Musica e intelligenza artificiale: l’importante è fornire agli artisti i giusti strumenti

YouTube ha recentemente lanciato un incubatore di musica e intelligenza artificiale con artisti e produttori di Universal Music Group. Lo scopo, secondo il CEO di Universal Lucian Grainge, è quello di esplorare, sperimentare e offrire feedback sugli strumenti e sui prodotti per musicisti legati all’intelligenza artificiale su cui il team di Google sta facendo ricerca, con la speranza che più artisti traggano vantaggio dalla suite creativa di YouTube.

Questa partnership dimostra la chiara volontà di coinvolgere l’industria nelle fasi di sviluppo dei prodotti di intelligenza artificiale e di proteggere la componente umana dell’arte. Il fenomeno dei deepfake non ha fatto che accrescere questo desiderio.

Proprio il mese scorso, Google ha lanciato il suo watermark SynthID destinato a individuare le immagini generate da intelligenza artificiale (il CEO di Google DeepMind, Denis Hassabis, ha citato l’importanza del rilevamento dei deepfake in vista di una stagione elettorale controversa negli USA).

Musica e intelligenza artificiale: il caso Heart on My Sleeve

Heart on My Sleeve, la canzone creata con le voci di Drake e The Weeknd generate dall’intelligenza artificiale, ha dato il via alla corsa dell’industria musicale per eliminare qualsiasi uso non autorizzato delle voci degli artisti. Soprattutto, la traccia virale ha dimostrato che i modelli vocali dell’intelligenza artificiale sono fra noi e migliorano di giorno in giorno.

Mentre artisti, etichette e altri titolari di diritti sono sempre più preoccupati per i modelli di intelligenza artificiale che apprendono e traggono profitto dal loro materiale protetto da copyright, fan e creator hanno scoperto nuovi modi per interagire con i loro artisti preferiti e immaginare opere musicali completamente nuove utilizzando i loro modelli vocali di intelligenza artificiale.

Ciò sta spingendo altri dirigenti del settore (me compreso) a chiedersi come questi modelli possano continuare a essere utilizzati per esplorare questa nuova frontiera creativa della musica proteggendo al contempo gli artisti.

Clonazione vocale e sintesi vocale

Tenendo presente tutto ciò, l’industria deve riflettere su alcune domande e considerare la distinzione tra clonazione vocale e sintesi vocale. Un cantante è molto più del timbro, la qualità primaria che i modelli vocali modificano in una voce. Le voci generate da intelligenza artificiale non sono la stessa cosa dei sample, in cui l’intero elemento vocale si basa sulla performance completa di un artista che include intonazione, emozione, timbro, accento, tono e così via.

Ad ogni modo, le innovazioni dell’intelligenza artificiale raggiungeranno il loro massimo potenziale solo se l’industria affronterà una questione fondamentale: gli artisti e le loro etichette devono controllare i modi in cui vengono utilizzate la loro immagine e la loro voce. Sia che il settore decida di abbracciare queste innovazioni o di limitare del tutto la clonazione basata sull’intelligenza artificiale, il passo successivo inizia con il rilevamento vocale sintetico. L’artista che canta su una determinata traccia è vero o falso?

La sfida (vinta) della transizione digitale

All’inizio degli anni 2000, le aziende musicali si sono ritrovate a perdere il controllo dei propri contenuti a causa della digitalizzazione della musica. L’impulso iniziale del settore di schiacciare le reti di condivisione di file come Napster ha portato al lancio dell’iTunes Store di Apple nel 2003 e, infine, allo streaming legale. Altri strumenti di gestione dei diritti digitali, come ContentID su YouTube, sono stati sviluppati per rilevare l’uso non autorizzato della musica.

Una volta che l’industria ha imparato ad abbracciare la musica digitale e ha creato un’infrastruttura fondamentale per supportarla, i ricavi dello streaming sono aumentati vertiginosamente, superando la soglia dei 10 miliardi di dollari per la prima volta nel 2022 e rappresentando l’84% delle entrate totali del settore, secondo la RIAA.

Il bisogno di rilevamento vocale sintetico

L’industria ha bisogno del rilevamento vocale sintetico, ma con 120mila nuove tracce caricate quotidianamente sulle piattaforme di streaming (secondo Luminate) oltre ai cataloghi già esistenti, è possibile farlo in modo accurato e su larga scala? La risposta è sì.

L’industria inizia ad abbracciare l’uso responsabile dell’intelligenza artificiale per la creazione di voci sintetiche. Credo fermamente che dovrebbe esserci una corrispondente volontà da parte di artisti ed etichette di collaborare in tale processo di formazione. È nel loro interesse farlo adesso.

Le applicazioni dell’intelligenza artificiale si stanno già espandendo in una varietà di categorie. I modelli ben progettati stanno diventando esponenzialmente più efficienti e possono gestire sempre più attività di elaborazione di grandi dimensioni.

Fornire agli artisti strumenti per fare musica con l’intelligenza artificiale

Per onorare la decisione di ogni artista se partecipare o meno a modelli vocali, l’industria ha bisogno di un modo semplice e accessibile che consenta agli artisti di costruire i propri modelli vocali e concedere ai fan e ai creator il permesso di utilizzarli.

Questo tipo di iniziativa, abbinato al rilevamento vocale sintetico, garantisce che vengano utilizzate solo le voci e i lavori di coloro che desiderano essere coinvolti nella clonazione vocale e in altri strumenti derivati ​​dall’intelligenza artificiale.

Gli artisti che desiderano creare i propri modelli vocali possono lavorare con piattaforme di sintesi vocale per stabilire i termini di dove e come il loro modello vocale può essere utilizzato, offrendo maggiore controllo e persino opportunità di monetizzazione.

Articolo di Geraldo Ramos, co-fondatore e CEO di Moises, piattaforma musicale basata sull’intelligenza artificiale che sta trasformando il modo in cui artisti e aziende incorporano la tecnologia AI nei loro flussi di lavoro.