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Leggo che a Sanremo si vuole proteggere la creatività umana dall’intelligenza artificiale. E mi viene una domanda poco elegante, ma abbastanza sanremese: siamo proprio sicuri che l’omologazione debba ancora arrivare?

La mia è una provocazione. Non penso che basti dare un microfono a un generatore musicale per ottenere un nuovo cantautore. Mi interessa però il paradosso: temiamo che le macchine producano canzoni tutte uguali, mentre accettiamo con molta più serenità le formule, le firme ricorrenti e le aspettative commerciali che possono rendere prevedibile anche una produzione interamente umana.

Per capirci: se il prompt implicito è sempre «fammi una canzone che funzioni a Sanremo», la tastiera può essere quella di un pianoforte oppure quella di un computer. La richiesta di rassicurarci resta la stessa.

Sanremo 2027 e intelligenza artificiale: che cosa dice davvero la regola

La notizia riguarda Sanremo 2027. La Rai ha presentato il nuovo regolamento il 21 settembre 2026. Il riferimento da leggere è il punto E della sezione «Le Canzoni», a pagina 12 del PDF ufficiale del regolamento.

Il principio è che i brani siano espressione della creatività umana. Il divieto riguarda l’impiego di AI nell’ideazione, nella composizione di musica e testi e nella realizzazione, quando questo comporta sostituzione, alterazione o snaturamento del contributo creativo umano. La Rai e il direttore artistico si riservano verifiche tecnologiche.

Questo passaggio, ripreso anche da RaiNews, è più preciso dello slogan «AI vietata». La clausola disciplina le canzoni: non contiene un divieto generale di usare l’AI nell’organizzazione del Festival, ma nemmeno un’autorizzazione indiscriminata a qualsiasi uso tecnico o amministrativo. La distinzione tra attività artistiche e attività di supporto è utile; per decidere che cosa sia ammesso serve valutare l’impiego concreto.

Stefano De Martino ha parlato di «intelligenza artigianale», come riporta ANSA. È una formula efficace. Difendere il lavoro di autori, interpreti e musicisti è un obiettivo che condivido. L’etichetta “artigianale”, però, non garantisce da sola l’originalità di ciò che ascolteremo.

Gli stessi autori: un dato reale, una conclusione da non forzare

Partiamo da un esempio verificabile, senza trasformare un’impressione da divano in una statistica musicale. Nel quadro degli autori di Sanremo 2025 ricostruito da Sky TG24, Federica Abbate risulta coautrice di sei brani effettivamente in gara. Davide Simonetta compare nei crediti di cinque canzoni; Davide Petrella in quelli di tre.

Sono professionisti capaci e richiesti. La loro presenza ripetuta documenta la ricorrenza di alcune firme, non dimostra che le canzoni siano identiche. Un autore può lavorare con interpreti diversi e ottenere risultati molto diversi. Inoltre ci sono percorsi riconoscibili come quelli di Brunori Sas, Lucio Corsi e Simone Cristicchi: descrivere il Festival come un’unica fotocopiatrice sarebbe una caricatura.

Resta una domanda legittima: quanto spazio riescono a trovare sensibilità, linguaggi e autori lontani dai circuiti già affermati? Contare le firme può aprire un’indagine, ma per misurare l’omologazione servirebbero anche analisi di testi, strutture, melodie, arrangiamenti e criteri di selezione. Non ho dati che permettano di dire che “la maggior parte dei brani di Sanremo è uguale”. Ho una provocazione e alcuni indizi da discutere.

L’automazione umana non ha bisogno di un algoritmo

Immaginiamo una ricetta: introduzione breve, emozione riconoscibile, ritornello che arriva puntuale, frase pronta a diventare una caption, crescendo finale. Questa è una caricatura della canzone costruita per piacere, non la descrizione certificata di tutti i brani del Festival.

La chiamo automazione umana in senso metaforico: ripetere scelte collaudate perché riducono il rischio. Il mestiere contiene anche formule, abitudini e vincoli. Succede nella comunicazione, negli articoli, nelle presentazioni aziendali. E può succedere nella musica.

Le convenzioni non sono un difetto in sé. Una struttura familiare può ospitare un’idea bellissima. Quando però il rispetto della formula diventa il criterio dominante, la sorpresa deve chiedere il permesso di entrare.

Su scala più ampia, uno studio di Joan Serrà e colleghi pubblicato nel 2012 su Scientific Reports ha analizzato descrizioni audio di 464.411 registrazioni della musica popolare occidentale, datate tra il 1955 e il 2010. Gli autori hanno rilevato, nel corpus, tendenze alla minore varietà delle transizioni tra altezze e all’omogeneizzazione della tavolozza timbrica, insieme a un aumento del livello sonoro.

