O Spotify anunciou, nesta terça-feira (20), uma varredura em seu sistema de recomendações de músicas por meio da qual mais de 50 milhões de faixas geradas por Inteligência Artificial e dadas como “spam” foram removidas. Através de seu blog oficial – Spotify Newsroom –, a plataforma informou que iniciou 2026 fazendo uma análise do padrão de comportamento dos usuários em relação às músicas que lhes eram recomendadas. Notou-se, então, algo em comum: as “faixas que os ouvintes estavam pulando, ignorando ou dizendo que não queriam ouvir” eram justamente “aquelas identificadas como de baixa qualidade ou spam”.
O streaming alega que uma de suas prioridades máximas é a experiência do usuário em sua navegação pela plataforma, e isso inclui as músicas que são recomendadas para cada perfil. Na publicação do blog, o Spotify afirma que “conteúdo irrelevante e spam gerados por IA não devem aparecer nas recomendações, e fizemos alterações para mantê-los de fora e proteger a experiência de audição”.
Além da recém-anunciada remoção de mais de 50 milhões de faixas do sistema de recomendações, o que foi feito ao longo deste ano, a plataforma alega ter concretizado, ao longo dos últimos seis meses, várias outras adaptações em seu sistema de recomendações a fim de colocar em evidência mais músicas criadas por “artistas autênticos e humanos”.
Em setembro de 2025, inclusive, o Spotify havia anunciado a remoção de mais de 75 milhões de faixas detectadas como “spam”, por configurar “violações graves” de suas regras. Na ocasião, porém, essa remoção não foi somente do sistema de recomendações, mas de toda a plataforma. Um porta-voz do Spotify reportou ao Music Business Worldwide que o streaming segue fazendo a varredura de conteúdo que “viola as regras de forma grave ou repetida”.
Detecção de conteúdo classificado como “spam” é multifatorial, avalia Spotify
Anteriormente, o Spotify já havia reportado que seus editores utilizam de um mesmo padrão de operações na hora de programar conteúdos, a fim de evitar colocar para girar conteúdos tidos como “de má qualidade ou spam”.
Destacou-se, ainda, que a identificação dessas faixas consiste em uma análise multifatorial: “Nenhum sinal isolado consegue detectar conteúdo de baixa qualidade ou spam sozinho, então combinamos vários: engajamento e feedback dos ouvintes, padrões de upload, metadados e informações de diversas ferramentas de detecção de IA de terceiros”. A plataforma concluiu, ainda, que: “A tecnologia de detecção por IA, em particular, tem limitações, e isso só vai se tornar mais difícil à medida que a IA generativa evolui”.
