Ma l’IA che musica fa?

Può l’intelligenza artificiale generare musica indistinguibile dalla musica creata e suonata da esseri umani? Può, essa, da un punto di vista qualitativo, competere con la creatività umana? La risposta che avremmo potuto dare anche solo un anno fa sarebbe stata un confortante “no”. Tuttavia, più passa il tempo più l’intelligenza artificiale sembra colmare il divario con gli esseri umani. 

Tutti, in questi anni, abbiamo imparato ad usare ChatGPT o altri modelli generativi basati sul linguaggio. Molti di noi impiegano le AI per generare immagini. Meno persone impiegano, invece, l’AI per generare musica. Partiamo quindi dalle basi: come funzionano questi modelli?

La generazione di un’intera traccia musicale è possibile inserendo un prompt, dal più semplice al più sofisticato, e la AI in pochi secondi è in grado di produrre il risultato richiesto. Esattamente come se chiedeste a ChatGPT di creare un racconto indicando soltanto lo stile, l’ambientazione e i protagonisti. Nel caso della musica, nel prompt si indica lo stile, gli strumenti richiesti, persino il testo, che, eventualmente, può essere esso stesso demandato alla AI. Questo, però, è il modo più elementare di usare la AI, analogo ad un uso elementare di ChatGPT con cui si chieda “fammi un racconto di 10 righe di genere gotico e ambientato in un castello diroccato”.

 Esattamente come ci sono modi più sofisticati, ormai, di usare ChatGPT per scrivere un libro intero coerente nello stile, nelle ambientazioni e nei personaggi, esistono modi più sofisticati di fare musica con la AI. Uno di questi, usato frequentemente da chi scrive, passa attraverso la segmentazione del lavoro in diversi passaggi: si generano prima  brevi frazioni di musica che poi possono essere montate a parte seguendo una struttura tipica basata su versi, ritornelli, bridge, assoli. Ogni singolo strumento può essere ricreato o sostituito. I tentativi, se si ha un semplice abbonamento da 10 euro circa al mese, sono in quantità generosa. Con un abbonamento da circa 35 euro al mese si possono generare pezzi di musica, sia intere canzoni che piccoli passaggi, in quantità eccezionalmente alta. E fra quei pezzi di musica generati, al decimo, al centesimo o al millesimo tentativo, riuscirete probabilmente a trovare quella melodia, quel riff, quell’insieme di suoni che un musicista avrebbe potuto pensare in mesi di lavoro e di tentativi ed errori. E da quel singolo pezzo andare avanti o indietro per attaccare altri pezzi.

Questo è il vantaggio dell’AI. Ti mette a disposizione una quantità quasi infinita di tentativi per porre in sequenza note e ritmo. A te spetta solo l’onere di capire quale o quali fra quegli abbozzi funzionino meglio. E una volta che “l’abbozzo” è scelto, ecco che con la AI puoi rifinirlo, ad esempio aggiungendone la strumentazione. I veri musicisti possono invece trarre  spunto dalla traccia dell’AI e rielaborarla con strumenti veri. È come poter contare su qualcosa che crea un numero infinito di “brutte copie” e  compito, perfino del musicista professionista, potrebbe diventare solo ed esclusivamente quello di copiare “in bella” quanto generato. Il sospetto di chi scrive è che già tanti musicisti professionisti probabilmente stiano agendo così. O, quantomeno, usino la AI come “amplificatore” della propria creatività.

Ci asteniamo da qualunque valutazione etica sull’impiego di strumenti AI. Ciò che indubbiamente funziona è la quasi infinita possibilità di procedere per tentativi ed errori. Ma questo può portare al rischio di rendere l’atto creativo non più una “illuminazione” quanto invece una “ricerca”. Si badi bene però: non più una ricerca di qualcosa che nasce e si produce, ma la ricerca del pezzo giusto fra il numero enorme di pezzi che la AI può generare in pochi minuti. Il limite rischia di essere non la velocità di generazione ma la velocità con cui possiamo ascoltare le varie variazioni proposte dal modello. Forse in futuro non avremo più un Paul McCartney che racconterà di essersi svegliato con la melodia di “Yesterday” in testa e con l’impellente bisogno di trascriverla. Piuttosto, se mai avremo ancora un Paul McCartney, la melodia della nuova “Yesterday” sarà generata da una AI e il solo merito dell’essere umano sarà stato quello di riconoscere che quella melodia, fra le decine di altre generate in pochi minuti, è quella migliore, qualunque cosa “migliore” possa significare quando si parla di arte.