È uno studio storico su caratteristiche specifiche del suono. Non misura Sanremo 2027, non valuta la qualità artistica complessiva e non autorizza a liquidare mezzo secolo di musica. Serve a ricordare che la discussione sull’omologazione precede l’AI generativa.

E se l’AI aiutasse qualcuno a uscire dalla formula?

Qui arriva la parte volutamente scomoda. Un artista potrebbe usare l’intelligenza artificiale per mettere in crisi la propria prima idea: esplorare un ritmo insolito, confrontare soluzioni di arrangiamento, trovare un’immagine meno prevedibile, accorgersi che sta riscrivendo sempre la stessa canzone.

Non sto dicendo che questi impieghi siano ammessi a Sanremo: proprio il loro eventuale contributo creativo li rende pertinenti alla clausola del regolamento. Sto ragionando su ciò che lo strumento potrebbe offrire alla ricerca artistica fuori dai limiti di quella gara.

Immagino due richieste opposte. La prima: «Produci una canzone simile ai successi recenti». La seconda: «Aiutami a riconoscere le scelte più prevedibili della mia bozza e a esplorare alternative che io possa sviluppare». Nel primo caso cerco una scorciatoia verso la familiarità. Nel secondo costruisco un confronto, del quale resto responsabile.

Nel mio video “Bollani e la musica creata con Suno” mostro un esperimento con la generazione musicale. È un modo concreto per ascoltare la tecnologia di cui discutiamo. Una dimostrazione delle possibilità di uno strumento non è una prova della sua superiorità artistica.

La ricerca mette in crisi anche la mia provocazione

Se voglio essere coerente, devo cercare anche le evidenze che complicano la mia tesi. Nel 2024 Anil R. Doshi e Oliver P. Hauser hanno pubblicato su Science Advances lo studio “Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content”.

L’esperimento riguardava racconti brevi. L’accesso a idee generate dall’AI migliorava le valutazioni di creatività, qualità della scrittura e piacevolezza, soprattutto per gli autori inizialmente meno creativi. Tuttavia, i racconti assistiti dall’AI risultavano più simili tra loro. Un vantaggio per il singolo poteva accompagnarsi a una perdita di varietà collettiva.

Non possiamo trasferire automaticamente questi risultati alla composizione musicale o al Festival. Ma sarebbe scorretto promettere che l’AI porti necessariamente novità. Potrebbe aiutare una persona a superare un blocco e contemporaneamente suggerire la stessa soluzione a moltissime altre.

Un successivo preprint del 2025 di Yun Wan e Yoram M. Kalman ha esplorato idee narrative generate attraverso profili diversi, con tratti culturali e stilistici differenti. In quel diverso disegno sperimentale non emergeva la stessa riduzione della diversità dei racconti assistiti. Lo segnalo come risultato preliminare, non come prova definitiva né come studio sulla musica: suggerisce che anche il modo di impostare la collaborazione meriti attenzione.

Per me la provocazione diventa così più interessante: l’AI potrebbe ampliare le possibilità se la usiamo per esplorare differenze; potrebbe restringerle se le chiediamo di replicare ciò che ha già funzionato. È un’ipotesi di lavoro, non una promessa.

Proteggere gli autori e lasciare spazio alla sperimentazione

Capisco la scelta di un concorso che vuole valorizzare il contributo umano. Il regolamento definisce un perimetro, e chi partecipa deve rispettarlo. Mi piacerebbe però che il dibattito pubblico affrontasse anche le domande operative: come distinguere assistenza e sostituzione? Come documentare un processo di lavoro? Dove collocare un suggerimento poi completamente rielaborato?

Personalmente preferirei una discussione che mettesse al centro:

  • Trasparenza: dichiarare gli strumenti usati e il loro ruolo.
  • Responsabilità: sapere chi ha scelto, scritto, modificato e approvato il risultato.
  • Rispetto del lavoro altrui: affrontare consenso, diritti e remunerazione, senza dare per scontato che ogni materiale disponibile possa essere sfruttato liberamente.
  • Spazio per il rischio artistico: premiare anche proposte che non somigliano a una hit già confezionata.

Sono criteri che propongo per discutere il rapporto tra tecnologia e creatività, non regole già adottate dal Festival. Un eventuale laboratorio fuori gara, dichiarato e con partecipanti consenzienti, potrebbe far ascoltare al pubblico diversi processi creativi e discuterne i risultati.

