Secondo Jon Caramanica, critico di musica pop al New York Times, l’IA è già dentro la musica in modi sottili e difficili da etichettare.
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L’intelligenza artificiale nella musica come strumento di processo
«Un suggerimento per un testo» dice. «Un coro di sottofondo. Un coro finto perché non avevi dieci cantanti a disposizione in studio. Ma credo che la gente non abbia ancora capito come usarla in un modo veramente generativo dal punto di vista artistico. Molto di ciò che abbiamo visto è frutto di facili appelli: “Cantalo come Shania Twain”. È solo una trovata.
L’uso più probabile a breve termine è come strumento all’interno del processo creativo: un produttore in studio che genera una versione twang, una versione R&B, perché non ha i coristi quel giorno. Apparirà come impalcatura prima di apparire come significativa “arte dal nulla”».
Insomma una sorta di campionatore aggiunto, se consideriamo che già la batteria elettronica da decenni fornisce ritmo, e i tappeti di intere orchestre d’archi, suonati con due dita da un musicista di qua dalla tastiera, sono a disposizione di qualunque producer in qualunque sala d’incisione.
La voce artificiale e i limiti dell’imitazione umana
Non è un caso che Caramanica parli di cori, perché è nell’imitazione della voce umana, nell’imitazione umana, che l’effetto speciale dell’IA pare sempre più coinvolto. I brani creati interamente dal bot con voci e testi e musica sono individuabili perché ricordano qualcuno che però non si riconosce, in canzoni forse già sentite ma non si sa dove, con generi ben specifici suonati però da gruppi abbastanza generici.
Una voce artificiale inserita a sostegno di un ritornello è tutta un’altra cosa, è il lavoro di uno strumento molto più sofisticato, ma pur sempre uno strumento che non crea.
Intelligenza artificiale nella musica e incapacità di sbagliare
Alla domanda se l’intelligenza artificiale alla fine sarà più brava degli umani a fare musica, Caramanica risponde: «Potrebbe diventare più brava a fare le cose bene, ma non a sbagliare.
Ed è proprio lì che si nasconde l’innovazione. È lì che si nasconde la magia». In pratica una versione musicale aggiornata della teoria di Maurice Blanchot e della pratica di Pablo Picasso, i quali nel Novecento hanno indagato l’importanza dell’errore quale spunto e deriva del percorso creativo di un’opera.
L’errore nell’arte da Blanchot a Picasso
Blanchot scrive nel 1959 in Il libro a venire: «Ogni artista è legato a un errore con il quale ha uno speciale rapporto d’intimità (…) Ogni arte trae origine da un difetto eccezionale, ogni opera è quel difetto d’origine in azione, da cui ci vengono il minaccioso appressarsi della pienezza e una luce nuova».
E Jean Cocteau, massimo adoratore di Picasso quale prototipo del genio assoluto, da lui prende spunto per teorizzare nel 1916 che, come scrittura e lettura sono decifrazione dei colori del linguaggio, la pittura è decodificazione cromatica delle mille possibilità di rappresentazione del reale. In seguito riferisce in merito alla “santificazione degli errori”, derivante da una conversazione avuta con Picasso a Cannes, delucidando lo stato primordiale della tavolozza nella sua condizione di casuale preparazione alla pittura, di prefigurazione della creatura-dipinto al suo concepimento.
È grazie agli errori, secondo Picasso, che l’opera svela il rilievo, lo stacco, il risalto trionfante sul conformismo dell’educazione e dell’abitudine. La mano cerca di vincere l’errore e supera così l’automatismo. Oppure cede all’errore e scopre una forma che l’abitudine le avrebbe precluso.
Intelligenza artificiale nella musica e perfezione senza rischio
La “santificazione degli errori” sta alla base della precisissima pittura casuale di Picasso, che ha dovuto lottare contro il tratto così perfetto di cui era padrone fin dalla pubertà. Il genio si denuda delle qualità pittoriche per scoprire una forma di genialità meno prevedibile. L’errore lo aiuta sulla strada dell’imprevedibilità, così come impedisce invece all’aspirante iperrealista di raggiungere la perfezione della rappresentazione.
Andare direttamente sulla tela col colore, senza matita che lo preceda e annunci, senza cancellature possibili, senza rete. Il genio può e deve tentare. Il poeta lascia che la zona d’ombra costituita dall’ispirazione si impossessi di lui e lo muova nel mondo degli errori del linguaggio, rendendo imperfetta la sua comunicazione, fallimentare il suo linguaggio e creando così un nuovo ordine che trascenda il conformismo della comunicazione usuale.
Sempre l’errore, inteso come deviazione inattesa dalla via prescritta, sta alla base della creazione ispirata, dell’innovazione.
L’errore potenziale è ancora perfezione sulla tavolozza, e la miscellanea delle possibilità è ben rappresentata dal multicolore costume dell’Arlecchino picassiano.
