Lo scorso aprile, una nota pop star ha fatto notizia quando ha annunciato su Twitter, ora X, che avrebbe diviso le royalties al 50%
con chiunque avesse usato la sua voce per una canzone generata
dall'intelligenza artificiale. Ciò ha scatenato l'industria musicale in un
frenetico tumulto finché la gente non si è calmata e ha iniziato a pensare in
modo sensato. L'artista in questiones è sempre stato una sostenitore della tecnologia
futuristica, ma ciò non significa che sia già qui. E anche se non sa cantare come Whitney Houston: il suo
talento è più quello di cantautrice e produttrice.
L'intelligenza artificiale può
fare molte cose e si sta evolvendo per aggiungere ancora più capacità.
Rilevamento delle frodi, ricerca astronomica, chatbot e Siri sono alcuni dei
suoi utilizzi. Ma non abbiamo ancora risolto molti dei problemi. Di recente,
un'auto a guida autonoma ha fatto irruzione in una scena del crimine in
California, delimitata con nastro giallo della polizia. Le Tesla hanno un
problema per cui non si muovono se si mette un cono stradale sopra il cofano.
Né l'intelligenza
artificiale incoraggia necessariamente le buone abitudini. Il mio vecchio
vicino Evan era letteralmente più stupido di un sacco di martelli, ma ha avuto
la saggezza di togliere l'Alexa alla figlia di tre anni perché "non voglio
insegnarle a urlare alla tecnologia". (Questa è una persona non facente parte di uno standard
elevato di, gente.)
Il problema con l'uso
dell'intelligenza artificiale per qualsiasi tipo di arte creativa è che questi
sistemi sono addestrati sull'output, non sul processo. Secondo il generatore di
musica AI Soundful, "Il deep learning implica l'addestramento di un
generatore di musica artificiale su un ampio set di dati di musica esistente...
Le reti neurali imitano il modo in cui funziona il nostro cervello quando crea musica".
Solo che si tratta di due cose
completamente diverse. I Large Language Models (LLM) si basano sull'input di
canzoni esistenti (il più delle volte protette da copyright), ridotte a
trilioni di piccoli 1 e 0, dove possono quindi analizzare schemi e generare
casualmente ritmi e testi in base ai dati forniti dagli ingegneri. È così che
funziona il cervello umano quando compone? Probabilmente no, ma francamente non
lo sappiamo: i neuroscienziati non l'hanno ancora capito del tutto. Con
tecnologie di imaging medico molto avanzate come MRI, CAT e PET basate su
ligandi, i ricercatori possono dire quali parti del cervello si accendono e
quali sostanze chimiche vengono rilasciate, ma la vera procedura passo dopo
passo a livello cellulare è un mistero. A complicare le cose c'è il fatto che
la musica non ha un impatto solo su un'area, ma viene elaborata dai sistemi
nervoso limbico, neuroendocrino e autonomo, insieme a un certo coinvolgimento
della corteccia cerebrale.)
Questo non significa escludere
del tutto l'uso dell'intelligenza artificiale nella musica. Un articolo del
2018 pubblicato dai neurologi del Berklee College of Music and Health, la dott.
ssa Samata Sharma e il dott. David Silbersweig, ha suggerito che, grazie
all'effetto terapeutico della musica sul cervello, un giorno l'apprendimento
automatico potrebbe essere personalizzato per trattare disturbi funzionali come
dolore cronico, depressione e Parkinson.
Ma è arte?
Non secondo l'Oxford English
Dictionary, che definisce "arte" come "l'espressione o
l'applicazione dell'abilità creativa e dell'immaginazione umana". Se non
comprendiamo davvero la procedura creativa del cervello in primo luogo, come
possiamo provare a replicarla con la tecnologia? Certo, puoi chiedere all'IA di
generare un'"immagine" o un "contenuto", ma baserà il
risultato sui dati che le sono stati forniti piuttosto che tramite il processo
cognitivo del pensiero immaginativo. Non sappiamo ancora come funziona
quest'ultimo.
Le persone che scelgono di
viaggiare pericolosamente sul retro di un pick-up. E in alcune persone sembra
essere completamente assente.
