Витік даних Suno: старі вихідні коди та скрипти для скрейпінгу
Витік даних Suno: старі вихідні коди та скрипти для скрейпінгу
Хакер опублікував старі вихідні дані Suno, що підтверджує використання мільйонів треків для навчання моделі. Це викликало нові питання щодо законності їхніх дій.
Витік даних Suno: старі вихідні коди та скрипти для скрейпінгу
Хакер під ніком ellie.191 опублікував старі вихідні дані Suno, що підтвердило підозри про те, що модель навчалася на основі мільйонів треків і текстів, зібраних з YouTube Music, Deezer, Genius, Pond5, Jamendo, Freesound та IMSLP. У витоках виявилися вихідні дані за 2023–2024 роки та скрипти для скрейпінгу.
З YouTube Music було викрадено більше 2 мільйонів кліпів. Розробники спеціально завантажували акапелли, щоб отримати чистий вокал для навчання. Для обходу захисту YouTube Suno використовували сторонній сервіс Bright Data, а в планах було завантажити мільйон годин подкастів через PodcastIndex.
Suno стверджують, що навчання моделей на матеріалах, які публічно доступні в інтернеті, є fair use (таке поняття існує в США).
Витік стався ще в листопаді 2025 року, але компанія технічно замовчувала про це. Поряд з цим витекли й дані клієнтів: електронні адреси, номери телефонів та платіжна інформація з Stripe. Suno виправдовуються тим, що повних номерів карт у них не було, тому за законом вони не були зобов'язані повідомляти користувачів.
Зараз RIAA (Американська асоціація звукозаписуючих компаній) судиться з Suno за порушення авторських прав, і цей витік став для них справжнім подарунком.
Чому це важливо
АналітикаЦей витік даних став важливим моментом у справі Suno, підкреслюючи ризики, пов'язані з використанням авторських матеріалів для навчання AI. Це також може мати серйозні наслідки для компанії в судовому процесі.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
JSON — структуровані дані для програм, API та AI-агентів
Повний практичний посібник з формату JSON: синтаксичні правила, серіалізація через parse/stringify, робота з REST API, JSON Schema та структурований вивід для штучного інтелекту.
Формати DOCX та XLSX: коли потрібен повноцінний фінальний документ від ШІ
Повний практичний посібник з генерації та опрацювання документів DOCX і таблиць XLSX за допомогою ШІ: порівняння з Markdown та CSV, промпт-інжиніринг, робота з формулами та автоматизація в коді.
Судові позови щодо авторського права (Copyright & AI Training)
Глобальне протистояння між письменниками, художниками, газетами (наприклад, The New York Times) та AI-корпораціями (OpenAI, Anthropic, Meta). Аналіз юридичної концепції 'Fair Use' (добросовісне використання) та майбутнього ліцензування контенту для навчання моделей.
Авторське право та ліцензії в еру ШІ
Правовий статус інтелектуальної власності на контент, створений нейромережами. Прецеденти Бюро авторських прав США та ЄС: відсутність копірайту на чисті результати генерацій, статус навчання на чужих творах (Fair Use) та ліцензії відкритих моделей.