Soul of the Machine: perchè la musica AI non avrà mai niente da dire

Abstract

L’articolo si concentra sulla critica di Gabriel Kahane all’idea che l’intelligenza artificiale possa generare arte autentica semplicemente imitando forme musicali già esistenti. Al centro non c’è tanto la qualità tecnica dei brani prodotti da Suno, quanto la differenza tra risultato e processo: una canzone può sembrare credibile, ma mancare dell’esperienza, del limite e della necessità da cui nasce una voce artistica. Da Saint-Saëns a Coltrane, il testo ragiona su ciò che separa la conoscenza dalla ricerca, la competenza dall’urgenza espressiva, il pastiche dall’arte.

C’è una frase attribuita a Hector Berlioz che sembra scritta per il presente, anche se nasce nell’Ottocento. Parlando di Camille Saint-Saëns, bambino prodigio, pianista formidabile, organista celebrato e compositore capace di assorbire quasi ogni linguaggio musicale con una rapidità fuori scala, Berlioz avrebbe detto: «Sa tutto, ma gli manca l’inesperienza». La battuta è crudele e precisa. Non accusa Saint-Saëns di ignoranza, ma del contrario: di una conoscenza così vasta e così facile da lasciare poco spazio all’attrito, all’errore, a quella zona incerta in cui spesso nasce una voce.

È da lì che parte Gabriel Kahane nel suo saggio Soul of the Machine, pubblicato il 19 marzo 2024 nella newsletter Gabriel Kahane: Words & Music. Kahane, compositore, cantautore e musicista americano, usa Saint-Saëns come figura quasi diagnostica per parlare di intelligenza artificiale e musica. Il bersaglio immediato è Suno, una startup presentata come una specie di “ChatGPT della musica”, capace di generare una canzone completa a partire da un semplice comando testuale. Nel caso citato da Kahane, il prompt chiedeva un blues acustico del Mississippi su una triste AI. In pochi secondi, la macchina produce una voce, una chitarra che non esiste, un testo e un titolo: Soul of the Machine.

La descrizione entusiasta riportata da Rolling Stone parla di una canzone credibile, persino commovente. Kahane taglia corto: per lui non è né credibile né commovente. Ma la sua critica non si ferma al giudizio estetico, perché sarebbe troppo facile liquidare tutto dicendo che, per ora, il risultato è mediocre. Il punto più interessante è un altro. Anche se un giorno queste canzoni diventassero formalmente impeccabili, anche se fossero capaci di simulare bene il timbro, la struttura, la malinconia, la grana emotiva di un genere, resterebbe aperta la domanda essenziale: che cosa stiamo ascoltando davvero?

Per Kahane, i sostenitori di queste tecnologie sembrano confondere la capacità di imitare con la capacità di creare. Una macchina può attraversare enormi archivi di canzoni, riconoscere ricorrenze, combinare tratti stilistici, riprodurre l’odore di un genere musicale come si ricostruisce un profumo in laboratorio. Ma l’arte non nasce semplicemente da una quantità sufficiente di precedenti. Non basta avere accesso a tutto. Anzi, spesso è proprio il contrario: una voce nasce da ciò che una persona ha incontrato in modo parziale, accidentale, limitato. Io aggiungerei: assaporare un blocco di materia organica che ha lo stesso sapore di una bistecca, è la stessa cosa di mangiare la bistecca? E qui ci ricolleghiamo alla famosa scena di Matrix, “ignorance is bliss“.

Kahane porta l’esempio di se stesso con cautela, senza rivendicare una voce unica, ma indicando alcuni suoi punti di contatto: la Sonata per pianoforte di Alban Berg ascoltata da adolescente, una versione di If You See Her, Say Hello di Bob Dylan ricevuta su una mixtape da un’ex fidanzata, la poesia di Anne Carson, la prosa di W.G. Sebald. Non è un catalogo di influenze da quarta di copertina, quanto una piccola mappa biografica. Quelle cose non sono entrate in lui come dati, ma come esperienze collocate in un tempo, un corpo e una relazione. Una canzone ascoltata su una mixtape non è solo una sequenza armonica o un testo: è anche la persona che te l’ha data, il momento in cui l’hai ricevuta, il modo in cui quella musica si è depositata dentro un’età precisa.

