Perché l'audio ha bisogno del suo copilota AI

Quando si parla di intelligenza artificiale in musica, la si percepisce spesso come un pulsante magico: basta digitare un comando e si ottiene una traccia. L'idea cattura l'attenzione dei media, ma spaventa anche i musicisti. Chi detiene il risultato? Di chi è la musica che alimenta i dati di training? E dove si colloca il talento umano quando è il software a "creare"?

Quando gli sviluppatori parlano di produttività, GitHub Copilot viene spesso menzionato. Ciò che lo rende interessante non è il fatto che scriva codice da solo. È sempre disponibile quando serve e offre aiuto senza intralciare. Anche i musicisti potrebbero trarre vantaggio dallo stesso tipo di supporto.

C'è un altro modo di pensare agli strumenti musicali. Un modo in cui si inseriscono naturalmente nel modo di lavorare dei musicisti, aiutando le idee a svilupparsi e lasciando più spazio all'espressione.

Tuttavia, l'audio è diverso dal codice: prende forma attraverso l'ascolto, la ripetizione e l'interazione fisica con uno strumento. Un musicista potrebbe leggere uno spartito, modificare qualche nota, riascoltarlo, esercitarsi su un passaggio difficile e poi riscriverne metà. Un copilota musicale deve rispettare questo principio: invece di decidere come dovrebbe essere una canzone, deve rimuovere gli ostacoli e accorciare il percorso dall'idea alla melodia.

L'industria sta ancora cercando di capire cosa significhi l'intelligenza artificiale per la musica

L'industria musicale è nel mezzo di un cambiamento culturale e tecnologico. L'intelligenza artificiale generativa sta diventando una vera e propria forza nel modo in cui la musica viene creata, distribuita e consumata.

Deezer dice Una quota considerevole di caricamenti giornalieri ora mostra segni di generazione di intelligenza artificiale, il che solleva interrogativi su scoperta, qualità e affidabilità. Intere "bande" generate dall'intelligenza artificiale senza membri umani hanno ha iniziato a guadagnare terreno online, sollevando nuove preoccupazioni sull'autenticità, sul legame con i fan e su cosa significhi realmente "fare" musica.

Allo stesso tempo, gli accordi di licenza stanno rimodellando le regole. Aziende come Suno e Udio sono passate dai primi esperimenti a accordi formali con i titolari dei dirittiE più recentemente, NVIDIA e Universal Music firmato un accordo per un'intelligenza artificiale responsabile per realizzare strumenti di creazione, scoperta e coinvolgimento musicale basati sull'intelligenza artificiale con il contributo diretto degli artisti.

Tuttavia, mentre alcuni player si affrettano ad automatizzare la creatività o a lanciare band interamente generate dall'intelligenza artificiale, l'industria non ha ancora deciso come – o addirittura se – l'intelligenza artificiale si inserirà nel futuro della musica. Con il continuo sviluppo della tecnologia, è probabile che il dibattito cambi di nuovo. La grande domanda sarà quali strumenti di intelligenza artificiale si conquisteranno effettivamente la fiducia dei musicisti una volta che l'entusiasmo si sarà esaurito, e dove si traccerà un confine tra... 'democratizzare' la musica e premiare il talento creativo.

Mentre il settore impara ad adattarsi all'intelligenza artificiale e a discuterne il ruolo, alcune aziende si stanno concentrando sui veri creatori e stanno sviluppando strumenti intelligenti e accessibili che li soddisfino ovunque si trovino. Questo approccio potrebbe rivelarsi più sostenibile nel lungo periodo.

Una mentalità da copilota invece di una scorciatoia dell'intelligenza artificiale

Mentre l'intelligenza artificiale (IA) è molto apprezzata per la codifica, i video o il testo, l'audio spesso riceve meno attenzione. La maggior parte dei sistemi di IA si basa su un'idea semplice: si digita un prompt e si ottiene un output. Ai musicisti vengono solitamente offerti strumenti generativi che promettono risultati immediati. Tuttavia, creare musica è un processo: viene testato, perfezionato e plasmato nel tempo.

