About the work
El artículo presenta un marco integrado de análisis sobre la producción musical asistida por inteligencia artificial generativa, abordando de manera simultánea tres dimensiones del problema: la técnica, la legal y la ética.
En su dimensión técnica, la obra examina los mecanismos mediante los cuales los sistemas generativos de audio —incluyendo MusicGen, Suno, Udio y Stable Audio— dejan rastros identificables en las señales que producen, describe las características espectrales y estadísticas que distinguen el audio generado del audio de origen humano, y analiza los sistemas de detección, watermarking (AudioSeal) y metadatos verificables de procedencia (estándar C2PA) como infraestructura de autenticación. Se propone una jerarquía de robustez de evidencia aplicable en contextos de disputa formal.
En su dimensión legal, la obra analiza el estado del marco regulatorio sobre autoría e inteligencia artificial —con referencia particular a los informes de la Oficina de Derechos de Autor de los Estados Unidos (USCO, 2024 y 2025)— y propone cinco criterios operativos originales para evaluar la predominancia de autoría humana en obras producidas con participación de sistemas generativos.
En su dimensión ética, la obra examina las responsabilidades del creador frente a su comunidad y audiencia, el impacto diferencial de la IA en el mercado del trabajo musical, y los rasgos que caracterizan una práctica de creación con IA técnicamente sólida y culturalmente sostenible.
AI Availability Declaration
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Creativity declaration
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AI |
Human |
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Work information
Title Autenticación, autoría y creación híbrida en la música generada por inteligencia artificial: un marco técnico, legal y ético para creadores e ingenieros
El artículo presenta un marco integrado de análisis sobre la producción musical asistida por inteligencia artificial generativa, abordando de manera simultánea tres dimensiones del problema: la técnica, la legal y la ética.
En su dimensión técnica, la obra examina los mecanismos mediante los cuales los sistemas generativos de audio —incluyendo MusicGen, Suno, Udio y Stable Audio— dejan rastros identificables en las señales que producen, describe las características espectrales y estadísticas que distinguen el audio generado del audio de origen humano, y analiza los sistemas de detección, watermarking (AudioSeal) y metadatos verificables de procedencia (estándar C2PA) como infraestructura de autenticación. Se propone una jerarquía de robustez de evidencia aplicable en contextos de disputa formal.
En su dimensión legal, la obra analiza el estado del marco regulatorio sobre autoría e inteligencia artificial —con referencia particular a los informes de la Oficina de Derechos de Autor de los Estados Unidos (USCO, 2024 y 2025)— y propone cinco criterios operativos originales para evaluar la predominancia de autoría humana en obras producidas con participación de sistemas generativos.
En su dimensión ética, la obra examina las responsabilidades del creador frente a su comunidad y audiencia, el impacto diferencial de la IA en el mercado del trabajo musical, y los rasgos que caracterizan una práctica de creación con IA técnicamente sólida y culturalmente sostenible.
Work type Article
Tags inteligencia artificial generativa, protección de obras musicales, producción musical asistida por ia, ética en inteligencia artificial, procedencia de contenido digital, marcas de agua en audio (audio watermarking), autenticación de contenido digital, derechos de autor y tecnología, autoría en obras digitale, música generada por ia
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Registry info in Safe Creative
Identifier 2603315131278
Entry date Mar 31, 2026, 7:57 PM UTC
License Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0
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Copyright registered declarations
Author. Holder FERNANDO NAVARRO LOPEZ. Date Mar 31, 2026.
Information available at https://www.safecreative.org/work/2603315131278-autenticacion-autoria-y-creacion-hibrida-en-la-musica-generada-por-inteligencia-artificial-un-marco-tecnico-legal-y-etico-para-creadores-e-ingenieros
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Registration: 2603315131278