È un tema vicino a quello che ho affrontato commentando il dossier di Internazionale in “Chi guadagna dalla paura dell’AI?”: valutare rischi e opportunità richiede di guardare anche agli incentivi e alle scelte umane che accompagnano la tecnologia.

Il ritornello che vorrei cambiare

Non so se una canzone assistita dall’AI sarebbe più originale di una scritta senza. Per sostenerlo servirebbero confronti seri, ascolti alla cieca e criteri condivisi. So però che l’origine umana non è un certificato automatico di novità, così come l’origine artificiale non è un certificato automatico di banalità.

La mia provocazione resta questa: se vogliamo difendere la creatività, dobbiamo difendere anche il diritto di sorprenderci. La presenza di esseri umani nel processo è essenziale per il Festival che la Rai vuole organizzare. La loro disponibilità a rischiare determina quanto quel processo possa regalarci qualcosa di inatteso.

Altrimenti potremmo ottenere una canzone perfettamente umana, impeccabilmente artigianale e talmente prevedibile che, per scriverla, l’intelligenza artificiale non sarebbe nemmeno servita.

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Dieci canzoni rock possono aiutarci a capire l’intelligenza artificiale: i suoi rapporti con il potere, la creatività, la privacy e la nostra voglia di delegare. Alcune mettono davvero in scena robot, computer o conflitti tra uomini e macchine. Altre diventano, se ascoltate con le domande giuste, ottime metafore per ragionare sull’AI.

Mi piace l’idea di un corso sull’intelligenza artificiale che inizi con una chitarra elettrica. Prima il riff, poi il dubbio. Invece di partire dall’ennesima slide con un cervello luminoso, partire da una canzone e chiedere: chi sta decidendo? Chi controlla lo strumento? Che cosa stiamo perdendo in cambio della comodità?

Una precisazione: non voglio trasformare ogni vecchio disco in una profezia su ChatGPT. Sarebbe un’allucinazione con l’assolo. Le interpretazioni sull’AI che seguono sono mie letture didattiche, salvo quando il collegamento è documentato dagli artisti. Uso “rock” in senso ampio: progressive, hard rock, metal, alternative, industrial e contaminazioni elettroniche.

Le 10 canzoni rock per capire l’intelligenza artificiale

Questa è la scaletta. Non è una classifica di bellezza: ogni brano apre una domanda diversa.

Brano Artista Collegamento Lezione sull’AI
I Robot The Alan Parsons Project Concept dell’album esplicitamente legato all’AI Distinguere capacità e umanità
Mr. Roboto Styx Robot e identità nella storia Chiedersi chi c’è dietro l’interfaccia
Machines (Or Back to Humans) Queen Conflitto uomo-macchina; rilettura AI di Brian May Mantenere il controllo umano
Welcome to the Machine Pink Floyd Metafora del sistema industriale Esaminare gli incentivi
2112 Rush Computer e controllo culturale Difendere autonomia e diversità
Every Breath You Take The Police Metafora del controllo Separare assistenza e sorveglianza
Paranoid Android Radiohead Spunto su antropomorfismo e disagio Non scambiare una voce per una coscienza
Algorithm Muse Immaginario di simulazione e controllo Interrogare criteri e obiettivi
Iron Man Black Sabbath Metafora delle conseguenze inattese Considerare le reazioni del sistema
The Hand That Feeds Nine Inch Nails Metafora del dissenso Allenare il pensiero critico

1. The Alan Parsons Project, I Robot: l’intelligenza non basta a renderci umani

The Alan Parsons Project – I Robot · Apri il video su YouTube

Album: I Robot, 1977. Legame: esplicito nel concept dell’album.

Parto con una piccola licenza: I Robot è un brano strumentale, non una canzone con un testo da interpretare. Ma è un’apertura troppo pertinente per lasciarla fuori. La pagina ufficiale del disco spiega che il progetto, inizialmente ispirato ad Asimov, fu rielaborato intorno al rapporto tra intelligenza umana e artificiale. Non è una trasposizione dei suoi racconti.

Il mio spunto è questo: una macchina che esegue bene un compito non diventa automaticamente una persona. Prima di attribuirle intenzioni, chiediamoci che cosa abbiamo effettivamente osservato. Ha classificato un’immagine? Ha prodotto una risposta pertinente? Oppure abbiamo soltanto avuto l’impressione che “ci capisse”?

Da portare al lavoro: quando qualcuno dice “questa AI è intelligente”, chiedergli: intelligente in quale attività, misurata come, con quali errori? L’aggettivo da solo serve quanto dire che una chitarra è “potente” senza collegarla all’amplificatore.

2. Styx, Mr. Roboto: dietro la maschera c’è qualcuno

Styx – Mr. Roboto · Apri il video su YouTube

Album: Kilroy Was Here, 1983. Legame: robot e identità, non una descrizione degli attuali chatbot.

