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Mann wegen Betrugs mit 8-Millionen-Dollar-KI-Musik-Lizenzgebühren schuldig gesprochen
Am 24. März 2026 gab die Staatsanwaltschaft des Southern District of New York bekannt, dass Michael Smith, ein Mann aus North Carolina, sich schuldig bekannt habe, wegen Verschwörung zur Begehung von Betrug über elektronische Kommunikationsmittel. Er habe künstliche Intelligenz-Technologie eingesetzt, um illegal mehr als 8 Millionen US-Dollar an Streaming-Lizenzeinnahmen zu erlangen.
Smith habe Hunderttausende von Musikwerken mittels KI generiert und Tausende gefälschter Konten sowie automatisierte Bot-Programme eingesetzt, um auf gängigen Plattformen wie Spotify, Apple Music, Amazon Music und YouTube Music Milliarden von falschen Abspielvorgängen zu erzeugen. Um die betrugsbekämpfenden Algorithmen der Plattformen zu umgehen, habe er die Abspielzahlen fein auf eine umfangreiche Musikbibliothek verteilt und so sichergestellt, dass das abnormale Wachstum einzelner Tracks keine behördlichen Warnungen auslöste.
Dieser Fall zeigt die tiefgreifenden Schäden auf, die die Kombination aus generativer KI und automatisierten Skripten für die Ökonomie der Kreativen verursacht. Da die von den gängigen Streaming-Plattformen weit verbreitete Modell der proportionalen Verteilung der Einnahmepools zum Einsatz kommt, verdünnen diese nicht realen Abspielzahlen den Gesamtbetrag im Pool und führen faktisch zum Entzug legitimer Einkünfte für echte Musiker und Songwriter.
Der US-Staatsanwalt Jay Clayton erklärte, dass dieser Fall den typischen Fall von groß angelegtem kommerziellen Betrug mittels KI markiere, der nun rechtlich geahndet werde. Da die Kosten für die KI-gestützte Inhaltserzeugung weiter sinken, werde die Frage, wie „nicht-menschlich erstellte“ Inhalte und „falsche Konsumation“ identifiziert werden können, zu einer Governance-Frage, der sich die Branche der digitalen Inhalte stellen müsse. Dies erfordere nicht nur, dass Plattformen ihre Überwachungstechnologien aufrüsten, sondern könnte auch dazu führen, dass die Streaming-Branche ihre Mechanismen zur Abrechnung von Lizenzgebühren neu strukturiert, um Fairness und Authentizität im Content-Ökosystem zu gewährleisten.
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