Ma ciò che viene prodotto  dalla AI è originale oppure è un “copia e incolla” di canzoni già note prese dallo sterminato repertorio musicale di tutti i tempi? Esattamente come la creazione di un testo con ChatGPT è originale e non una copia di un testo già esistente, anche la musica creata è originale, ferma restando la possibilità di somiglianze con canzoni note. La “creatività” nasce dalla infinita possibilità, nel prompt, di mescolare diversi stili e fare richieste originali. Chissà forse la creatività non è altro che lo stratificarsi e l’accostare in modo sorprendente conoscenze già note. E la AI questo ormai è in grado di farlo, in quasi ogni campo, a velocità e quantità non paragonabili alle capacità umane. Ma si dirà che la qualità supera la quantità. Tuttavia non si può che riconoscere che quando si produce qualcosa in quantità potenzialmente infinita, nella massa può certamente nascondersi anche il capolavoro. Il problema, per l’umano, è avere il tempo per riconoscerlo come tale.

Già oggi, in molti casi, di fronte alle produzioni maggiormente studiate è particolarmente difficile, a un primo ascolto, distinguere fra musica suonata e cantata da esseri umani e musica generata da una intelligenza artificiale. Un esame più approfondito, condotto anche attraverso un’analisi delle frequenze sonore, può ancora rivelare la provenienza artificiale della produzione. Inoltre, è lecito pensare che le AI inseriscano nelle tracce generate dei suoni specifici –  i cosiddetti fingerprints – che possano indicare chiaramente l’artificialità della creazione. Tuttavia, i progressi nella verosimiglianza sono talmente incredibili che possiamo essere autorizzati a pensare che nell’arco di pochi mesi la musica creata da esseri umani e quella generata da AI non potranno essere più distinguibili se non in base proprio alle “impronte digitali” volutamente inserite dalle AI nelle proprie tracce.

È un fatto, comunque, che quanto sta avvenendo, in termini di qualità, ha talmente spaventato musicisti e case discografiche che queste ultime hanno deciso di correre ai ripari. Qualche mese fa, alcune fra le etichette discografiche più importanti al mondo, dopo aver fatto causa per violazione del diritto d’autore a Suno e Udio – ovvero delle aziende che possiedono e offrono alcuni tra i più sofisticati modelli  di AI musicale – hanno iniziato a cercare forme di accordo o collaborazione con queste stesse società.

Ad esempio, Universal Music, per quanto non abbia formalmente acquisito Udio, ha raggiunto con essa un accordo strategico che di fatto impone limiti stringenti all’utilizzo della piattaforma AI. Infatti, Universal Music ha stabilito in modo inequivocabile che le tracce generate con Udio  non sono più proprietà dell’utente finale, e ne ha fortemente limitato la possibilità di download e, dunque, di libero riutilizzo. Gli utenti di Udio, in seguito a tale decisione, hanno ovviamente contestato duramente la piattaforma. A che serve generare musica se poi quella musica non ti appartiene, o comunque non puoi usarla liberamente? Warner Music Group e Suno hanno a loro volta raggiunto, secondo quanto emerso, un accordo volto a definire una forma di collaborazione e di licenza, che potrebbe tramutarsi in qualcosa di simile all’accordo trovato da Udio e Universal.