Mr. Roboto appartiene alla storia distopica di Kilroy Was Here: il rock è represso e il protagonista usa un travestimento robotico. Il sito ufficiale degli Styx ripercorre il brano e il suo ritorno dal vivo; per il contesto narrativo è utile anche la ricostruzione di MusicRadar.

A me interessa la maschera. Un’interfaccia può farci dimenticare le persone e le organizzazioni che l’hanno progettata. Chi ha stabilito che cosa può rispondere? Quali fonti può consultare? A chi si segnala un errore? L’etichetta “intelligenza artificiale” non dovrebbe chiudere queste domande.

“Lo ha deciso l’algoritmo” è una frase comoda. Ma in un’organizzazione dovrebbe aprire una verifica, non sostituire una spiegazione.

Domanda per un corso: se un assistente aziendale comunica un’informazione sbagliata a un cliente, chi deve accorgersene, correggerla e rispondere al cliente? Scriviamo ruoli concreti, non “il sistema”.

3. Queen, Machines (Or Back to Humans): il controllo umano deve funzionare

Queen – Machines (Or Back To Humans) · Apri il video su YouTube

Album: The Works, 1984. Legame: diretto sul rapporto uomo-macchina, con una successiva rilettura esplicita sull’AI.

Qui non devo forzare troppo il collegamento. Nella presentazione pubblicata sul sito ufficiale di Brian May nel 2023, il chitarrista collega il brano e la sua messa in scena all’intelligenza artificiale e alla riconquista del controllo da parte degli esseri umani. È una rilettura documentata, non la prova che nel 1984 i Queen descrivessero i modelli generativi.

La mia lezione è molto pratica: mettere una persona alla fine di un processo non basta. Deve avere tempo, competenza, informazioni e possibilità reale di intervenire. Se deve approvare cento risultati in cinque minuti, il controllo rischia di essere soltanto una firma.

Esercizio: scegliete un’attività da automatizzare e definite tre condizioni di arresto. Per esempio: fonte mancante, dati contraddittori, richiesta fuori dall’ambito autorizzato. Decidete anche chi prende in carico l’eccezione. Il pulsante “stop” è utile se qualcuno sa quando premerlo.

4. Pink Floyd, Welcome to the Machine: chiediamoci chi guadagna

Pink Floyd – Welcome to the Machine · Apri il video su YouTube

Album: Wish You Were Here, 1975. Legame: metaforico.

La “macchina” dei Pink Floyd non è ChatGPT. Il sito ufficiale della band presenta Welcome to the Machine e Have a Cigar come critiche all’industria discografica. È il sistema che promette successo e, intanto, incasella chi produce creatività.

Trasporto la domanda nell’AI: quale obiettivo economico sostiene lo strumento che sto usando? Quando adotto una piattaforma, mi interessa sapere che cosa pago, quali dipendenze creo e quanto facilmente potrò cambiare soluzione. Una demo brillante non risponde a tutte queste domande.

Per un professionista della comunicazione il rischio da discutere è anche creativo: se chiedo sempre ciò che appare più efficace, più standard e più simile ai contenuti già riusciti, quanto spazio resta per la mia voce?

Da fare prima di adottare un servizio: scrivere su una pagina costi, possibilità di esportazione, alternative e attività che resterebbero bloccate se il servizio diventasse indisponibile. Anche la libertà ha una scheda tecnica.

5. Rush, 2112: chi sceglie la musica sceglie un pezzo del mondo

Rush – 2112 · Apri il video su YouTube

Album: 2112, 1976. Legame: computer e controllo culturale, con applicazione all’AI per analogia.

Nel testo e nel racconto ufficiale della suite, i sacerdoti dei Templi di Syrinx regolano la vita collettiva con l’aiuto di grandi computer. Il protagonista scopre una chitarra e una possibilità di espressione che il sistema rifiuta. La tecnologia è intrecciata al potere, ma non va confusa automaticamente con l’AI contemporanea.

La domanda che mi porto a casa riguarda la delega culturale: che cosa succede se lascio a un unico intermediario la scelta di ciò che leggo, ascolto e considero rilevante?

Non serve immaginare una dittatura futuristica per fare l’esercizio. Basta prendere un piano editoriale generato dall’AI e chiedersi quali prospettive mancano. Un elenco scorrevole può essere anche un elenco molto prevedibile.

Esercizio: chiedere tre proposte sullo stesso tema: una convenzionale, una minoritaria ma documentabile, una che metta in discussione la premessa. Poi verificarle. Il dissenso non diventa valido solo perché è originale, ma va almeno preso in considerazione.

