Beyond the Algorithm. Ethical and aesthetic challenges of AI in music
DOI:
https://doi.org/10.54103/2039-9251/27842Parole chiave:
Generative Music, Autonomy, Creativity, IntentionalityAbstract
This paper explores the intersection of music and artificial intelligence (AI). The document discusses significant projects like Sony's Flow Machines and AIVA, highlighting how AI is utilized in the musical domain as an assistive tool (e.g., in activities like editing), an analytical instrument (for understanding musical language, for instance, in musicological research), for profiling (for targeting purposes and beyond), and for generating music.
The paper lists several open questions, such as issues related to the attribution of works, the originality of AI-generated music and copyright law and it also delves into the legal and ethical implications, particularly regarding copyright and the potential for AI to commit plagiarism or create derivative works.
Key challenges and considerations in AI-generated music are addressed, including autonomy, creativity, and intentionality. While AI's capacity for creativity is still evolving, the need for human intervention in training and refining AI outputs is still crucial. The intentionality behind AI-created music and the integration of human values are critical in ensuring that the produced music is meaningful and resonates with human audiences.
Finally, this study examines whether AI can be considered a creative entity or if it functions merely as an advanced tool for human composers, analyzing the aesthetic and functional transformations brought about by AI in the realm of music creation.
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Riferimenti bibliografici
Aguiar de, V., Music Recommender Systems: A (Data) Science of Music Aesthetics?, in “Semeiosis. Transdisciplinary Journal of Semiotics”, 11, 1, 2023 (https://repositorio.ul.pt/bitstream/10451/61753/1/10.53987-2178-5368-2023-12-02-1702741235.pdf)
Birkhoff, G. D., Aesthetic Measure, Harvard University Press, Cambridge, MA 1933
Born, G. et al., Artificial Intelligence, Music Recommendation and the Curation of Culture, University of Toronto, Toronto 2021 (https://tspace.library.utoronto.ca/bitstream/1807/129105/1/Born-Morris-etal-AI_Music_Recommendation_Culture.pdf)
Casini, L., Roccetti, M., The impact of AI on the musical world: will musicians be obsolete?, in “Studi di estetica”, XLVI, IV serie, 3/2018, pp. 119-34 (https://cris.unibo.it/bitstream/11585/661558/2/se3-2018.pdf)
Chamberlain, C. et al., Putting the art in artificial: Aesthetic responses to computer-generated art, in “Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts”, 12(2), 2017, pp. 177–92 (https://doi.org/10.1037/aca0000136)
Civit, M. et al., A systematic review of artificial intelligence-based music generation: Scope, applications, and future trends, in “Expert Systems with Applications”, 209, 2022, pp. 1-16 (https://idus.us.es/bitstream/handle/11441/140136/ESA_civit-masot_2022_systematic.pdf?sequence=1&isAllowed=y)
Robert-Constantin, I., Trăușan-Matu, S., A quantitative aesthetic analysis of artificial intelligence generated music, in “Proceedings or RoCHI”, 2023, pp. 63-8 (https://rochi.utcluj.ro/articole/11/RoCHI2023-Ivan.pdf)
Corbelli, A., L'estetica musicale di Jean-Jacques Rousseau, Clueb, Bologna 2006
Corbelli A., L’opera dell’opera, in F. Bollino (ed.), L’arte in opera. Itinerari di Gérard Genette, Clueb, Bologna 2006, pp. 105-125
Dahlhaus, C., Eggebrecht, H. H., Che cos’è la musica?, trad. it. di A. Bozzo, Il Mulino, Bologna 1988
Di Clemente, C., Bach, il rap e ChatGpt: odissea nella musica (https://www.quotidiano.net/magazine/bach-il-rap-e-chatgpt-odyssey-nella-musica-s7cth4bf?live)
Eco, U., Opera aperta. Forma e indeterminazione nelle poetiche contemporanee, Bompiani, Milano 1995
Genette, G., L’Opera dell’opera, vol. II: La relazione estetica, trad. it. di R. Campi, Clueb, Bologna 1998
Grebe Vicuna, M. E., El tayil mapuche, como categoría conceptual y medio de comunicación trascendente, in “Inter-American Music Review”, 10, 2, 1989, pp. 69-75 (https://revistas.uchile.cl/index.php/IAMR/article/view/53510)
Hernandez-Olivan, C., Music Composition with Deep Learning: A Review (https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2108.12290)
Hofstadter, D., Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid, Basic Book, New York, 1979
Manovich, L., L’estetica dell’intelligenza artificiale. Modelli digitali e analitica culturale, trad. it. di G. Bobò e V. Catricalà, Soscella, Bologna 2020
Moruzzi, C., Alla ricerca della creatività: le GAN come paradigma dell’autonomia nel software per la composizione musicale, in Barale, A. (ed.), Arte e IA. Be my GAN, Jaka Book, Milan 2020, pp. 147-65
Nattiez, J.-J., Pluralità e diversità del sapere musicale, in Id. (ed.), Enciclopedia della musica, vol. II, Einaudi, Bologna 2002, pp. XXIII- XLV
Panofsky, E., La storia dell’arte come disciplina umanistica, in Id., Il significato delle arti visive, trad. it. di R. Federici, Einaudi, Torino 1962, pp. 3-28.
Poorna, F. et al., Assessment of Human Emotional Responses to AI–Composed Music: A Systematic Literature Review, 2024 International Research Conference on Smart Computing and Systems Engineering (SCSE) (https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10550861)
Reich, S, It’s Gonna Rain, in Writings on Music, 1965-2000, Oxford University Press, New York 2002
Shank, D. et al., AI composer bias: Listeners like music less when they think it was composed by an AI, in “Journal of Experimental Psychology: Applied”, 2022, pp. 1-17 (https://gwern.net/doc/ai/music/2022-shank.pdf)
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