Duchy w maszynie streamingowej. czy muzyka bez duszy to wciąż muzyka?

Sztuka zawsze była bastionem ludzkiej kreatywności. Uważaliśmy ją za ostatni, nienaruszalny przejaw naszego ducha. A jednak, właśnie jesteśmy świadkami, jak ten bastion jest po cichu, nuta po nucie, kolonizowany przez algorytmy. Nie mówimy tu o eksperymentalnej awangardzie czy prostych, ambientowych tłach do nauki. Mówimy o zalewie w pełni uformowanych, wiarygodnych gatunkowo utworów i – co najbardziej zdumiewające – fikcyjnych zespołów z fikcyjnymi biografiami, które podbijają platformy streamingowe. To zjawisko zmusza nas do zadania sobie fundamentalnego pytania: czy muzyka wciąż jest muzyką, gdy znika z niej człowiek? I dlaczego tak bardzo nas to obchodzi?

Anatomia muzycznego ducha, czyli przypadek zespołu, który nigdy nie istniał

Wyobraź sobie, że na YouTube trafiasz na album Rumba Congo z 1973 roku. Zespół nazywa się Concubanas. Opis opowiada porywającą historię: założona w Hawanie w 1971 roku grupa, która tworzyła unikalną fuzję muzyki kubańskiej i kongijskiej, rozwiązana w 1992, lecz pozostawiająca po sobie muzyczne perły. Słuchasz – i brzmi to autentycznie. Melodie przywodzą na myśl salsę, rumbę, son cubano. Utwór ma 1,3 miliona wyświetleń. Czujesz, że odkryłeś zapomniany skarb.

A potem na samym dole opisu, ukryta przed wzrokiem, pojawia się notka: „treść zmieniona lub syntetyczna”. To eufemizm. Zespół Concubanas nigdy nie istniał. Jego historia jest zmyślona. A cała muzyka została wygenerowana przez sztuczną inteligencję za pomocą kilku komend.

To nie jest odosobniony przypadek. Platformy takie jak Suno, Boomy czy Udio pozwalają dziś każdemu na tworzenie złożonych kompozycji jazzowych, rockowych czy, jak w tym przypadku, world music. Kanał na YouTube o nazwie Zaruret, z którego pochodzi Concubanas, w ciągu zaledwie siedmiu miesięcy opublikował 135 teledysków, zdobywając miliony wyświetleń i prawie 40 tysięcy subskrybentów. W jego katalogu znajdziemy też fikcyjny japoński zespół jazzu progresywnego Phantasia, z równie barwną, wymyśloną biografią o jego „złotej erze”.

Cichy zalew, czyli ekonomia syntetycznych dźwięków

To, co kiedyś było technologiczną nowinką, staje się potężnym rynkiem. Spójrzmy na twarde dane. Badanie Międzynarodowej Konfederacji Stowarzyszeń Autorów i Kompozytorów (CISAC) jest bezlitosne w swoich prognozach:

Wzrost jest więc nie tyle szybki, co wykładniczy. Mówimy o perspektywie, w której co piąty utwór, za który płacimy w abonamencie, może nie mieć ludzkiego autora. To generuje fundamentalny problem: kryzys transparentności.

„Urok prysł”, czyli dlaczego autentyczność ma znaczenie

Dr María Teresa Llano, badaczka z University of Sussex, trafia w sedno problemu. „Nie ma sposobu, by ludzie wiedzieli, czy coś jest [stworzone przez] AI, czy nie”. To rodzi poczucie oszustwa, zdrady. Jak sama przyznaje, jako Kolumbijka wychowana na salsie, doceniła jakość muzyki Concubanas. Ale gdy odkryła prawdę, „urok prysł”.

Dlaczego tak się dzieje? Ponieważ w sztuce nie chodzi tylko o estetyczny produkt końcowy. Chodzi o połączenie. Gdy słuchamy artysty, interesuje nas jego życie, jego inspiracje, ból i radość, które przelał w dźwięki. Ta narracja nadaje muzyce głębię, kontekst. Z AI ten wymiar znika bezpowrotnie. Nie ma historii, nie ma artysty, z którym można się utożsamić. Jest tylko doskonale skalkulowany, lecz pusty w środku produkt.

To rozróżnienie między sztuką a treścią. Sztuka to komunikacja międzyludzka. Treść to produkt do konsumpcji. AI doskonale generuje treść.

Platformy w rozkroku: reagować czy ignorować?