6. The Police, Every Breath You Take: personalizzazione o sorveglianza?

The Police – Every Breath You Take · Apri il video su YouTube

Album: Synchronicity, 1983. Legame: metaforico.

Il suono può trarre in inganno: questa non è semplicemente una rassicurante promessa d’amore. Nella ricostruzione di uDiscover Music, Sting parla del lato inquietante del brano e dei temi del controllo e della sorveglianza.

La mia associazione riguarda gli assistenti personalizzati. Desiderare uno strumento che conosca le nostre esigenze non significa volergli affidare qualsiasi informazione. “Ricorda tutto di me” può sembrare una comodità. Ma prima dovremmo sapere che cosa vogliamo fargli ricordare e perché.

Esercizio: dividere le informazioni di un caso inventato in tre gruppi: necessarie, utili ma facoltative, superflue. Provare a risolvere il compito usando solo le prime. Per esempio, per riscrivere una mail non serve necessariamente includere nomi reali, recapiti e tutta la storia del cliente.

Il criterio è semplice: il servizio deve aiutarci a svolgere il compito, non convincerci che condividere di più sia sempre meglio.

7. Radiohead, Paranoid Android: una personalità non dimostra una coscienza

Radiohead – Paranoid Android · Apri il video su YouTube

Album: OK Computer, 1997. Legame: spunto interpretativo.

Paranoid Android richiama nel titolo Marvin, l’androide di Douglas Adams; il riferimento è ricostruito nella scheda del brano. Si può anche rivedere il video sul canale ufficiale dei Radiohead. Ma il titolo non autorizza a ridurre la canzone a una spiegazione della psicologia dei robot.

Il mio collegamento è l’antropomorfismo: attribuire qualità umane a qualcosa che ci appare umano. Una voce, un nome e un modo di parlare possono invitarci a immaginare un interlocutore con una vita interiore.

Il punto da discutere non è liquidare ciò che prova l’utente. Se una conversazione lo emoziona, quell’emozione è sua e merita rispetto. Il salto da evitare è considerarla, da sola, una prova di ciò che proverebbe la macchina.

Esercizio: riscrivere la stessa risposta in tono affettuoso, neutro e burocratico. Chiedersi quanto cambia la fiducia percepita, anche quando le informazioni restano identiche. Poi separare due giudizi: “mi piace come parla” e “ho verificato quello che dice”.

8. Muse, Algorithm: ottimizzato per che cosa?

Muse – Algorithm · Apri il video su YouTube

Album: Simulation Theory, 2018. Legame: immaginario di algoritmi, simulazione e controllo.

Algorithm apre Simulation Theory, disco che mescola rock, elettronica e immaginario tecnologico. La recensione di Pitchfork ne descrive i temi e le contaminazioni. Non è un manuale di informatica e non dimostra che viviamo in una simulazione.

Lo uso per introdurre una domanda essenziale: che cosa significa “migliore”? La risposta più veloce? Quella che vende di più? Quella più accurata? Prima di affidare un compito a un sistema, dobbiamo chiarire il criterio di successo.

Immaginiamo un assistente che prepara risposte al servizio clienti. Se chiediamo soltanto di ridurre la lunghezza delle mail, potremmo ottenere messaggi brevissimi ma poco utili. L’obiettivo è stato rispettato; il servizio, forse, è peggiorato.

Esercizio: sostituire “fammi una risposta migliore” con tre criteri verificabili: deve risolvere la domanda, citare il documento pertinente e segnalare ciò che non è noto. Per continuare con esercizi pratici ho raccolto le risorse dei miei corsi su ChatGPT e AI generativa.

9. Black Sabbath, Iron Man: le buone intenzioni non garantiscono un buon risultato

Black Sabbath – Iron Man · Apri il video su YouTube

Album: Paranoid, 1970. Legame: metaforico, non un brano sull’intelligenza artificiale.

Prima togliamo un equivoco: la canzone non nasce come storia del supereroe Marvel. Nell’intervista a Geezer Butler pubblicata da Classic Rock/Louder, il protagonista è un viaggiatore temporale trasformato in una creatura metallica. Tenta di avvertire l’umanità di una catastrofe, viene respinto e finisce per provocarla.

Non ne ricavo la morale “l’AI si vendicherà”. Sarebbe attribuire a una tecnologia il risentimento del personaggio. Mi interessa invece il circuito delle conseguenze: introduciamo qualcosa per ottenere un risultato e le reazioni intorno a noi possono cambiare l’esito.

