Per vedere cosa rende difficile l'utilizzo dell'IA, chiedile di scrivere una canzone pop

Uncanny Valley via UNSW

Benvenuto a casa benvenuto a casa oh oh oh il mondo è bello il mondo. Non sono i testi più accattivanti. Ma dopo aver ascoltato Beautiful the World una mezza dozzina di volte, il ritornello è bloccato nella mia testa e il mio piede batte. Non male per una melodia generata da un'IA addestrata su un set di dati di Eurovisione canti e grida di koala e kookaburra.

A maggio, Beautiful the World ha vinto il AI Song Contest, una competizione gestita dall'emittente olandese VPRO, in cui 13 squadre di tutto il mondo hanno cercato di produrre una canzone pop di successo con l'aiuto dell'intelligenza artificiale.

L'opera vincitrice è stata creata da Uncanny Valley , un team di musicisti e informatici dall'Australia che ha utilizzato sia la scrittura di canzoni umana che i contributi dell'IA. La loro musica era eccitante, afferma Anna Huang, ricercatrice di intelligenza artificiale presso Google Brain, che è stata una dei giudici della competizione. Lo sforzo ibrido ha davvero brillato.

Molti credono che l'utilità a breve termine dell'intelligenza artificiale arriverà attraverso la collaborazione, con team di umani e macchine che lavorano insieme, ognuno sfruttando i propri punti di forza. L'intelligenza artificiale a volte può essere un assistente, semplicemente uno strumento, afferma Carrie Cai, una collega di Huang a Google Brain che studia l'interazione uomo-computer. Oppure AI potrebbe essere un collaboratore, un altro compositore nella stanza. L'IA potrebbe persino farti salire di livello, darti superpoteri. Potrebbe essere come comporre con Mozart.

Ma affinché ciò avvenga, gli strumenti di intelligenza artificiale dovranno essere facili da usare e controllare. E l'AI Song Contest si è rivelato un utile test su come raggiungerlo.

Huang, Cai e i loro colleghi hanno esaminato le varie strategie utilizzate dai diversi team per collaborare con le IA. In molti casi, gli umani hanno lottato per convincere le macchine a fare ciò che volevano e hanno finito per inventare soluzioni alternative e hack. I ricercatori identificano diversi modi in cui gli strumenti di intelligenza artificiale potrebbero essere migliorati per facilitare la collaborazione.

Un problema comune era che è difficile interagire con modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni. Potrebbero produrre una prima bozza promettente per una canzone. Ma non c'era modo di dare al modello un feedback per un secondo passaggio. Le squadre non potevano entrare e modificare le singole parti o istruire l'IA per rendere la melodia più felice.

Alla fine la maggior parte dei team ha utilizzato modelli più piccoli che hanno prodotto parti specifiche di una canzone, come gli accordi o le melodie, e poi li ha cuciti insieme a mano. Uncanny Valley ha utilizzato un algoritmo per abbinare testi e melodie che erano stati prodotti da diverse IA, ad esempio.

Un'altra squadra, Dadabots x Ritratto XO , non volevano ripetere il ritornello due volte ma non riuscivano a trovare un modo per indirizzare l'IA a cambiare la seconda versione. Alla fine il team ha utilizzato sette modelli e ha messo insieme risultati diversi per ottenere la variazione desiderata.

Era come assemblare un puzzle, dice Huang: Alcuni team pensavano che il puzzle fosse irragionevolmente difficile, ma altri lo trovavano esaltante, perché avevano così tante materie prime e pezzi colorati da mettere insieme.

Uncanny Valley ha utilizzato le IA per fornire gli ingredienti, comprese le melodie prodotte da un modello addestrato sui rumori di koala, kookaburra e diavolo della Tasmania. Le persone della squadra poi li hanno messi insieme.

È come avere un eccentrico collaboratore umano che non è così bravo a scrivere canzoni ma molto prolifico, dice Sandra Uitdenbogerd, scienziata informatica alla RMIT University di Melbourne e membro di Uncanny Valley. Scegliamo i bit con cui possiamo lavorare.

Ma questo era più un compromesso che una collaborazione. Onestamente, penso che gli umani avrebbero potuto farlo altrettanto bene, dice.

I modelli di IA generativa producono output a livello di singole note o pixel, nel caso della generazione di immagini. Non percepiscono il quadro più ampio. Gli esseri umani, d'altra parte, in genere compongono in termini di strofa e ritornello e come si costruisce una canzone. C'è una discrepanza tra ciò che l'IA produce e come pensiamo, afferma Cai.

Cai vuole cambiare il modo in cui i modelli di intelligenza artificiale sono progettati per renderli più facili da lavorare. Penso che potrebbe davvero aumentare il senso di controllo per gli utenti, dice.

Non sono solo i musicisti e gli artisti a trarne vantaggio. Rendere le IA più facili da usare, offrendo alle persone più modi per interagire con il loro output, le renderà più affidabili ovunque vengano utilizzate, da polizia all'assistenza sanitaria.

Abbiamo visto che fornire ai medici gli strumenti per guidare l'IA può davvero fare la differenza nella loro disponibilità a utilizzare l'IA, afferma Cai.

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