PorAri Herstand. La Academia de la Grabación acaba de publicar una mesa redonda de un evento de “Grammys on the Hill” donde el director ejecutivo Harvey Mason Jr. repitió sus argumentos favoritos sobre la música generativa con IA. Dijo:
“La IA es omnipresente en la producción de música pop, R&B y algunos géneros de hip hop. Está en todas partes. Punto. Todos los productores, compositores, estudios en los que he estado y con los que he trabajado, todos y cada uno de ellos utilizan IA.”
Además de ser manifiestamente falso (curiosamente, el estudio en el que estuve la semana pasada no lo usó; ni la miríada de compositores, productores y artistas con los que he hablado recientemente, muchos de los cuales son ganadores del Grammy de todos los géneros, tampoco lo mencionan), uno se pregunta: ¿por qué Harvey sigue impulsando esta narrativa?
A continuación, compara la música generativa creada con IA con otros avances tecnológicos a lo largo de la historia de la creación musical, como los sintetizadores y el muestreo.
Recuerda cómo los escépticos de antaño decían que el hip hop y el R&B «no eran música» porque usaban samples o sintetizadores. Así que, al parecer, su conclusión es adoptar todas las nuevas tecnologías sin importar qué. La ironía es que, al no querer parecer un ludita desconectado de la realidad, ignora las alarmas que hacen sonar los expertos en seguridad de la IA, quienes argumentan que esta tecnología es, de hecho, muy diferente a cualquier otra anterior. Y, lo que es más importante, ignora las objeciones de la comunidad artística a la que dice representar y que no quiere esto.
Hay una enorme diferencia entre usar un sintetizador o una caja de ritmos en una producción y escribir una instrucción y generar una pista lista para la radio en segundos. Un contable con una suscripción a Suno no es lo mismo que Prince usando sintetizadores y cajas de ritmos o Dr. Dre sampleando una canción de Parliament.
Existe la innovación en la tecnología musical y luego está la abominación.
“Y sin embargo, para nosotros, la idea de optimizar lo que hacemos es un completo desvío de la esencia misma de lo que nos impulsa en primer lugar. Así que a todos los que están entusiasmados con las nuevas formas de fingir que hacen arte, adelante, tírense por ese precipicio. Nos alegra sinceramente verlos irse… putas impías.” – Jack Antonoff
Si todo el mundo usa herramientas de creación musical con IA generativa y es tan común, ¿por qué ningún compositor, artista o productor (que no esté pagado por Suno) habla con orgullo de ello? Si realmente se usa en todos los estudios de pop y R&B, que lo digan ellos. Jack Antonoff ha tomado una postura y claramente no lo usa. Nadie va a cuestionar su currículum. Pero claro, que lo digan Finneas y Billie Eilish. ¿Qué dices, SZA? ¿Cómo va la inspiración, Chappell, Bruno, Sabrina, Olivia, Bad Bunny, Doechii, Kendrick, Taylor, Queen Bey? Y sus coautores y productores menos famosos. Bueno, si es cierto, no dicen nada porque les da vergüenza. Y si los compositores, productores y artistas no están orgullosos de su trabajo, ¿qué sentido tiene? ¿Para qué hacerlo?
Componer canciones es algo espiritual. Es místico. Los mejores compositores conectan con un poder superior y transmiten un mensaje a través de su arte. ¿Acaso no es ese el propósito del arte? ¿Revelar verdades sobre la vida y la experiencia humana? ¿Ayudar a las personas a sentirse comprendidas y menos solas?
Ahora bien, no soy tan ingenuo como para pensar que todas las canciones se componen así. La mayoría de las canciones pop, country, R&B y CCM siempre han seguido una fórmula. Siempre ha habido grandes figuras en estos géneros, seguidas de multitud de imitadores.
Está el chef Nobu y el sushi de supermercado. Una comida la recordarás toda la vida y la otra se olvida inmediatamente después de probarla.
Y hay mercado para ambos. Los artistas innovadores con visión propia construyen carreras, bases de fans y legados. El resto es música comercial, olvidable y anónima, dulce al paladar, pero vacía por dentro.
Las grandes discográficas y editoriales se dedican a crear éxitos a gran escala. Por eso, cuando ven algo que funciona, intentan imitarlo una y otra vez. En lugar de invertir en el arte en el que creen, inundan el mercado con clones sin inspiración para atraer al público más básico, con la esperanza de que un algoritmo los identifique. Es un proceso de ensayo y error. Y como ahora no hay restricciones en la cantidad de música que se puede lanzar y probar, ni costes de impresión o distribución, las discográficas producen tanta música como sea posible para fabricar un éxito.
Y cuando a los compositores y productores se les trata como obreros en lugar de como personas valiosas con perspectivas, se rinden con tal de cobrar. Porque, al fin y al cabo, todo se reduce a quién paga.
¿Cómo llegamos hasta aquí?