Scenario da discutere: un’azienda automatizza tutte le prime risposte per accelerare l’assistenza. Che cosa potrebbe accadere ai casi insoliti? I clienti troverebbero una persona? Gli operatori riceverebbero informazioni sufficienti?

Prima di attivare il processo farei un piccolo premortem: immaginiamo che tra sei mesi sia fallito. Elenchiamo le cause plausibili, poi decidiamo quali segnali osservare fin dal primo giorno.

10. Nine Inch Nails, The Hand That Feeds: non delegare anche il dubbio

Nine Inch Nails – The Hand That Feeds (VEVO Presents, live) · Apri il video su YouTube

Album: With Teeth, 2005. Legame: metaforico.

The Hand That Feeds non parla di chatbot. La storia del brano e della sua controversa mancata esibizione agli MTV Movie Awards lo colloca anche in un contesto politico. Qui mi serve come invito a discutere obbedienza, autorità e dissenso.

La domanda applicata all’AI è: siamo disposti a contestare uno strumento che ci rende la vita più semplice? Una risposta elegante può farci venire voglia di chiudere il lavoro. Proprio lì comincia la parte che spetta a noi.

Un prompt da provare: “Analizza la proposta che segue. Individua tre assunzioni non dimostrate, due possibili obiezioni e le informazioni che servono per decidere. Non inventare prove: separa ciò che è presente nel testo da ciò che deve essere verificato”.

Attenzione: chiedere all’AI di criticare l’AI è un passaggio, non una verifica indipendente. Il controllo finale richiede fonti, documenti o persone competenti. Altrimenti abbiamo soltanto organizzato un dibattito tra due versioni dello stesso interlocutore.

Come trasformare la playlist in un laboratorio sull’AI

Userei queste canzoni per aprire una discussione, poi passerei a casi concreti. La musica offre immagini memorabili; la valutazione di un sistema richiede criteri verificabili. Per questo affiancherei alla playlist il quadro di gestione dei rischi dell’AI del National Institute of Standards and Technology, NIST, che affronta progettazione, uso e valutazione dei sistemi.

  1. Scegliere un brano e un problema. Queen per il controllo umano, Police per i dati, Muse per gli obiettivi.
  2. Esplicitare il confine. Che cosa dice la canzone? Quale collegamento stiamo aggiungendo noi?
  3. Costruire un caso inventato. Una mail, un documento, una procedura senza dati personali reali.
  4. Provare due approcci. Una richiesta generica e una con obiettivi, limiti e controlli.
  5. Concludere con una decisione. Che cosa automatizziamo, che cosa controlliamo, quando ci fermiamo?

La domanda che lascerei sullo schermo alla fine è questa: stiamo usando l’AI per allargare le nostre possibilità o per smettere di scegliere? Dieci canzoni non danno una risposta definitiva. Possono però aiutarci a formulare domande migliori. E, nel frattempo, la colonna sonora è sistemata.

Domande frequenti su rock e intelligenza artificiale

Quali brani hanno il collegamento più diretto con l’AI?

Il concept di I Robot dei The Alan Parsons Project è esplicitamente legato all’intelligenza artificiale. Machines (Or Back to Humans) dei Queen affronta il rapporto uomo-macchina ed è stato riletto da Brian May in chiave AI nel 2023. Mr. Roboto, 2112 e Algorithm offrono invece storie o immagini di robot, computer e controllo, da distinguere dalle tecnologie attuali.

Welcome to the Machine parla davvero di intelligenza artificiale?

No. Il contesto indicato dai Pink Floyd è la critica all’industria discografica. Il collegamento alle piattaforme AI proposto qui è una metafora sugli incentivi e sulla dipendenza dagli strumenti.

Queste canzoni dimostrano che gli artisti avevano previsto ChatGPT?

No. Possono anticipare interrogativi sul rapporto con le macchine senza prevedere una tecnologia specifica. Distinguere immaginazione, intenzione degli autori e interpretazione contemporanea è parte dell’esercizio critico.

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Per approfondire il discorso sulla musica liquida (oggetto di un libro di prossima uscita che ho scritto con il collega Renzo Zonin), ho fatto una chiacchierata con Andrea Lawandel, giornalista freelance, esperto di tecnologia, musica e radio, autore del blog Radiopassioni.

Ciao Andrea, che cosa ne pensi del fenomeno Spotify (e compagnia bella)?

