Non solo la musica generata dall'intelligenza artificiale sta diventando sempre più diffusa, ma anche gli strumenti utilizzati per crearla. Ecco un esempio. All'inizio di quest'anno, Amazon ha integrato Suno AI nei propri sistemi Alexa+. Secondo Amazon, Suno consente agli utenti di “trasformare richieste semplici e creative in canzoni complete, incluse voci, testi e strumentazione”. Suno, che sono attualmente coinvolti in una serie di cause legali, hanno ammesso, in tribunale, di utilizzare fasce di materiale protetto da copyright per addestrare i loro sistemi. Tuttavia, nonostante i loro problemi legali e il controverso CEO (è stato lui a sostenere che la maggior parte delle persone ha trovato il processo di creazione musicale “non davvero piacevole”), nella classica moda "move fast and break things", l'azienda ha ricevuto una valutazione di mercato di mezzo miliardo di dollari in un round di finanziamento di venture capital lo scorso anno.
Questa crescente facilità di accesso alla musica AI e agli strumenti per crearla ha portato a diffuse preoccupazioni e campagne per proteggere il copyright degli artisti, il tipo regolarmente ignorato e violato da un'industria IA in rapida crescita (anche se poco fragile). Tutto questo nonostante i migliori sforzi dei governi degli Stati Uniti e del Regno Unito. Il grande regime tech-friendly di Trump ha recentemente licenziato il capo dell'Ufficio del copyright degli Stati Uniti, due giorni dopo che l'Ufficio ha pubblicato un rapporto che mette in discussione l'uso di contenuti protetti da copyright nella formazione AI. Il governo britannico è anche coinvolto in una disputa con la Camera dei Lord che, proprio la scorsa settimana, ha votato a favore dell'aggiunta di un emendamento al disegno di legge di punta del governo sull'IA, che costringerebbe le aziende di IA a rivelare se materiale protetto da copyright è stato utilizzato per addestrare i loro sistemi.
È una guerra là fuori, con l'industria musicale una delle sue principali linee del fronte. Sul fronte della guerriglia, una serie di tattiche ingegnose sono in fase di sviluppo per aiutare i musicisti a evitare che il loro lavoro venga utilizzato per addestrare sistemi di intelligenza artificiale senza permesso. Uno di questi strumenti è HarmonyCloak. Creato da un team dell'Università del Tennessee, è un pezzo di tecnologia progettato per impedire all'IA di apprendere dati musicali. HarmonyCloak infonde una composizione con suoni estremamente difficili da identificare per l'orecchio umano. È stato creato quando il team di ricerca ha scoperto che se integravano suoni a bassa frequenza in un pezzo di musica che veniva poi eseguito attraverso un sistema di intelligenza artificiale, avrebbe interrotto il prodotto finale a tal punto che l'output generato dall'intelligenza artificiale diventava incoerente ed essenzialmente non ascoltabile.
Guarda il breve video qui sotto per una dimostrazione di HarmonyCloak in azione:
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Per citare New Atlas, i creatori del video sopra: "questi due clip audio sono generati da un modello chiamato MusicLM, basato sullo stesso prompt – “generare traccia indie rock – e addestrati sulla stessa musica. La differenza è che una fonte è pulita, mentre l'altra utilizza HarmonyCloak."L'effetto è notevole e non ha alcun effetto visibile sul brano musicale originale. Il documento di ricerca del team HarmonyCloak descrive come 50 persone hanno ascoltato canzoni che erano state "occultate" con la tecnologia. Solo una persona, presumibilmente un audiofilo, ha affermato di sentire la distorsione nella musica "ammantata" e che era in solo due dei 15 campioni che hanno sentito. L'anno prossimo, il team dietro HarmonyCloak prevede di rilasciare la tecnologia gratuitamente.
Ecco una (molto) breve spiegazione del metodo più comune utilizzato dai sistemi di intelligenza artificiale per generare musica. Un modello di intelligenza artificiale viene addestrato su dati che raschia da Internet. Ad esempio, il già citato MusicLM di Google è stato addestrato su circa 280.000 ore di musica. Dal suo set di dati musicali, converte i file audio in una raccolta di spettrogrammi, ognuno taggato con parole chiave che descrivono diverse qualità musicali. Quando viene richiesto un prompt scritto, utilizza un processo enormemente complesso parte integrante del moderno apprendimento automatico chiamato "diffusione" per analizzare la sua enorme collezione. L'IA genera quindi uno spettrogramma che assomiglia meglio al prompt scritto originale. Questo spettrogramma viene riconvertito in un file MIDI e viene così creato un "nuovo" brano musicale.