Appare evidente, cioè, che le case discografiche, accorgendosi che la musica prodotta con le AI stava arrivando a livelli talmente alti da essere in molti casi indistinguibile dalla musica originale, abbiano deciso di cambiare tattica contro le AI: non limitarsi più alle cause milionarie per sospette violazioni dei diritti d’autore della musica con cui le aziende di AI musicale avrebbero addestrato i propri modelli, ma provare a ottenere un controllo diretto o indiretto sui loro  modelli. E quei modelli – come crede chi scrive questo articolo – sono attualmente o saranno in futuro usati dalle stesse case discografiche per sostituire gli artisti.

Il risultato agli occhi dei musicisti rischia di essere paradossale. Inizialmente, infatti, i musicisti temevano che i loro ascoltatori potessero sostituirli con l’AI. Ora, invece, potrebbero essere le stesse case discografiche ad usare l’AI e a rendere così funzionalmente obsoleti i musicisti umani. Ciò che potrebbe realizzarsi è il monopolio delle AI musicali da parte delle etichette discografiche. “Se non puoi combattere un avversario, acquistalo”, o comunque controllalo. Del resto è ciò che in passato hanno fatto i giganti del web ogni volta che si affacciava sul mercato una qualche novità, ad esempio WhatsApp, acquistata da Meta.

Analogamente ad altre modalità di espressione artistica come la letteratura, anche rispetto alla musica potremmo chiederci che fine farà l’atto creativo: chi scrive è convinto che i ¾ dei libri oggi sugli scaffali siano stati generati almeno in parte da AI con contributi umani che vanno dal maggioritario, nel migliore dei casi, al nullo, nei peggiori.

In questo articolo, nel quale non volevamo tirare in ballo l’etica dell’impiego della AI, segnaliamo un certo e sicuro aspetto positivo per alcune persone: le persone con gravi disabilità motorie. Forse la AI musicale è o potrà essere usata da chi non può suonare una chitarra o un pianoforte, comunque, per creare musica. È l’unica cosa positiva che ci viene da pensare quando trattiamo del complesso tema della AI e della creatività umana. L’unica consolazione.

Vogliamo anche trattare un tema che ci sta a cuore e che è strettamente connesso all’educazione musicale. Da sempre, ogni attività artistica passa attraverso l’apprendimento o la ricerca di una tecnica. Nel caso della musica l’apprendimento è sovente legato all’uso concreto di uno strumento. Una chitarra, un pianoforte, un violino, la batteria…per non parlare dell’apprendimento della teoria musicale. Si tratta, a parte casi rarissimi, di apprendimenti che costano fatica. Tali apprendimenti rappresentano al meglio la capacità umana di sapere deliberatamente rinunciare all’appagamento immediato per acquisire una competenza che potrà poi portare a un appagamento maggiore in futuro. In termini psicologici e pedagogici è “il differimento della gratificazione” che è legato alla motivazione. 

Un bambino o un ragazzo, ieri, poteva fare sacrifici immani e suonare ogni giorno per ore e ore la chitarra fino a farsi sanguinare le dita per una motivazione: saper suonare un giorno come Jimi Hendrix. Ma se ora, lo stesso bambino, è attorniato da un esemplificazione concreta per cui, non solo una chitarra, ma ogni strumento inventato o ancora da inventarsi dall’uomo, può essere riprodotto senza alcun sacrificio attraverso un semplice prompt e anzi, attraverso quel semplice prompt, potrà addirittura creare, senza fatica, 100 canzoni in 10 minuti…dove troveranno domani (anzi, oggi stesso), bambini e ragazzi, la motivazione per apprendere realmente l’uso di un vero strumento musicale? 

Saremo costretti, e non solo per la musica, a smettere di contare sulla motivazione intrinseca basata sull’apprendimento faticoso di uno strumento come espressione di differimento della gratificazione spontanea? Dovremo, se vorremo musicisti veri o scrittori veri o artisti veri in genere, puntare solo sulla motivazione estrinseca? Saremo costretti a dire: “Avrai  un premio immediato e tangibile se studi ore ed ore violino anche se quello stesso suono lo potresti avere in pochi secondi con un prompt?”

E infine, una domanda per tutti voi: questo articolo… è stato scritto da un essere umano oppure da una AI?