Non sono domande facili perché si inseriscono nel complicato contesto della musica liquida scatenato dal “fenomeno” iPod+iTunes. Diciamo che Spotify, ma ancor prima Deezer, Pandora negli Stati Uniti, Rdio, Rara e così via, rappresentano una inevitabile evoluzione del modello download del singolo brano o dell’album, inaugurato da Apple e di fatto portato all’estremo successo solo da Apple. Se vogliamo è una evoluzione che, oltre a essere dettata dalla tecnologia, ha anche motivazioni più commerciali. Rispetto al download, il modello streaming dà ai proprietari dei diritti musicali la sensazione di poter controllare meglio il contenuto che rimane comunque liquido. Il download non elimina del tutto il problema della copia pirata, della condivisione non autorizzata e così via, e d’altro canto lo streaming consente di implementare modelli economici più convenienti che insieme alla praticità della cosa servono appunto a combattere la pirateria. Poi naturalmente ci sono fattori tecnici come li generale aumento di banda fissa e copertura wireless, il perfezionarsi delle codifiche audio, l’affermarsi generalizzato delle architetture cloud e dello storage centralizzato.
La tendenza sembra inarrestabile, basta solo vedere come i servizi di cloudizzazione delle librerie musicali personali, residenti sui dischi del PC, offerti da Apple iCloud, Google Music e molto più recentemente da Deezer, tutti rivolti ad appassionati della musica che amano molto anche l’aspetto della curatela delle proprie playlist. A queste persone viene offerto di trasferire in cloud queste librerie, in modo da sfruttare un po’ tutto, la capacità di selezionare da soli la musica di proprio gusto, la ricchezza delle funzionalità di music discovery integrate in tutti i servizi streaming, e la praticità di quest’ultimo.

E che cosa ne dici della sostenibilità economica del modello “all you can listen”?

Sulla sostenibilità mi sembra chiaro che forse non ci sarà posto per la pletora di piattaforme oggi in funzione e sul lungo termine pesa anche l’incertezza che riguarda l’industria musicale nell’insieme. La musica liquida ha avuto un innegabile impatto sulle cifre d’affari delle case discografiche, dell’industria musicale basata sui vecchi modelli diritti+dischi. Per ora le piattaforme in streaming sono dei reintermediatori, rappresentano un anello in più nella catena che legava i produttori di musica, attraverso i loro editori, ai consumatori. Probabilmente le dinamiche tra piattaforme streaming, case discografiche e musicisti cambieranno molto, rispetto a un’epoca in cui la musica veniva prodotta, diffusa sostanzialmente solo dalla radio (poi da MTV), e acquistata su vinile/CD o ascoltata live ai concerti. Si possono immaginare molti più ruoli, canali di interazione, generatori/scambiatori di revenues, soprattutto le piattaforme streaming vincenti assumeranno sempre di più un ruolo di intermediazione esclusiva tra musicisti e ascoltatori, togliendo ulteriore “nutrimento” agli editori musicali tradizionali. Al tempo stesso i musicisti si muovono in modo diverso, più diretto, per raggiungere i loro fan non solo in streaming ma anche fisicamente, ai concerti.
Alla fine secondo me i valori economici in gioco sono probabilmente destinati a crescere, perché ci sarà più pubblico, che forse pagherà di meno rispetto al modello dell’acquisto del disco fisico, in termini di prezzo unitario per il consumo di musica, ma ci saranno molte più “unit” vendute, e non saranno soltanto “brani ascoltati in streaming” ma molte altre cose che oggi vengono ancora percepite come secondarie al CD.

Domanda da indovino: secondo te è questo il modo in cui ascolteremo la musica nel futuro, anche prossimo, oppure difficilmente rinunceremo all’idea di avere un supporto e soprattutto alla proprietà dei brani?

Se si deve trarre una lezione da quello che abbiamo visto finora, anche in altri ambiti, risponderei senza esitazione che sì, anche in futuro ascolteremo in streaming. Tutto è molto legato alla pervasività delle connessioni landline o wireless, se Internet è ovunque non si vede perché non dovrei accendere Spotify invece di mettere su un CD. Del resto abbiamo anche smesso o quasi di inviare fax o di usare il telefono fisso. Come dicevo prima, il numero di persone che amano poter dire di “possedere” la propria musica è ancora molto elevato e negli ultimi anni c’è addirittura un ritorno di appassionati di dischi in vinile (con effetti comici perché molto spesso la musica viene da master digitali mal convertiti in analogico e la presunta qualità del microsolco va a farsi benedire, restano solo i fruscii). Ci saranno per forza delle nicchie di “giapponesi nella giungla del policarbonato o del vinile”, ma i consumi in streaming continuano ad aumentare come penetrazione e anche la consapevolezza degli utenti cresce, Spotify e compagnia bella hanno il loro miglior successo nel consumo via smartphone.

