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Homem condenado nos EUA por burla gigante no streaming com recurso a Inteligência Artificial

Esquema permitiu defraudar plataformas de streaming em 10 milhões de dólares, através de músicas que ninguém conhece .

25 de março de 2026 às 01:30

Um norte-americano de 52 anos, Michael Smith, foi condenado por fraude nos EUA por ter usado a Inteligência Artificial num esquema fraudulento que que lhe permitiu gerar receitas ilícitas superiores a 8,64 milhões de euros em plataformas de streaming de música.

Segundo as autoridades norte-americanas, o burlão criou primeiro milhares de músicas com recurso a ferramentas de IA que disponibilizou em plataformas de streaming. Estas músicas eram depois reproduzidas de forma massiva através de redes automatizadas de contas falsas, conhecidas como “bots”, que simulavam utilizadores reais.

O esquema decorreu entre 2017 e 2024 e explorava diretamente o modelo de remuneração das plataformas de streaming — como Spotify, Apple Music ou YouTube Music — que pagam aos detentores de direitos em função do número de reproduções. Ao inflacionar artificialmente esses números, o arguido conseguiu gerar milhões de streams diários, chegando a registar 661 mil reproduções diárias que chegaram a render mais de um milhão de dólares em apenas 12 meses. 

“Embora as músicas e os ouvintes fossem falsos, os milhões de dólares que Smith roubou eram reais. Milhões de dólares em direitos autorais que Smith desviou de artistas reais e detentores de direitos legítimos e merecedores cujas músicas foram reproduzidas legitimamente", pode ler-se. "O esquema descarado de Smith chegou ao fim, pois ele foi condenado por um crime federal", reiterou o procurador Damian Williams. 

O arguido enfrenta agora uma pena que pode chegar a vários anos de prisão, além da possível apreensão dos milhões obtidos ilegalmente. O processo é apontado como um dos primeiros exemplos relevantes de criminalidade associada ao uso de IA na indústria musical, levantando preocupações sobre a vulnerabilidade do setor face a este tipo de práticas.

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