Durante este año, la inteligencia artificial ha hecho enormes avances, y un sector en el que está empezando a tener un efecto crítico es la música. Aquí abajo te contamos cuáles han sido los seis avances principales que la inteligencia artificial ha hecho este pasado año en la industria. dela música.
La música producida por IA, también llamada música algorítmica o computacional, se hace utilizando cálculos y procedimientos computacionales que imitan el ciclo innovador humano. Esta innovación tiene la capacidad de cambiar la forma en que hacemos y experimentamos la música, pero además plantea importantes cuestiones sobre el papel de la innovación en el ciclo artístico.
La música generada por IA puede ser una gran ventaja, ya que reduce la cantidad de trabajo necesario para componer música. Con esta tecnología, los compositores pueden utilizar algoritmos para generar ideas rápidamente y concentrarse en el perfeccionamiento de su trabajo. Esto reduce el tiempo necesario para elaborar una pieza musical y ayuda a optimizar el proceso creativo. Además, la IA podría abrir nuevos estilos y géneros musicales. Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos y concebir ideas novedosas, lo que puede dar lugar a la aparición de géneros musicales totalmente nuevos. Esto podría ofrecer más oportunidades a los músicos para expresar su creatividad.
Sin embargo, el uso de la IA en la música también plantea algunas cuestiones importantes que deben abordarse. Una de las principales preocupaciones es la posibilidad de que la IA sustituya a los músicos humanos, lo que provocaría la pérdida de puestos de trabajo y una reducción de la calidad de la música. Además, se teme que la utilización de la IA en la música provoque una homogeneización de los estilos musicales, ya que es más probable que los algoritmos generen ideas parecidas a las actuales que realmente originales.
En conclusión, aunque la música generada por IA puede aportar numerosas ventajas, es importante que su evolución y uso se sopese y gestione con cautela para garantizar que no tenga consecuencias adversas para los músicos humanos y la industria musical en general.
1. Las startups musicales de IA empiezan a recaudar fondos de financiación suficientes.
En el pasado, las empresas de música de IA solían autofinanciarse y, si conseguían financiación externa, era sólo por unos pocos millones de dólares. Esto ya no es así. LifeScore obtuvo 11 millones de libras esterlinas de inversores entre los que se incluye Warner Music Group, mientras que Endel consiguió 15 millones de dólares el mes siguiente. Incluso startups de más reciente creación como Soundful adquirieron 3,8 millones en abril. Además, DAACI recibió en noviembre el apoyo de la incubadora Abbey Road Red. La inversión y la experiencia de inversores de capital riesgo y profesionales de la industria musical van a desencadenar la siguiente etapa de desarrollo y creatividad con la música de IA.
2. Un debate adecuado sobre IA, formación y derechos de autor.
En los últimos tiempos ha surgido una polémica en torno a la utilización de las herramientas de IA capaces de convertir texto en imagen, a través. delas cuales los usuarios pueden crear imágenes escribiendo una descripción. Esta polémica se debe a que tales sistemas se han creado utilizando el trabajo de creadores visuales humanos sin su permiso ni compensación alguna. En 2022, el campo de la música también fue consciente de este problema. Un consorcio de grupos de la industria británica se opuso públicamente a la idea de que las empresas de IA entrenaran sus sistemas utilizando obras creativas como la música, sin tener que obtener permiso de los creadores o titulares de derechos. En este momento, no existe un modelo bien definido de concesión de licencias para el entrenamiento de IA, por lo que las empresas emergentes que desean hacer lo correcto y utilizar música comercial no pueden hacerlo. No va a ser una tarea sencilla, pero es esencial determinar cuáles pueden ser los modelos para estas licencias.
Harmonai, por ejemplo, está enseñando a su IA canciones de dominio público y de la biblioteca Creative Commons, así como música donada por personas del mundo de la música, con la opción de incluirla o no. Holly Herndon y Mat Dryhurst también han estado trabajando en Source+, un código de conducta que permite a músicos, artistas visuales y escritores decidir si quieren que su trabajo se utilice o no en el entrenamiento de la IA. Este es un buen ejemplo de cómo puede resolverse este dilema: cuando los creativos musicales preocupados por el potencial y los riesgos de la IA colaboran con empresas de nueva creación y desarrolladores de IA que valoran los derechos de esos creadores.
3. Algunos grandes del streaming musical exploran la música con IA.
Los principales servicios de streaming de música llevan tiempo explotando la Inteligencia Artificial, aunque lo han hecho de forma discreta. Por ejemplo, la plataforma lanzó una herramienta de código abierto de la que ya hemos hablado en artículos anteriores, Basic Pitch, para dar a los artistas la posibilidad de transformar sus ideas en audio MIDI. Además, un artículo de Forbes muestra que Spotify está trabajando en una herramienta que permite a los usuarios combinar los ritmos y melodías de Justin Bieber y Drake con los de Schubert o Bach.