Il paradosso del prompt nella creazione musicale
Ora, tornando a Jon Caramanica, la sua profezia riguardo alle possibilità evolutive dell’Intelligenza Artificiale in ambito musicale, «Potrebbe diventare più brava a fare le cose bene, ma non a sbagliare», implica la consapevolezza degli errori che la macchina compie già in relazione alle richieste umane, e ne auspica la correzione in quanto li considera indesiderati.
L’abbiamo già visto con le immagini e i video. Pure nella produzione musicale, se si ha un’idea chiara di ciò che si vuole, ci si imbatte in travisamenti vari risultanti in quello che qui codifichiamo come il “paradosso del prompt”: più l’indicazione fornita all’IA è precisa e più è facile che l’IA la interpreti male a causa di un cavillo sfuggito all’elaborazione delle istruzioni fornite dal richiedente.
Intelligenza artificiale nella musica e allucinazioni del sistema
Che i suoi sbagli vengano chiamati allucinazioni non è che un eufemismo teso ad attribuire al robot l’anima che non ha. Il numero dei battiti per minuto non sarà lo stesso, il barocco verrà confuso con il rococò, una costruzione verbale nel testo sarà spinta ai limiti del grammaticamente accettabile, estrema difficoltà nella miscela dei generi, e via dicendo. Una serie di intoppi che richiede una serie di aggiustamenti e nuovi prompt, nuovi postulati tendenti ad aggirare incomprensioni in un circolo vizioso che spesso finisce con l’umano che cede esasperato alla volontà dello strumento digitale. D’altro canto, chi vorrebbe mai creare musica artificiale – si noti bene non musica elettronica – se non un compositore che non la sa comporre, un non strumentista, un non musicista, un non cantante? In fatto di errori l’IA non è seconda a nessun umano, solo che i suoi non sono quelli che l’umano può assimilare nella propria creatività, se non per abdicazione.
Chi usa davvero l’IA per creare musica
E ancora: un bravo compositore non ha alcun motivo di far creare una sonata di piano all’IA, né un pianista di fargliela suonare, un buon cantautore non ha alcuna ragione di far scrivere alla macchina qualcosa che lui saprebbe sbagliare molto meglio. Chi è interessato a apparire come qualcuno che non è, demandando al bot abilità che non ha, è il vero fruitore dell’Intelligenza Artificiale in ambito creativo.
Intelligenza artificiale nella musica e teoria di sbagliare con stile
Così il critico musicale del NYT rivendica all’umano la capacità di sbagliare “artisticamente”, per ottenere anche involontariamente una magia che l’IA non può produrre.
Questa Teoria di Sbagliare con Stile fa affiorare alla memoria l’errore verificatosi durante la registrazione di Creep dei Radiohead: il suono secco e distorto prima del ritornello, causato dal chitarrista Jonny Greenwood che, non apprezzando la natura calma della canzone, si sfoga colpendo violentemente le corde in una sorta di scarica distorta poi tenuta a pieno titolo nel brano. Un’altra versione dell’aneddoto narra di come il chitarrista avesse aperto per sbaglio il distorsore prima dell’inizio del ritornello cui era destinato, anticipando senza averne davvero intenzione la frustrazione espressa dal testo. Ciò che conta è che il produttore ha deciso di tenerlo nel brano facendolo diventare il tratto distintivo e memorabile di una canzone che ipnoticamente si dipana già su tre accordi più uno che passa in minore, ripetuti senza variazioni armoniche, geniale anomalia ciclica che qualunque IA generativa avrebbe “corretto”.
Gli errori memorabili da Radiohead a Bob Dylan
Altro esempio celebre è l’errore all’inizio di Bob Dylan’s 115th Dream, dall’album Bringing It All Back Home del 1965, in cui si sente Bob Dylan ridere dopo aver sbagliato l’attacco, seguito dalla voce del produttore Tom Wilson che ride prima che la band ricominci il brano. Una famosa falsa partenza inclusa intenzionalmente nella versione finale.
L’anomalia creativa che distingue l’umano dalla macchina
Gli errori evocati da Caramanica sono questi o stanno ancora più in profondità nell’anomalia lungo il percorso creativo stesso? Un accordo suonato per sbaglio al posto di un altro, la melodia modificata perché la voce non ce la fa. Insomma l’IA imparerà a non sbagliare e all’umano resterà la meraviglia dell’inesattezza, splendida inversione, obiettivo archetipico del ricorso all’Intelligenza Artificiale. Distingueremo così i creatori umani in base all’imprevedibilità già attualmente assente dalle playlist più diffuse e i millantatori digitali in base alla banale perfezione dei modelli messi in campo. Non male come “musica a venire”. Una scuola della differenza, finalmente, dopo il periodo oscuro dell’omologazione.
