Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original de Jason Palamara, Professor Assistente de Tecnologia Musical, Universidade de Indiana.
A cada outono, começo meu curso sobre a interseção entre música e inteligência artificial perguntando a meus alunos se eles estão preocupados com o papel da IA na composição ou produção musical.
Até agora, a pergunta sempre suscitou um retumbante “sim”.
Seus medos podem ser resumidos em uma frase: a IA criará um mundo onde a música é abundante, mas os músicos são deixados de lado.
No próximo semestre, estou antecipando uma discussão sobre Paul McCartney, que em junho de 2023 anunciou que ele e uma equipe de engenheiros de áudio usaram aprendizado de máquina para descobrir uma faixa vocal “perdida” de John Lennon, separando os instrumentos de uma gravação demo.
Mas ressuscitar as vozes de artistas mortos há muito tempo é apenas a ponta do iceberg em termos do que é possível – e do que já está sendo feito.
Em entrevista, McCartney admitiu que a IA representa um futuro “assustador”, mas “emocionante” para a música. Para mim, sua mistura de consternação e alegria é perfeita.
Aqui estão três maneiras pelas quais a IA está mudando a maneira como a música é feita – cada uma das quais pode ameaçar os músicos humanos de várias maneiras:
1. Composição da música
Muitos programas já podem gerar música com um simples prompt do usuário, como “Electronic Dance with a Warehouse Groove”.
Aplicativos totalmente generativos treinam modelos de IA em extensos bancos de dados de músicas existentes. Isso permite que eles aprendam estruturas musicais, harmonias, melodias, ritmos, dinâmicas, timbres e formas e gerem novos conteúdos que correspondam estilisticamente ao material no banco de dados.
Existem muitos exemplos desses tipos de aplicativos. Mas os mais bem-sucedidos, como o Boomy, permitem que não-músicos gerem música e depois publiquem os resultados gerados por IA no Spotify para ganhar dinheiro. O Spotify recentemente removeu muitas dessas faixas geradas pelo Boomy, alegando que isso protegeria os direitos e royalties dos artistas humanos.
As duas empresas rapidamente chegaram a um acordo que permitiu que Boomy recarregasse as faixas. Mas os algoritmos que alimentam esses aplicativos ainda têm uma capacidade problemática de infringir os direitos autorais existentes, o que pode passar despercebido para a maioria dos usuários. Afinal, basear uma nova música em um conjunto de dados de música existente certamente causará semelhanças perceptíveis entre a música no conjunto de dados e o conteúdo gerado.
Além disso, serviços de streaming como Spotify e Amazon Music são naturalmente incentivados a desenvolver sua própria tecnologia de geração de música por IA. O Spotify, por exemplo, paga 70% da receita de cada stream para o artista que o criou. Se a empresa pudesse gerar essa música com seus próprios algoritmos, poderia eliminar completamente os artistas humanos da equação.
Com o tempo, isso pode significar mais dinheiro para serviços gigantes de streaming, menos dinheiro para músicos – e uma abordagem menos humana para fazer música.
2. Mixagem e Masterização
Aplicativos habilitados para aprendizado de máquina que ajudam os músicos a equilibrar todos os instrumentos e limpar o áudio em uma música – o que é conhecido como mixagem e masterização – são ferramentas valiosas para aqueles que não têm experiência, habilidade ou recursos para obter faixas com som profissional .
Na última década, a integração da IA na produção musical revolucionou a maneira como a música é mixada e masterizada. Aplicativos baseados em IA como Landr, Cryo Mix e iZotope’s Neutron podem analisar faixas automaticamente, balancear níveis de áudio e remover ruídos.
Essas tecnologias simplificam o processo de produção, permitindo que músicos e produtores se concentrem nos aspectos criativos de seu trabalho e deixem parte do trabalho técnico para a IA.
Embora esses aplicativos, sem dúvida, tirem algum trabalho de mixers e produtores profissionais, eles também permitem que os profissionais concluam rapidamente trabalhos menos lucrativos, como mixagem ou masterização para uma banda local, e se concentrem em comissões de alto pagamento que exigem mais sutileza. Esses aplicativos também permitem que os músicos produzam um trabalho com som mais profissional sem envolver um engenheiro de áudio que não podem pagar.
3. Reprodução instrumental e vocal
Usando algoritmos de “transferência de tom” por meio de aplicativos como o Mawf, os músicos podem transformar o som de um instrumento em outro.
A música do músico e engenheiro tailandês Yaboi Hanoi, “Enter Demons & Gods”, que venceu o terceiro AI Song Contest internacional em 2022, foi única por ter sido influenciada não apenas pela mitologia tailandesa, mas também pelos sons de instrumentos musicais nativos da Tailândia, que têm um sistema de entonação não-ocidental. Um dos aspectos tecnicamente mais emocionantes da entrada de Yaboi Hanoi foi a reprodução de um instrumento de sopro tradicional tailandês – o pi nai – que foi ressintetizado para executar a faixa.
Uma variante dessa tecnologia está no centro do software de síntese de voz Vocaloid, que permite aos usuários produzir faixas vocais humanas convincentes com vozes trocáveis.
Aplicações desagradáveis desta técnica estão surgindo fora do reino musical. Por exemplo, a troca de voz de IA foi usada para enganar as pessoas.
Mas músicos e produtores já podem usá-lo para reproduzir de forma realista o som de qualquer instrumento ou voz imaginável. A desvantagem, é claro, é que essa tecnologia pode roubar dos instrumentistas a oportunidade de tocar em uma faixa gravada.
O momento do Velho Oeste da IA
Enquanto aplaudo a vitória de Yaboi Hanoi, tenho que me perguntar se isso encorajará os músicos a usar a IA para falsificar uma conexão cultural onde não existe nenhuma.
Em 2021, o Capitol Music Group ganhou as manchetes ao contratar um “rapper de IA” que recebeu o avatar de um ciborgue negro, mas que na verdade foi obra de engenheiros de software não-negros da Factory New. A reação foi rápida, com a gravadora severamente criticada por flagrante apropriação cultural.
Mas a apropriação cultural musical da IA é mais fácil de tropeçar do que você imagina. Com o tamanho extraordinário de músicas e amostras que compõem os conjuntos de dados usados por aplicativos como o Boomy – veja o código aberto “Million Song Dataset” para ter uma noção da escala – há uma boa chance de que um usuário possa carregar involuntariamente uma faixa recém-gerada que puxa de uma cultura que não é a deles, ou de um artista de uma forma que imita muito o original. Pior ainda, nem sempre ficará claro quem é o culpado pela ofensa, e as atuais leis de direitos autorais dos EUA são contraditórias e lamentavelmente inadequadas para a tarefa de regular essas questões.
Todos esses são tópicos que surgiram em minha própria aula, o que me permitiu pelo menos informar meus alunos sobre os perigos da IA não controlada e a melhor forma de evitar essas armadilhas.
Ao mesmo tempo, no final de cada semestre, pergunto novamente a meus alunos se eles estão preocupados com a aquisição da música pela IA. Nesse ponto, e com a experiência de um semestre inteiro investigando essas tecnologias, a maioria deles diz estar animada para ver como a tecnologia evoluirá e para onde o campo irá.
Algumas possibilidades sombrias estão à frente da humanidade e da IA. Ainda assim, pelo menos no reino da IA musical, há motivos para algum otimismo – supondo que as armadilhas sejam evitadas.