Per anni il rapporto fra algoritmi e musica si è giocato sull'ascolto: che cosa ci viene proposto, che cosa resta ai margini. Con l'intelligenza artificiale nella musica il terreno si sposta sulla produzione, perché oggi un sistema può generare un brano, un arrangiamento o una voce, e le regole europee hanno cominciato a occuparsene in modo esplicito.

Il simposio «The Artist of the Future», promosso a Bolzano dalla Fondazione Busoni-Mahler, è stato raccontato su queste pagine da Stefano Bozolo. La domanda di fondo era come possa un musicista costruire una voce riconoscibile in un ambiente segnato dalla «presenza pervasiva degli algoritmi, che tendono a restituirci ciò che già conosciamo e a rafforzare le nostre preferenze». È una diagnosi precisa. E apre una seconda domanda, che a Bolzano restava sullo sfondo: che cosa succede quando gli stessi strumenti non si limitano più a scegliere che cosa ascoltiamo, ma producono ciò che viene ascoltato?

Dagli algoritmi che consigliano a quelli che generano

Conviene distinguere, perché sotto la parola «algoritmo» finiscono cose molto diverse. Un sistema di raccomandazione, quello che ordina le playlist di una piattaforma di streaming, lavora su materiale esistente. Osserva che cosa ascoltiamo, lo confronta con le abitudini di milioni di altri utenti e ci restituisce brani simili. Il suo effetto sul gusto è quello descritto nell'articolo di Bozolo, un restringimento progressivo verso pochi generi, titoli e nomi celebri. Un modello generativo fa un'altra cosa. Addestrato su grandi quantità di musica registrata, produce audio nuovo, che prima non c'era, a partire da una richiesta scritta, da una melodia abbozzata o da un campione di voce.

La distinzione conta perché i rischi cambiano. Nel primo caso il pericolo è l'omologazione dell'ascolto. Nel secondo è la confusione sull'origine: chi suona, chi canta, chi ha scritto.

Josu de Solaun, a Bolzano, ha parlato di un «Global Neutral Style», un'omologazione internazionale che alza il livello tecnico e abbassa la personalità. Un modello generativo addestrato sulla media delle registrazioni disponibili tende per costruzione verso quella stessa media. Il rischio, per chi studia uno strumento, è scambiare per interpretazione ciò che è soltanto una buona approssimazione statistica.

Che cosa chiede l'AI Act all'audio sintetico

Il Regolamento (UE) 2024/1689, noto come AI Act, dedica l'art. 50 agli obblighi di trasparenza, applicabili dal 2 agosto 2026. Il paragrafo 2 riguarda chi fornisce sistemi che generano audio, immagini, video o testi sintetici: gli output devono essere marcati in un formato leggibile dalla macchina e risultare rilevabili come generati o manipolati artificialmente. L'obbligo pesa quindi sui fornitori degli strumenti, non sul musicista che li usa. Per i sistemi già immessi sul mercato prima di quella data, il Regolamento (UE) 2026/1744, che ha modificato l'AI Act, ha previsto un periodo transitorio di quattro mesi.

C'è un'esclusione che interessa da vicino chi lavora in studio. La marcatura non si applica ai sistemi che svolgono una funzione di assistenza all'editing standard o che non alterano in modo sostanziale i dati forniti. Ripulire una registrazione e fabbricarne una nuova sono, per la norma, due attività diverse.

Voci clonate e deepfake: la regola e l'eccezione per le opere artistiche

La parte più delicata per il mondo musicale è il paragrafo 4 dello stesso articolo. Chi diffonde un deepfake, cioè un contenuto audio o video generato o manipolato che assomiglia a persone esistenti e che apparirebbe falsamente autentico, deve dichiarare che il contenuto è artificiale. È il caso della voce di un cantante riprodotta da un modello, o di un'esecuzione attribuita a un pianista che non l'ha mai suonata. Qui l'obbligo ricade su chi utilizza il sistema e pubblica il risultato: un'etichetta, un'agenzia, un teatro, anche un singolo artista.