C'è anche quel piccolo fatto
scomodo che i techbros MBA avidi di denaro non amano riconoscere: la grande
arte infrange le regole. Devi conoscere le regole per infrangerle e hai bisogno
di sensibilità artistica per sapere quando e dove infrangerle. Le canzoni dei
Wu-Tang e di Avicii che stanno sparando a tutto volume nei loro AirPods in palestra? Quei ragazzi hanno infranto le regole. Le tecniche di produzione
di RZA hanno influenzato il rap per il decennio successivo e Avicii è stato il
pioniere della miscela di elettronica con soul melodico, funk, blues e country
strutturati in un formato di canzone tradizionale.
Di recente ho avuto una
discussione su LinkedIn con un appassionato di intelligenza artificiale che ha
sottolineato gli aspetti positivi di generatori musicali come Loudly e
Soundful, e devo ammettere che ha fatto un buon ragionamento. Democratizzano il
processo creativo in modo che non sia necessario uno studio, o strumenti, o
anche un background musicale, solo una connessione Internet. Possono aiutare a
superare il blocco dello scrittore o fornire un buon punto di partenza. Possono
aiutare gli studenti a imparare a comporre diverse parti di una canzone: ritmo,
melodia, armonia, testo. In breve, sono perfetti per hobbisti, dilettanti o
principianti.
Il problema sorge quando i CEO
decidono che l'intelligenza artificiale può e dovrebbe sostituire i veri
musicisti professionisti. Capisco che a volte gli artisti possono essere una
seccatura. Sono costosi, strani e puzzolenti; si ubriacano sul palco e non
sanno esibirsi; dicono cose oltraggiose sulla stampa e causano un incubo per il
team PR dell'etichetta. Ma hanno anche la capacità di creare un prodotto molto
migliore dei sistemi di intelligenza artificiale. La cosa più importante è che
possono entrare in contatto con il pubblico, cosa che un bot non può fare. Di
recente ho guardato una clip su YouTube di un concerto della cantautrice
indie-pop norvegese/icona queer Girl in Red, in cui diverse coppie lesbiche tra
il pubblico si sono fidanzate durante lo spettacolo o vi hanno partecipato
insieme per celebrare le loro imminenti nozze. Il che è una straordinaria
testimonianza della capacità della musica di creare una comunità vivace e
accogliente con spazi sicuri, e dimostra anche l'importanza di una componente
umana nell'arte.
Un rumoroso, puzzolente e
assetato di energia centro elaborazione dati nella Virginia settentrionale.
Nel frattempo nessuno ha
dichiarato il proprio impegno eterno in uno di questi. Nella foto: un rumoroso,
puzzolente e assetato di energia centro elaborazione dati nella Virginia
settentrionale.
Se vuoi utilizzare l'intelligenza artificiale, ecco cosa pui fare. Avvia un
generatore selezionando genere, tempo, durata, tonalità e strumenti. Chiedi a
ChatGPT qualche testo in rima su Elon Musk o sul tecnofascismo e fallo passare
attraverso un software in grado di replicare la voce acuta e sottile di Grimes.
Ho testato una manciata di prodotti e sembra che la loro capacità finisca lì
(anche se alcuni sono migliori di altri; Loudly ha prodotto una cacofonia di 30
secondi che posso solo descrivere come "pastiglie dei freni usurate su una
Ford Crown Victoria del '92"). Potresti quindi scrivere un codice che
abbina una melodia a pochi accordi semplici o struttura la tua composizione in
un formato tradizionale strofa-ponte-ritornello. Puoi farlo mille volte se vuoi
e produrre mille canzoni pop diverse, ma ugualmente monotone, a quattro accordi
che durano 3:35. E suonerà molto come il recente disastroso set di Grimes al
Coachella, ma non come la musica che l'ha resa famosa in primo luogo.
Un mio amico molto
intelligente, che ha lavorato in una grande azienda tecnologica Fortune 500 per
quasi dieci anni, ha saggiamente consigliato l'altro giorno che
"l'intelligenza artificiale deve rimanere nella sua corsia". Non
dubito che sia molto promettente per le aree che richiedono assunzione,
riconoscimento di modelli e previsione di grandi set di dati: medicina,
trasporti, meteo, ecc. Sfortunatamente l'abbiamo usato principalmente finora per
rubare da opere protette da copyright senza il consenso degli autori, generare
falsi nudi di Jennifer Lawrence e produrre chatbot di vendita di siti Web
difettosi, peggiorando nel contempo la nostra crisi climatica con i suoi
requisiti di elettricità dilaganti e ingordi. L'ultimo posto in cui abbiamo
bisogno dell'IA è sulle onde radio. O nell'arte. O nella letteratura. Proprio
come l'uva proverbiale, "tienila al buio finché non matura".