Bueno, durante la última década, Spotify ha premiado el volumen, la consistencia y el «contenido perfecto». La plataforma de streaming más popular del mundo se dio cuenta de que sus usuarios sufrían de indecisión al abrir la aplicación y querían música que se adaptara a sus estados de ánimo y actividades. Música funcional, la llamaron. Música para estudiar. Música para meditar. Música para hacer ejercicio. Viajes por carretera. Cenas de jazz. Relajarse. Salir de fiesta. Ya entiendes la idea. Y como Liz Pelly reveló tan magistralmente en su libro Mood Machine , Spotify se dio cuenta de que a sus usuarios no les importaba necesariamente quiénes eran los artistas detrás de la música, siempre y cuando la música se ajustara a su actividad. Spotify encontró maneras de pagar una tarifa de regalías más baja por esta música de fondo a las compañías que la proporcionaban y luego la priorizó en las listas de reproducción y el algoritmo.
Spotify encargó «artistas falsos» baratos y ella tiene la prueba.
Las bibliotecas de música funcional que licencian este tipo de música a Spotify con descuento inicialmente contrataron músicos de estudio para crear música de fondo genérica para las listas de reproducción populares de Spotify. Ahora, ni siquiera necesitan contratar músicos. Pueden escribir algunas indicaciones en Suno y generar un flujo constante de música de fondo aceptable prácticamente gratis. Y el oyente ni se entera. Y Spotify parece estar perfectamente satisfecho con este acuerdo. Por el contrario, parece que Spotify promueve la música generada por IA, según informan prácticamente todos los usuarios con una cuenta de Spotify y los millones de oyentes mensuales que aparecen públicamente en los perfiles de «Artistas» de Spotify. Sin mencionar a estos «Artistas» de IA que han llegado a las listas de éxitos y han conseguido contratos discográficos multimillonarios.
Un estudio reciente de Deezer reveló que el 97% de las personas no pueden distinguir entre la música generada completamente por inteligencia artificial y la música creada por humanos.
Así de buenos se han vuelto los programas. Aunque según un estudio reciente de Luminate, más del 50% de los encuestados de la Generación Alfa y la Generación Z dijeron que les incomoda la música generada por IA y que les gusta menos la música una vez que se dan cuenta de que es generada por IA. Pero si no pueden distinguirlo, ¿cuál es la diferencia?
Cada DSP está adoptando una postura diferente en este momento. TIDAL y Soundcloud han desmonetizado por completo la música totalmente generativa generada por IA. Deezer detecta y etiqueta la música generada por IA y la elimina de todas sus listas de reproducción editoriales. Spotify y Apple Music han solicitado que los sellos discográficos, artistas y distribuidores se autodenuncien (jaja) y solo entonces podrían etiquetarla. Y Bandcamp ha prohibido la música generada por IA directamente.
Los distribuidores independientes están empezando a bloquear la distribución de canciones que detectan que han utilizado IA generativa. La presidenta de CD Baby, Molly Neuman, me comentó en el podcast que no les interesa distribuir música con IA generativa. La política de Tunecore es bloquear la música que ha utilizado «herramientas de IA generativa que se basan en conjuntos de datos sin la licencia adecuada», como Suno. Agradezco que los distribuidores tomen medidas y bloqueen la música con IA generativa. Pero no pueden implementar una política sin un proceso de apelación adecuado y eficaz. La artista ucraniana Andriana-Yaroslava Saienko vio recientemente cómo Tunecore bloqueaba la distribución de su música , alegando que había utilizado herramientas de IA generativa sin la licencia adecuada. Ella afirma que no lo hizo. ¿Acaso Tunecore no ha aprendido nada del fiasco de la eliminación de » streams fraudulentos»?
En esta etapa, no hay ningún incentivo financiero para que las plataformas de distribución digital etiqueten, desmoneticen o prohíban la música generada por IA. Los oyentes no notan la diferencia. Y ahora el director ejecutivo de la Academia de la Grabación —la organización detrás de los Grammy y, ¡sorpresa!, defensora de los artistas (¿?!), afirma que TODOS los artistas, compositores y productores de pop, R&B y hip hop la utilizan. ¿Por qué iban a cambiar?
Spotify eliminó tu música, ¿y ahora qué?
En primer lugar, analicemos POR QUÉ un productor, compositor o artista usaría IA generativa cuando tiene las habilidades para crear música por sí mismo.
Para empezar, como ya se ha dicho, Spotify premia la cantidad. Cuanta más música publiques, más posibilidades tendrás de que el algoritmo la seleccione. Ningún ser humano puede crear al ritmo de las máquinas. Y para la música que priorizan las listas de reproducción editoriales oficiales de Spotify y, aún más importante, las listas de reproducción algorítmicas, lo suficientemente bueno es, simplemente, suficiente.
Según una presentación para inversores de Suno de finales de 2025, Suno generaba 7 millones de canciones al día. Reflexiona sobre eso.
¿Y por qué algunos productores y compositores de pop, R&B y ciertos subgéneros del hip hop usarían inteligencia artificial generativa? Bueno, aunque no creen música para listas de reproducción «funcionales» de fondo, la estructura de incentivos sigue siendo la misma.
[Seguir leyendo]
https://aristake.com
