछ मामलों में उसे हटाने का अनुरोध करने देती हैं ।
• मेटाडेटा वॉटरमार्किंग: मास्टर ऑडियो फाइलों में स्वामित्व संबंधी जानकारी जोड़ना और अमेरिकी कॉपीराइट कार्यालय में रजिस्ट्रेशन कराना बाद में अधिकार साबित करने में मदद कर सकता है ।
• YouTube Content ID और DMCA नोटिस: AI-निर्मित क्लोन या अनधिकृत अपलोड का पता लगाने और उन्हें हटवाने के लिए ये मौजूदा प्रवर्तन उपाय इस्तेमाल किए जा सकते हैं ।
• Poison Pill: यह टूल ऐसे अदृश्य और अप्रश्रव्य बदलाव जोड़ता है जो AI मॉडल को भ्रमित कर सकते हैं, जबकि इंसानों को ऑडियो पहले जैसा सुनाई देता है ।

इन उपायों की सीमा

फिलहाल कोई एक सार्वभौमिक कानूनी या तकनीकी उपाय यह गारंटी नहीं देता कि किसी संगीत का AI ट्रेनिंग में इस्तेमाल असंभव हो जाएगा। कलाकारों को कॉपीराइट रजिस्ट्रेशन, सीमित और नियंत्रित वितरण, प्लेटफॉर्म ऑप्ट-आउट, मेटाडेटा और adversarial ऑडियो सुरक्षा जैसे कई स्तरों का संयोजन अपनाना पड़ता है ।

5. कानून बनाने की कोशिश

जनवरी 2026 में अमेरिकी प्रतिनिधि Madeleine Dean और Nathaniel Moran ने द्विदलीय Transparency and Responsibility for Artificial Intelligence Networks (TRAIN) Act पेश किया। प्रस्तावित कानून का उद्देश्य संगीतकारों, कलाकारों, लेखकों और अन्य रचनाकारों को यह पता लगाने में मदद करना है कि उनकी कॉपीराइट सामग्री का इस्तेमाल बिना अनुमति जनरेटिव AI मॉडल ट्रेन करने में हुआ या नहीं। इसमें AI ट्रेनिंग रिकॉर्ड की ‘traceability’ यानी स्रोत का पता लगाने की व्यवस्था शामिल है ।

निष्कर्ष: सहमति के ऊपर खड़ा एक अस्थिर समझौता

संगीत उद्योग में AI को लेकर टकराव लगभग हर दिशा में है—लेबल बनाम AI कंपनियां, लेबल बनाम उनके अपने कलाकार, कलाकार बनाम AI कंपनियां और लेबल बनाम लेबल।

चार्ट के लिए प्रस्तावित नियम इस बात पर सहमति का संकेत जरूर देते हैं कि मानव रचनात्मकता, पारदर्शिता और वैध लाइसेंसिंग जरूरी हैं। लेकिन ‘कौन-सा AI प्लेटफॉर्म अधिकृत है’ और ‘क्या कलाकारों ने वास्तव में अनुमति दी थी’ जैसे बुनियादी सवाल अब भी अनसुलझे हैं। फिलहाल यह प्रस्ताव गहरे मतभेदों के ऊपर लगाया गया एक साझा झंडा ज्यादा दिखाई देता है, अंतिम समाधान कम।