Qui sta uno dei passaggi centrali del saggio. L’intelligenza artificiale, secondo Kahane, soffre di un errore di categoria: presume che un deposito illimitato di arte già esistente possa generare nuova arte autentica. Ma i grandi artisti non sono grandi perché hanno assimilato tutto. Sono grandi perché hanno trasformato una porzione limitata di mondo in un punto di vista. Il limite non è un difetto da superare, ma è il bordo che dà forma alla voce.

Il paragone con Saint-Saëns torna allora in modo più sottile. Alcuni artisti dotati di facilità straordinaria riescono a scrivere in qualunque stile, ma non sempre hanno qualcosa da dire. Kahane si chiede se la rapidità con cui assimilano informazioni musicali e la difficoltà a sviluppare una voce davvero riconoscibile possano essere due facce della stessa medaglia. Come se il passaggio tra orecchio e spirito fosse troppo poroso: tutto entra, ma non tutto viene digerito. Rimane una biblioteca sonora, vasta e brillante, ma non necessariamente una coscienza musicale.

L’AI, da questo punto di vista, è l’assimilatore assoluto. Conosce troppo, e insieme troppo poco. Conosce le superfici, le probabilità, le somiglianze, le strutture ricorrenti. Non conosce l’imbarazzo di non riuscire a finire una frase melodica, la frustrazione di una mano che non arriva dove l’orecchio vorrebbe, la scoperta involontaria che nasce da un limite tecnico. Non conosce il corpo.

Uno dei commenti più interessanti al saggio, firmato da Andrea La Rose, insiste proprio su questo punto. La Rose critica l’idea, molto diffusa, che il cervello sia semplicemente un computer più sofisticato. Se fosse così, basterebbe costruire un computer abbastanza complesso per ottenere qualcosa di equivalente a una mente. Ma il cervello, osserva, è dentro un corpo; e il corpo non è un accessorio della mente, ma parte del modo in cui conosciamo. Per questo alcune persone parlano di bodymind, mente-corpo, non come slogan spirituale ma come correzione concreta: pensare, sentire (to feel), creare non sono operazioni disincarnate. L’AI può scandagliare i prodotti di molti corpi e molte menti, ma non lavora come un corpo-mente. Può produrre un simulacro, ma dov’è l’esperienza che lo genera?

È un’obiezione forte perché sposta il discorso dalla proprietà intellettuale alla fisiologia dell’arte. La creatività non è solo combinazione di materiali. È memoria muscolare, vergogna, gusto, stanchezza, desiderio, tentativi sbagliati. È il sassofonista che scopre una frase perché gli manca fiato in un punto, il chitarrista che inventa un voicing perché una posizione più corretta gli sfugge sotto le dita. La macchina può produrre solo il risultato sonoro di questi incidenti, ma manca (almeno ancora per il momento) una sorta di scintilla che ha inizio da qualche parte.

Kahane chiama in causa anche la fatica tecnica, ma fa attenzione a non trasformarla in romanticismo del tormento. Non parla della sofferenza biografica come marchio di autenticità: depressione, dipendenze, padri assenti, drammi personali. Parla della lotta con il mestiere. In questo senso, a mio personale avviso, pochi musicisti del Novecento sono utili quanto il sassofonista John Coltrane. La sua non fu soltanto una crescita stilistica, ma una specie di inseguimento continuo: prima l’immersione nelle progressioni armoniche fino alla vertigine di Giant Steps, poi l’apertura modale di My Favorite Things, infine la materia più libera, incandescente e spirituale degli ultimi anni. Ogni fase sembra nascere da una domanda rimasta aperta nella precedente. Coltrane non cercava una formula riconoscibile da ripetere; cercava un varco.