Tuttavia, come dimostra HarmonyCloak, può essere facile ingannare questi sistemi. Gli 'Adversarial attacks ‘(noti anche come’ adversarial noise‘; un riferimento all'uso del’ noise' da parte della diffusione per generare nuovi dati) assumono la forma di piccole modifiche quasi invisibili agli input di apprendimento automatico che allontanano il risultato da una richiesta desiderata. Questa non è una nuova scoperta. Prima dell'attuale era dei progressi dell'IA, ricercatori e attivisti sapevano come ingannare gli algoritmi di apprendimento profondo, spesso con alcune tecniche sorprendentemente semplici. Alterare un solo pixel può danneggiare la capacità di un sistema di riconoscimento delle immagini AI di, come è stato scoperto nel 2017, distinguere tra una tartaruga e un fucile. Gli attacchi contraddittori hanno assunto forme ancora più semplici. Nel 2020, gli hacker hanno scoperto che l'aggiunta di una striscia di nastro nero da due pollici a un segno di limite di velocità potrebbe ingannare il sistema di guida AI MobileEye di Tesla (notoriamente pericoloso e ora interrotto) per accelerare un'auto oltre il limite del segno.
Le aziende che creano questi sistemi di intelligenza artificiale sono consapevoli dei tentativi di combattere i loro flagranti abusi. Open AI, che ha ammesso che sarebbe” impossibile “addestrare i propri modelli senza utilizzare contenuti protetti da copyright, ha, incredibilmente, descritto l'uso di strumenti di protezione del copyright contraddittori come Glaze e Nightshade come”abuso". È interessante notare che se si cerca su Google la frase "Attacchi contraddittori del settore AI", la risposta fornita dalla panoramica AI di Google descrive gli attacchi contraddittori come "attori malintenzionati che manipolano i sistemi di intelligenza artificiale per fare previsioni o decisioni errate “che”interpretano erroneamente i dati di input o commettono errori, portando potenzialmente a risultati pericolosi". È giusto dire che questa è un'interpretazione piuttosto unilaterale della funzione fornita da questi strumenti.
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Il video sopra descrive un altro metodo contraddittorio utilizzato dai musicisti. È stato creato dal musicista e attivista Benn Jordan, il cui canale YouTube è fondamentale per chiunque sia interessato ai nascenti sviluppi della tecnologia musicale. Una frase che usa frequentemente cattura succintamente i sentimenti che molti musicisti e artisti hanno riguardo alla tecnologia di intelligenza artificiale generativa, definendola una "soluzione senza problemi". Ha creato una tecnologia simile a HarmonyCloak che chiama Poisonify. Quando prova una delle sue tracce codificate con Poisonify su sistemi come Suno, i nuovi lavori risultanti si inclinano da lontano in termini di genere e stile a nightmarishly senza senso. Jordan è un brillante pensatore e il suo video incluso qui fa un ottimo lavoro nel dettaglio dei combattimenti contraddittori, pur riconoscendo alcune delle sfide che queste tecniche devono affrontare, come quanto tempo e potenza sono attualmente necessari per codificare pezzi di musica con la tecnologia.
Qual è il futuro delle guerre musicali AI? Ovviamente è molto difficile prevedere anche il prossimo futuro. Concludiamo con due storie ragionevolmente positive, in termini di risposta. Una delle cause di cui sopra che Suno sta affrontando, acquistata dalle etichette 'big three' di Sony, Universal e Warner, sta chiedendo danni di $150.000 per opera che sostengono sia stata utilizzata da Suno. La matematica esatta è difficile da elaborare, tuttavia, la Giordania stima che i danni totali ammontino a oltre un trilione di dollari. Poi ci sono i recenti commenti del direttore editoriale di Bandcamp che, in un'intervista a Forbes, ha dichiarato: "Non ho notato alcun aumento significativo nei dischi creati con l'aiuto dell'IA."Questo offre un futuro intrigante in cui AI musical slop è limitato alle piattaforme di streaming e alle loro infinite autoplay e suggerimenti algoritmici opachi. L'acquisto di musica è un processo di pensiero attivo, qualcosa che potrebbe essere fondamentalmente antitetico alla natura dell'arte generata dall'arte.
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Parole: Tom Morgan
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