L’idea che siano i servizi online a scovare la musica che potrebbe piacerci al posto nostro, non ci toglie un po’ il gusto della ricerca e, in alcuni casi, della scoperta casuale, tipo “serendipità”?

Capisco molto bene il senso della domanda e in parte sono d’accordo. Per citare ancora una volta Deezer la “discovery” secondo loro è la chiave di tutto perché la scoperta di nuovi generi e artisti giustifica l’interesse a creare generi e artisti sempre nuovi, alimenta il motore della creatività. Bisogna sempre distinguere quelle che sono funzioni di recommendation puramente basate su algoritmi e discovery guidata da redazioni di esperti e curatori (o un misto tra le due cose, stile Deezer appunto). L’algoritmo puro è una strategia scelta da servizi italiani recenti come Mentor.fm o Smarfle. Servizi come Serendip fanno addirittura leva sul concetto di serendipità per attirare nuovi adepti su piattaforme di “social discovery”. Anche qui le lezioni del passato forse servono: storicamente i servizi che pretendevano di dare tutto il controllo a singoli consumatori, immaginando che tutti avrebbero avuto voglia di esplorare, cercare, inseguire, non hanno avuto un grande successo. Siamo tendenzialmente pigri e se proprio non siamo appassionati e non abbiamo una mentalità da collezionista, forse un buon suggerimento che ci arriva dall’esterno finisce per avere un risultato più gratificante rispetto a un “questo l’ho trovato io” che molti si stufano presto di praticare. Tutto dipende naturalmente dall’efficacia del modello di recommendation adottato.
Io tendenzialmente amo molto l’approccio del cured content, dell’esperto che mi guida e mi dà consigli, ma appartengo a una minoranza di consumatori impegnati (soprattutto di certi generi musicali). In campi musicali recenti dove sono molto, molto ignorante, mi trovo spesso ad ascoltare in streaming brani di gente di cui non sospettavo l’esistenza ma che mi coinvolgono. Per mia natura preferisco quando il consiglio arriva da una stazione radio intelligente, ma è sempre più facile che l’ascolto avvenga su Spotify o Rdio e compagnia bella.

Ultima cosa: secondo te esiste davvero l’esigenza di usare i servizi di cloud music, di avere tutta la propria musica sempre a disposizione o è solo una “moda” passeggera?

È un po’ quello che si è detto prima: il cloud storage in generale sta prendendo molto piede, forse inizialmente più per rendere più agevole attività lavorative che ormai coinvolgono l’uso di più dispositivi e più sedi di lavoro. Negli ultimi anni abbiamo imparato ad avere molta più familiarità con il concetto di “archivio” personale, quando abbiamo scoperto che sul PC potevamo tenere di tutto. iTunes ha definitivamente imposto questo concetto. Tanto è vero che prima della grande affermazione degli smartphone c’è stato l’avvento di una tipologia di prodotto, il NAS domestico, che veniva incontro proprio all’esigenza di chi voleva avere il pieno controllo della sua multimedia-teca. Poi però dal PC siamo passati alla metafora dello smartphone e sempre di più il concetto di archivio perde fisicità. Lo smartphone avrà per definizione una memoria locale non infinita e contemporaneamente sarà sempre più un device isolato rispetto ad accessori come dischi esterni e NAS. Il NAS naturale (perdonate il bisticcio) dello smartphone è il cloud storage. Mi sentirei quindi di dire che se il cloud storage dovesse risultare come una moda passeggera sarà perché lo smartphone stesso sarà una moda passeggera. Anche qui, la tendenza storica ci insegna che le varie tipologie di memorie fisiche tendono ad avere una vita finita, cose come il floppy disc, che è addirittura sparito per evidente obsolescenza rispetto alle capacità necessarie, e persino i CD-ROM e i DVD spariscono dal radar mentale di molti utenti, anche di PC desktop. Credo che la praticità del cloud storage sarà sempre più un dato di fatto, nei vincoli imposti dalla disponibilità di connettività (ancora oggi basta andare in vacanza al mare e la musica te la devi portare sulla chiavetta o nella memoria del cellulare). Un altro fattore che oggi viene un po’ trascurato è l’evoluzione delle memorie fisiche, flash o ottiche che siano. Quando le schedine del formato microSD o simile avranno un Terabyte di capacità e costeranno cinque dollari, è anche possibile che uno si faccia un po’ di copie che saranno sempre accessibili con i vari cellulari che ha in tasca, con l’idea (magari illusoria) che in questo modo potrà sempre avere a disposizione tutto. Ma il cloud storage manterrà i suoi vantaggi “gestionali”, con aspetti come la sicurezza e l’availability demandati ad altri: tutto alla fine sarà legato alla capillarità delle connessioni.

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