Muzica generată de inteligență artificială a devenit suficient de comună în cercurile muzicii electronice de dans, încât unii producători au început să acționeze ca verificatori neoficiali de fapte, spunând piese despre care bănuiesc că au fost construite de algoritmi, mai degrabă decât de artiști. Tendința a crescut alături de platformele de generare audio mai capabile și a împărțit scena EDM între ascultătorii care nu pot face diferența și producătorii care insistă că o pot auzi instantaneu.
Printre cei mai vocali se numără Max Harris, un producător de 26 de ani, care interpretează rolul H4RRIS. Harris și-a creat un număr de urmăritori postând videoclipuri care disecă piste suspectate de AI, defalcând artefactele audio despre care crede că le oferă. El susține că instrumentele generative produc ceea ce el numește „un fel de formă de artă momeală”, una care imită suprafața creativității umane fără nicio intenție din spatele acesteia.
De ce au început înștiințările
Harris spune că obiecția sa nu se referă cu adevărat la tehnologie în sine, ci despre ceea ce el vede ca o scurtătură în jurul procesului creativ. Propriul său flux de lucru, construit în jurul Ableton Live, un controler Novation Launchkey 49, Ableton Push 3, Launchpad X, o pereche de sintetizatoare analogice și software precum Serum, Diva și Kontakt, implică sute de decizii mici pe piesă. Fiecare modificare la o melodie, un amestec sau o tranziție este, în cuvintele sale, o alegere deliberată care vizează „evocarea unui anumit tip de idee sau emoție”.
Acest contrast este esențial pentru argumentul său. El crede că muzica generată de inteligență artificială elimină exact procesul decizional care definește stilul unui producător, înlocuindu-l cu presupuneri statistice extrase din melodiile existente. Pentru Harris și producătorii ca el, a denunța falsuri suspectate nu este doar o supraveghere. Este o încercare de a proteja credibilitatea unui gen în care publicul din ce în ce mai mult nu poate spune ce aud a fost făcut de o persoană.
Le spune producătorilor să asculte
Potrivit lui Harris, melodiile generate de AI tind să partajeze o mână de amprente audio, odată ce ascultătorul știe ce să asculte. El indică un șuierat slab și persistent care rulează sub multe melodii generate, pe care îl atribuie modului în care aceste modele pornesc adesea de la un bloc de zgomot alb și apoi reconstruiesc formele de undă prin referință la modele extrase din datele de antrenament.
Un alt cadou, spune el, este vocea și elementele melodice care se bâlbâie sincronizate unele cu altele. Modelele generative încă se luptă să separe complet diferitele straturi ale unei melodii, tratând uneori vocea, tobe și sintetizatoare ca un singur instrument combinat, mai degrabă decât părți distincte. Pentru un producător experimentat, acest tip de eroare se citește ca ceva pe care niciun om nu ar alege în mod deliberat să îl lase într-un amestec finit.
Indiciile vizuale uneori întăresc și suspiciunea. Harris a semnalat videoclipurile însoțitoare în care animațiile personajelor se defectează sau degetele par să dispară la mijlocul cadrului, împreună cu un luciu vizual neobișnuit, care însoțește adesea conținutul asistat de AI pe platforme.
Suno și întrebarea privind drepturile de autor
O mare parte din frustrarea din scenă s-a concentrat pe Suno, platforma de generare de muzică AI pe care producători precum Nihil Young, un turntablist italian de 39 de ani devenit producător, o învinuiește pentru o creștere recentă a încărcărilor suspecte. Young, ale cărui postări despre această problemă l-au inspirat parțial pe Harris să înceapă propriile videoclipuri cu înștiințări, susține că unii utilizatori introduc în platformă piese protejate prin drepturi de autor ale artiștilor consacrați și îi cer acesteia să genereze rezultate „remixate”.
El indică un cover al piesei „Like a Prayer” al Madonna, care a fost actualizat ulterior cu credite AI în urma reacțiilor negative, ca dovadă a cât de ușor pot fi reutilizate melodiile existente fără acordul artistului original. Preocuparea lui Young nu se limitează la nume celebre. El susține că același proces ar putea fi aplicat la fel de ușor și la catalogul din spate al oricărui producător independent, introducând ani de muncă originală într-un generator pentru a produce piese noi fără niciunul dintre inputurile creative originale atașate.
Nici Suno, nici artiștii numiți în aceste dispute, inclusiv MANSA și duo-ul din spatele „Take Me (To The Moon)”, nu au confirmat public dacă instrumentele AI au fost folosite în piesele disputate. Harris a spus direct că unele dintre suspiciunile sale se bazează mai degrabă pe recunoașterea modelelor decât pe dovezi, ceea ce este în sine o parte a problemei mai generale: fără transparență din partea artiștilor sau platformelor, fanii EDM se bazează mai degrabă pe urechile producătorilor decât pe fapte confirmate.
Ce înseamnă pentru ascultători și pentru industrie
Creșterea acestei lucrări informale de detectiv spune la fel de mult despre platformele care permit muzica generată de AI, cât și despre producătorii care o împing. Pe măsură ce instrumentele audio generative continuă să se îmbunătățească, artefactele care oferă o pistă sintetică, cum ar fi bâlbâiala sau șuieratul de fundal pe care le descrie Harris, sunt probabil să devină mai greu de detectat, nu mai ușor.
Acest lucru pune presiune asupra serviciilor de streaming și a platformelor sociale pentru a construi standarde de dezvăluire mai clare, mai degrabă decât să lase verificarea pe seama muzicienilor individuali care caută formele de undă. De asemenea, reflectă un model mai larg care se desfășoară cu mult dincolo de muzică, deoarece sistemele generative și instrumentele locale de instruire AI care devin mai accesibile facilitează pentru oricine să producă conținut convingător cu o expertiză minimă.
Deocamdată, răspunsul scenei EDM a fost mai degrabă de la bază decât instituțională: producătorii disecând public piese, fanii dezbat dovezile și platformele actualizează ocazional creditele după reacții, mai degrabă decât în mod proactiv. Dacă acest model se extinde pe măsură ce muzica generată de AI devine mai greu de distins de lucrul real, rămâne o întrebare deschisă, una care reflectă dezbateri similare despre remodelarea AI a modului în care oamenii interacționează cu platformele digitale în mod mai larg. Ceea ce este clar este că încrederea în scenă depinde acum parțial de producătorii care doresc să facă munca de ascultare pentru care platformele nu au automatizat încă o remediere.