Problem dostrzegają sami użytkownicy. Na forach Spotify krąży petycja domagająca się jasnego oznaczania utworów AI i możliwości ich blokowania. Reakcje gigantów technologicznych są jednak niejednoznaczne.

• YouTube (Google) wprowadził wymóg oznaczania treści syntetycznych. Jest to jednak często informacja ukryta na końcu opisu, a platforma sama przyznaje, że etykiety stosuje proaktywnie głównie wtedy, gdy istnieje „ryzyko wyrządzenia szkody widzom” przez dezinformację.

• Spotify nie przedstawiło jasnej polityki etykietowania. Jego wiceprezes, Gustav Söderström, postrzega AI głównie jako narzędzie „zwiększające kreatywność”, a jako jedyną czerwoną linię wskazuje naruszenie praw autorskich – co w przypadku AI jest niezwykle trudne do udowodnienia.

Mamy tu do czynienia z klasycznym konfliktem wartości. Z jednej strony jest dążenie do transparentności i ochrony autentyczności ludzkiej twórczości, z drugiej – perspektywa ogromnych zysków i postawa, którą najlepiej oddaje motto kanału Zaruret: „I tak nie uwierzysz własnym uszom! Wszystko, co dzieje się na tym kanale, to fikcja. Ale czym jest prawda? Pieprzyć to, po prostu słuchaj!”.

Ten technologiczny nihilizm jest kuszący. Ale jeśli mu ulegniemy, ryzykujemy, że w przyszłości każde nowe muzyczne odkrycie będzie obarczone fundamentalną niepewnością i frustracją. Nie będziemy wiedzieć, czy słuchamy prawdziwej historii, czy tylko jej perfekcyjnej, bezdusznej symulacji. Być może nadszedł czas, abyśmy jako słuchacze głośno powiedzieli, że to, kto stoi za muzyką, wciąż ma dla nas znaczenie.

Pomysł na doktorat

Tytuł: Percepcja autentyczności a wartość estetyczna: badanie neurokognitywnych i afektywnych reakcji słuchaczy na muzykę generowaną przez sztuczną inteligencję w kontekście wiedzy o jej pochodzeniu.

Problem badawczy: W jaki sposób świadomość, że utwór muzyczny został stworzony przez sztuczną inteligencję (a nie przez człowieka), wpływa na subiektywną ocenę estetyczną, reakcje emocjonalne oraz neuronalne korelaty przetwarzania muzyki u słuchaczy? Czy „efekt autentyczności” jest mierzalnym zjawiskiem neurobiologicznym?

Hipoteza główna: Eksplicytne poinformowanie słuchaczy o syntetycznym pochodzeniu utworu muzycznego, nawet przy zachowaniu jego niezmienionych właściwości akustycznych, prowadzi do statystycznie istotnego obniżenia subiektywnej oceny jego wartości artystycznej oraz osłabienia aktywacji w obszarach mózgu związanych z układem nagrody (np. jądro półleżące) i przetwarzaniem emocji (np. ciało migdałowate).

Metodologia: Eksperyment z wykorzystaniem funkcjonalnego rezonansu magnetycznego (fMRI) lub elektroencefalografii (EEG).

1. Faza 1 (kalibracja): Stworzenie zestawu par utworów muzycznych (jeden stworzony przez człowieka, drugi przez AI w tym samym stylu i o zbliżonej złożoności), które w ślepym teście są oceniane jako podobne pod względem estetycznym.

2. Faza 2 (eksperyment fMRI/EEG): Dwie grupy uczestników słuchają tych samych, wyselekcjonowanych utworów.

   • Grupa A (kontrolna): Otrzymuje prawdziwe informacje o pochodzeniu utworów.

   • Grupa B (eksperymentalna): Otrzymuje częściowo fałszywe informacje (niektóre utwory ludzkie są przedstawiane jako AI i vice versa).

3. Analiza: Porównanie aktywności mózgu oraz subiektywnych ocen (w skali Likerta dotyczących m.in. „głębi emocjonalnej”, „oryginalności”, „przyjemności słuchania”) między grupami, w zależności od podanej informacji o pochodzeniu utworu.

Oczekiwany wkład w naukę: Dostarczenie empirycznych, neurobiologicznych dowodów na istnienie „premii za autentyczność” w percepcji sztuki. Wyniki mogłyby mieć implikacje dla etyki projektowania AI, polityki platform streamingowych oraz teorii estetyki, kwantyfikując znaczenie narracji i ludzkiego pierwiastka w odbiorze dzieła artystycznego.