Per le opere manifestamente artistiche, creative, satiriche o di finzione l'obbligo resta, ma si riduce: basta rendere nota l'esistenza del contenuto generato in modo adeguato, senza ostacolare la fruizione dell'opera. Un compositore che usa una voce sintetica come elemento drammaturgico, dentro un lavoro che si presenta come tale, non deve interrompere lo spettacolo con un avviso. Deve però dirlo, nel programma di sala, nei crediti o nella presentazione. La regola tutela il pubblico dall'inganno e lascia spazio alla scelta espressiva, a condizione che la scelta sia dichiarata.

Intelligenza artificiale nella musica: che cosa possono fare musicisti e conservatori

Le norme europee fissano un minimo. Il resto lo decidono le persone che fanno musica, e alcune pratiche si possono adottare subito.

La prima è la trasparenza volontaria sull'uso degli strumenti. Indicare nei crediti di un disco o di una produzione se e dove sono intervenuti sistemi generativi costa poco e costruisce fiducia. Vale soprattutto in un repertorio come quello classico, dove il pubblico attribuisce grande valore all'esecuzione dal vivo e alla responsabilità dell'interprete. La seconda riguarda i contratti. Chi registra, incide o cede diritti su una propria esecuzione dovrebbe sapere se quel materiale potrà servire ad addestrare un modello o a ricostruire la sua voce. E dovrebbe chiedere che il punto compaia nero su bianco invece di restare implicito in clausole generiche sulle «future tecnologie».

La terza è la didattica. Paolo Somigli ha ricordato a Bolzano che in Alto Adige soltanto il 41% degli insegnanti intervistati usa musica classica a scuola, e ha proposto di pensare l'artista come educatore prima che come influencer. Un conservatorio che insegna a riconoscere la differenza fra un'interpretazione e una sua imitazione statistica, e a usare gli strumenti generativi sapendo che cosa fanno, prepara proprio quella figura.

Un vocabolario comune fra musica e professionisti dell'AI

Il Giornale della Musica segue da tempo il rapporto fra tecnologia e ricerca nei conservatori: lo scorso maggio Alberto Massarotto ha raccontato da Vienna il progetto MTNT del Conservatorio «Agostino Steffani» di Castelfranco Veneto, che lavora sul futuro dell'opera fra patrimonio musicale e nuove tecnologie digitali, intelligenza artificiale compresa. Pochi giorni prima Alessandro Rigolli aveva recensito al Comunale di Bologna «Olympia» di Nicola Campogrande, un'opera sull'androide che prende coscienza di sé. Il tema è già entrato nei laboratori e sul palcoscenico.

Quello che spesso manca è un lessico condiviso. Musicisti, direttori artistici e tecnici usano le stesse parole, modello, addestramento, deepfake, dando loro significati diversi, e una discussione sull'AI rischia di fermarsi lì. L'Associazione Italiana Professionisti dell'Intelligenza Artificiale (AIPIA) è un ente no profit che riunisce sviluppatori, ricercatori e consulenti del settore. Ha messo a disposizione un glossario pubblico dell'Associazione Italiana Professionisti dell'Intelligenza Artificiale con definizioni brevi dei termini tecnici e regolatori, dall'AI Act ai bias. Per un docente di conservatorio che prepara un modulo sulle tecnologie, o per una fondazione che scrive le condizioni di un bando, partire dalle stesse definizioni evita molti equivoci.

Ciò che resta all'interprete

L'articolo di Bozolo si chiudeva con un'idea semplice: la tecnica resta indispensabile, ma non crea da sola una personalità. Vale anche per gli strumenti generativi, che sanno riprodurre con grande abilità lo stile di un'epoca o il timbro di un esecutore senza avere nulla di proprio da dire.

Le regole europee, in fondo, chiedono una cosa sola ai contenuti sintetici: di non fingersi altro. Per un musicista è un buon punto di partenza, perché sposta la questione dal divieto alla firma. Dichiarare che cosa ha fatto la macchina rende più visibile ciò che ha fatto l'artista, e in un panorama in cui l'imitazione costerà sempre meno, sarà proprio quella parte firmata ad avere valore.

Rafael Patron, Presidente del Comitato Tecnico-Scientifico AIPIA