È qui che inizia la vera distinzione. Gli strumenti che tentano di "finire" un brano rischiano di interrompere quel processo. Gli strumenti che supportano iterazione, feedback ed esplorazione possono diventarne parte.

Quando uno strumento cerca di "finire" un brano per il musicista, può facilmente interferire con quel fragile processo. Può produrre qualcosa di rifinito, ma salta il lento andirivieni in cui le idee maturano effettivamente. Al contrario, un ecosistema di strumenti che offre feedback, suggerisce aggiustamenti o aiuta a catturare un'idea senza interromperla può diventare silenziosamente parte del flusso di lavoro. La tecnologia non sostituisce il musicista, rimane sullo sfondo, supportando il ritmo della creazione. Questo tipo di supporto diventa particolarmente prezioso nei momenti creativi quotidiani che raramente fanno notizia, ma che plasmano il modo in cui la musica viene effettivamente creata:

• Quando un musicista vuole rimodellare un brano esistente
• Un compositore ha bisogno di ascoltare le voci prima di registrare
• Esercitarsi da soli lascia i musicisti incerti sul fatto che stiano migliorando
• Passare da uno strumento all'altro rallenta le idee invece di farle progredire
• Fermarsi a documentare un'idea ucciderebbe il flusso creativo

Ad esempio, imparare a suonare la chitarra da soli può essere frustrante. Non sempre si sa se si sta migliorando, o se quell'accordo sbagliato è stato solo un errore o qualcosa su cui lavorare. Il feedback è un dono prezioso per un musicista in qualsiasi fase del suo percorso, ma è particolarmente utile per i principianti.

Immaginate un chitarrista che suona un riff. L'intelligenza artificiale può fungere da tutor intelligente, offrendo feedback personalizzati ogni volta che il musicista ha tempo per esercitarsi e monitorando tono e ritmo in tempo reale per affinare la tecnica. Quando un musicista improvvisa, è fondamentale mantenere il flusso creativo – e cosa c'è di più dirompente che fermarsi per registrare il nuovo brano nella notazione? L'intelligenza artificiale può essere d'aiuto in questo caso, ascoltando un'esecuzione e trasformandola in uno spartito leggibile. In questo modo, la creazione musicale diventa un processo del tutto logico, senza ostacoli organizzativi o tecnici. È il momento in cui i musicisti possono vedere l'intelligenza artificiale come il carburante per creare capolavori, anziché l'ingegnere che li ha creati. Gruppo Muse, un ecosistema simile sta crescendo nel corso degli anni e continua a prendere forma attraverso il feedback degli utenti e un approccio basato sui dati, mentre creiamo e perfezioniamo prodotti per le diverse fasi del percorso di un musicista.

Riassumendo, l'industria musicale sta entrando in una fase in cui la fiducia conta più della novità. Dopo la prima ondata di entusiasmo per l'intelligenza artificiale, i musicisti si stanno ponendo domande più difficili. Questi strumenti sostituiscono il lavoro creativo o lo rafforzano? In altre parole, il dibattito si sta spostando da "Cosa può generare l'intelligenza artificiale?" a "Come si inserisce l'intelligenza artificiale nel processo creativo?"

Quello che viene dopo

Con la diffusione dell'intelligenza artificiale su licenza, il mercato è inevitabilmente destinato a evolversi. Alcune startup di intelligenza artificiale per musicisti scompariranno una volta esaurita la loro importanza. Altre dureranno perché aiutano le persone a semplificare il processo, non il flusso creativo.

GitHub Copilot ha mostrato come l'intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare il modo in cui viene sviluppato il software, e ora un cambiamento simile sta iniziando anche nella musica. Il futuro apparterrà all'intelligenza artificiale che sa ascoltare meglio, adattare e supportare il talento, costruita sia con l'eccellenza tecnologica che con una profonda comprensione del processo creativo.