Seguir patrons té recompensa. Els algoritmes afavoreixen el consum de música que s’ajusta a patrons establerts, més fàcil de classificar i recomanar. Això pressiona els artistes a crear cançons que encaixin amb els gustos algorítmics, en detriment de l’experimentació i la singularitat.

Canvis en l’estructura musical. A més de peces més curtes, els algoritmes afavoreixen les cançons amb ganxos immediats que captin l’atenció en pocs segons.

Difícil descoberta de noves propostes. Es formen “filtres bombolla” on només es mostra música similar a la que ja escolten altres usuaris.

Pèrdua de control. El poder dels algoritmes per determinar quina música es fa popular limita la capacitat dels artistes per defensar la seva trajectòria professional.

Sofia Pitcher, que fins al març de 2024 s’havia fet popular amb cançons com “Stone Age” i “Rock”, no existeix. Una de les bandes que se sospita que és artificial és Jet Fuel & Ginger Ales, però tot i així ha aconseguit la credencial d’artista verificat a Spotify i una mitjana de 414.500 oients mensuals. Més info.

 All Music Works és una discogràfica creada recentment dedicada a promocionar i produir música generada per IA.

La periodista nord americana Liz Pelly acaba de publicar Mood Machine: The Rise of Spotify and the Costs of the Perfect Playlist, llibre en el que repassa la trajectòria de la plataforma i investiga l´ús i abús que en fa de la “música fantasma”, la que està generada per artistes que no existeixen. Aquí en teniu un extracte.

Lligues de recomanació. Plataformes com Music League permeten als usuaris unir-se a grups amb temes específics i competir entre ells enviant i votant cançons. La gamificació fomenta la discussió i el debat i fa que el descobriment sigui un procés actiu i social.

Llistes de reproducció específiques. Grups com Oddify Specific Playlists, actius a diverses xarxes socials, connecten usuaris amb interessos musicals particulars. Els membres publiquen sol·licituds de llistes de reproducció basades en temes molt específics i altres usuaris comparteixen cançons rellevants i les seves experiències personals amb elles.

Saltar-se l’algoritme. Everynoise permet explorar la base de dades de Spotify de forma manual i permet descobrir música nova basant-se en relacions sonores i no només en recomanacions algorítmiques.

“Màquines del temps” musicals. Projectes com Radiooooo permeten explorar la música a través del temps i la geografia, eliminant els gèneres com a filtres i fomentant el descobriment aleatori.

Segons un estudi publicat per la consultora alemanya Goldmedia entre músics de França i Alemanya, un 43% dels enquestats valora les possibilitats creatives de la IA per sobre dels qui les rebutgen (29%).

El mateix estudi confirma que la major part de tasques en què es farà servir la IA seran les de suport a l’escriptura i composició (un 63%). Un 38% també creu que serà útil en el procés d’ideació, per sobre del 29% dels que no ho creuen.

El 2028, la caiguda d’ingressos dels creadors arribarà al 24% a la música i al 21% a l’audiovisual. En aquests camps, la facturació de les plataformes d’IA generativa passarà dels 3.000 milions d’euros anuals actuals a uns 64.000 milions el 2028.

GEMA, l’entitat alemanya que concentra la recaptació de drets d’autor a la música, intenta evitar-ho. El passat mes d’octubre va proposar un model de llicència per desenvolupadors d’IA que respecti els drets dels músics.

World Labs és la startup d’una de les tecnocientífiques més influents dels Estats Units, Fei-Fei Li, directora del Human AI Center de la Universitat de Stanford. A la primera presentació, World Labs va demostrar com construir mons 3D hiperrealistes a partir d’una única fotografia, una prestació que desenvolupa la “intel·ligència espacial”, un concepte que pot transformar de dalt a baix la manera de construir videojocs, espais immersius o escenaris per a pel·lícules.