Recientemente, Apple afirmó haber adquirido AI Music, una startup que trabaja en el desarrollo de música basada en IA, con la intención de ampliar sus propias herramientas de creación musical (GarageBand y Logic Pro) y edición de vídeo (Final Cut Pro). Además, Tencent Music, un proveedor chino de streaming, reveló que había creado un sistema de voz artificial y publicado más de mil canciones con él.
A mucha gente le preocupa que los servicios de streaming acaben sustituyendo la música generada por IA por pistas que exigen el pago de derechos a los titulares de los derechos de autor (y, por tanto, a los artistas humanos). Sin embargo, el problema de los "artistas falsos" en las plataformas de streaming resultó ser de los músicos de producción y no de la IA. No obstante, a medida que avance la tecnología creativa de la IA, este tema irá surgiendo periódicamente.
4. Harmonai, uno de los grandes actores emergentes de la IA de texto a imagen.
Harmonai, un proyecto respaldado por Stability AI, es una de las promesas de la IA de texto a imagen. Este año han lanzado la herramienta Dance Diffusion, que demuestra la influencia de Stability AI en la industria musical. En octubre, consiguieron recaudar la notable cifra de 10 millones de dólares en financiación, lo que les ha permitido llevar a cabo varios proyectos, entre ellos Video Killed the Radio Star... Diffusion. Este proyecto tomaba letras de YouTube y las utilizaba como pistas para las imágenes de Stable Diffusion, que luego podían utilizarse para crear vídeos para las canciones. Esto suscitó una conversación sobre el impacto que tendría en los autores de estas letras.
Stability AI tiene una presencia notable en el ámbito de la IA creativa, que incluye la música. Cabe señalar que si la IA de texto a música se convierte en realidad, podría utilizarse en aplicaciones de redes sociales. Los usuarios podrían escribir una descripción de la música que necesitan para su vídeo y la aplicación podría producirla. Dado que existe un gran revuelo en torno a los derechos de licencia de la música comercial utilizada en estas plataformas, puede que esto no sea una buena noticia para los titulares de los derechos.
5.La música con IA es más interesante como herramienta para los músicos humanos.
El potencial de la inteligencia artificial se reduce a lo que los artistas humanos sean capaces de hacer con esta tecnología. Es una analogía trillada establecer paralelismos entre los sistemas musicales de IA y el sintetizador o la caja de ritmos, pero sigue siendo válida. Al principio, estas dos tecnologías suscitaron dudas, pues se temía que dejaran sin trabajo a los músicos. Sin embargo, los humanos las utilizaron para producir nuevos sonidos y géneros musicales (música electrónica y hip-hop, por ejemplo).
Sigue habiendo discrepancias sobre si la música con IA seguirá el mismo patrón. En 2022, un par de noticias que nos llamaron la atención en este ámbito fueron la herramienta "SongStarter" de BandLab, que utiliza IA para crear ritmos, melodías y progresiones de acordes para ayudar a la gente a empezar una canción o para hacer fluir la creatividad. Basic Pitch de Spotify es otro ejemplo de este tipo de tecnología. Como ya hemos dicho, lo más fascinante de la música con IA será lo que los humanos hagan con ella, no lo que ella les haga a ellos.
6. Boomy alcanza los 10 millones de canciones (¿pero qué significa eso?).
En 2019, una startup estadounidense llamada Boomy hizo su debut y recientemente han alcanzado un gran logro. Se informó que más de 10 millones de composiciones distintas y originales se hicieron con Boomy, lo que significa que la tecnología se estaba utilizando para generar alrededor de 14,8K nuevas piezas de música sobre una base diaria. En comparación, cada día se suben a los servicios de streaming unas 100.000 nuevas canciones comerciales. Este hito muestra el potencial de la música generada por IA, ya que sugiere que si la música creada por IA se lanza a gran escala, la industria del streaming se volverá mucho más concurrida y ruidosa.
Hay ciertas condiciones que deben cumplirse cuando se utiliza Boomy al crear una canción. Se pueden generar varios álbumes en sólo una hora, pero es posible que sólo se guarden un par de ellos. Una cifra más importante es el número de las 10 millones de pistas generadas que se guardaron. La música con IA tiene la posibilidad de cambiar mucho la industria musical. Esto incluye a las sociedades de gestión colectiva que tienen que determinar si una IA puede ser compositora, así como a los servicios de streaming y las startups que se ocupan de la nueva música.
Fuente: Musically.
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