L’artista sente qualcosa che non sa ancora esprimere. Tra l’intuizione e la forma c’è una distanza, e quella distanza costringe a cercare. In Coltrane questa distanza si sente quasi fisicamente nelle cascate di note che la critica chiamò sheets of sound. Persino A Love Supreme, spesso ascoltato come un disco compatto e inevitabile, conserva nelle carte preparatorie una traccia concreta di processo: appunti, abbozzi, correzioni, versi riscritti, idee musicali lasciate a metà. È qui che il confronto con l’AI mostra il suo limite più profondo. Con una macchina possiamo cercare il prompt giusto per ottenere l’output desiderato; possiamo correggere la richiesta, avvicinarci al risultato, rifinirlo, ma quella di Coltrane era un’altra forma di ricerca. Non conosceva in anticipo né l’input né l’output. Non partiva da una formula da eseguire, ma da una necessità che sentiva dentro, ancora senza nome. La sua musica nasceva proprio da quell’incertezza: dal tentativo, ripetuto ogni giorno, di capire che cosa stesse cercando mentre lo cercava per avvicinarsi sempre di più all’Assoluto.

Questo è forse il nucleo più convincente del saggio. Molte discussioni sull’AI musicale si concentrano sul prodotto: quanto è buona la canzone, quanto è credibile la voce, quanto somiglia a un brano vero. Kahane sposta l’attenzione sull’origine. Quando una canzone ci commuove, suggerisce, forse non reagiamo solo a una funzione armonica o a una buona scelta narrativa. Forse percepiamo, anche senza saperlo, un momento di scoperta dell’autore. Una parola, un accordo, un cambio di colore arrivano fino a noi perché sono stati trovati, non semplicemente calcolati. L’emozione sarebbe allora legata a un’aura, nel senso che Walter Benjamin dava al termine: il rapporto tra l’opera e il tempo, il luogo, la condizione irripetibile in cui è nata.

Questo patto, nella musica, è sempre esistito. Ogni musicista (ma ogni artista in generale) vive in una conversazione con chi è venuto prima. Si cita, si rielabora, si risponde, si tradisce con amore. Kahane racconta il caso del compositore Dan Trueman, che prese la sua canzone Baltimore come punto di partenza per Tallboy, parte di un lavoro più ampio intitolato Trio. Kahane non lo percepì come uno sfruttamento, ma come un gesto di rispetto, un frammento di dialogo polifonico tra artisti. La differenza sta nella cura. Quando un artista prende qualcosa da un altro, sembra dirgli: custodirò ciò che hai fatto. Lo studierò, lo toccherò da molte angolazioni, lo farò passare attraverso la mia esperienza. Se il prestito è profondo, il materiale non viene svuotato: acquista una nuova aura.

L’AI, secondo Kahane, rompe questa delicatezza. Non chiede permesso, non studia nel senso umano del termine, non entra in relazione. Saccheggia senza responsabilità. Qui l’autore precisa che il problema non è soltanto economico, anche se le guerre sul copyright restano sullo sfondo. Il punto è più intimo: una comunità artistica vive di fiducia, e quella fiducia viene incrinata quando il lavoro di generazioni diventa materia prima anonima per generare surrogati istantanei.

Conclusioni

La questione non è se una persona possa divertirsi a generare un brano con un prompt. Certo che può. La questione è se quel divertimento venga scambiato per autorialità. Si può provare piacere nel vedere una macchina produrre qualcosa di sorprendente, come davanti a un trucco ben riuscito. Ma un trucco non è automaticamente un’opera d’arte, e l’utente che scrive “sad AI Mississippi Delta blues” non diventa per questo un bluesman. Non ha attraversato il linguaggio, non ha scelto davvero i suoi mezzi, non ha pagato il prezzo minimo della forma.

Per questo la musica generata dall’AI può forse imitare il risultato, ma non il cammino che lo rende necessario. Può produrre una malinconia riconoscibile, non una malinconia vissuta e trasformata in linguaggio. L’arte umana resta fragile proprio perché nasce da una mancanza: non sapere ancora dire, non sapere ancora suonare, non sapere ancora dove andare.

E nessun algoritmo, per quanto sofisticato, può essere programmato per non sapere.

Fonti

Kahane, G. (2024). Perché la musica AI non avrà mai niente da dire. Gabriel Kahane: Words & Music. URL https://gabrielkahane.substack.com/p/soul-of-the-machine