Non del tutto umano, non del tutto macchina

Genealogia dell’inganno artistico: per provare a interrogare la musica generata dall’intelligenza artificiale. Riemerge oggi un problema di autorialità e fiducia: il valore dell’arte dipende anche dalla relazione che costruiamo con chi crediamo l’abbia creata.

IN COPERTINA mimesi, dell’artista giulio paolini.

di Gianmarco Tonelli

“Il mio intento era quello di evidenziare come attraverso un processo di persuasione collettiva, attraverso la Rai, i giornali, le chiacchiere tra persone, si potevano condizionare le convinzioni della gente”.

Nell’estate del 1984 Livorno si apprestava a celebrare con una mostra il centenario della nascita di Amedeo Modigliani. Serpeggiava da decenni un racconto per cui Modì, nel 1909, avesse gettato in un canale della città alcune sculture insoddisfacenti durante un momento di frustrazione; dando adito alla storia, i curatori della mostra ottennero dal comune una scavatrice utile a dragare il corso d’acqua e, dopo sette giorni di infruttuose ricerche, venne consumato un miracolo trasformatosi presto in beffa. Emerse dal fango una, poi due teste di pietra nello stile di Modigliani. Critici ed esperti del settore sentenziarono subito l’autenticità del ritrovamento, venendo umiliati quando un gruppo di studenti prima e un artista livornese poi confessarono, nei giorni seguenti, che le teste ritrovate altro non erano che dei falsi creati ad hoc per l’occasione.

Se per i ragazzi il gesto rappresentava una burla, il senso dell’azione per Angelo Froglia, pittore professionista, prende significato leggendo la citazione iniziale.

Forse gli stessi pensieri germinarono anche in William Boyd, scrittore britannico, quando nel 1998 pubblicò una monografia intitolata “Nat Tate: An American Artist”. Il contributo curato da Boyd riuscì in poco tempo a ergersi come caso mediatico di proporzioni globali. Questo perché Nat Tate, semplicemente, non era una persona reale. La realizzazione di un quanto più verosimile e plausibile dispositivo documentario dedicato a un personaggio di fantasia richiese da parte di Boyd l’acquisto di fotografie anonime, la presenza di riferimenti e immagini a figure storiche come Picasso e Braque, così da contaminare il falso con il reale, e il coinvolgimento di personalità come John Richardson (biografo di Picasso) o David Bowie (importante e autorevole collezionista oltre che complice e fautore della pubblicazione della monografia) in quella burla/esperimento sociale che mirava a osservare quanto a lungo una costruzione fittizia potesse circolare come credibile.

Il doppio nodo intessuto tra le due storie arriva fino a oggi. Sono infatti numerosi i punti di contatto con gli output artistici, in particolar modo con le loro modalità di veicolazione, generati da modelli di intelligenza artificiale. La pervasività con cui i prodotti AI sono entrati in pochissimo tempo a far parte in maniera più o meno consensuale della nostra quotidianità ha tracciato un prima e un dopo; di pari passo, la qualità dei contenuti è cresciuta, la cornice legale rimane pressoché opaca e controversa ed è sempre più difficile capire se ciò che stiamo guardando, o ascoltando, è prodotto o meno da algoritmi.

Il caso dell’ascolto è emblematico, oltre a essere uno dei campi in cui i modelli AI hanno dimostrato la loro potenza. In un recente report pubblicato da Deezer viene mostrato come il 97% delle persone sottoposte a un test non sia riuscito a distinguere tra “fully AI-generated” e “human made music”.

Il primo grande campanello di allarme è suonato nel 2023, quando sui social iniziò a circolare il brano “Heart on My Sleeve“; la traccia, il cui elemento portante era la clonazione della voce dei rapper Drake e The Weeknd, si propagò a macchia d’olio, contando circa venti milioni di interazioni in meno di due giorni e oltre duecentocinquantamila stream su Spotify nel primo giorno.

Nell’estate del 2025, dal nulla, è invece comparsa la band “The Velvet Sundown”. 1,5 milioni di ascoltatori mensili su Spotify, condivisioni di canzoni, interrogativi su chi ci fosse dietro il sound vagamente californiano di Dust on the Wind o Drift Beyond the Flame. Finché il quadro, all’improvviso,è caduto. La totale assenza di esibizioni live, il ritmo innaturale di pubblicazione dei nuovi album (tre, in un periodo compreso tra l’inizio di giugno e la metà di luglio) e incongruenze a livello visivo portarono a quella che oggi definiremmo disclosure, ossia lo svelamento involontario (o meno) di un progetto trainato e condotto tramite l’ausilio di AI. Di lì a poco gli ascoltatori sono vertiginosamente calati, producendo una conseguente shitstorm colma di messaggi di odio (forse dettati dal tradimento della fiducia riposta nei confronti di ciò che qualcuno aveva considerato autenticamente umano?) e una domanda, insistente, che serpeggiava nei subreddit e nelle comunità preposte a trattare l’argomento: perché?

Perché farlo? Perché alienare una caratteristica tanto umana come il processo artistico, decisionale e artigianale dietro la costruzione di un brano in favore di una modalità di generazione in grado di automatizzare quasi completamente la catena di montaggio creativa?

L’AI non è arrivata da un giorno all’altro, tantomeno nel panorama musicale. Le radici dell’approccio formale-procedurale affondano già a inizio ‘900 con i vari Busoni, Russolo, Schönberg, o Joseph Schillinger, quest’ultimo in grado di sviluppare un ricco apparato di procedure matematiche per generare melodie, accordi e ritmi. La propulsione che la “musica matematica” raggiunge negli anni ’50 del secolo scorso, con Max Mathews e il suo MUSIC I, il primo programma di sintesi sonora digitale, i contributi di Hiller e Isaacson e poi EMI (Experiments in Musical Intelligence) di David Cope negli anni ’80, un sistema in grado di estrarre pattern ricorrenti o marcatori stilistici da compositori del passato per generare nuove opere, confluisce direttamente nei dibattiti odierni sul rapporto tra originalità e imitazione, su cosa possa considerarsi un atto creativo genuino nella ricombinazione algoritmica. La netta differenza rispetto al passato, oltre ai transformer autoregressivi di cui disponiamo, è un’accessibilità pressoché universale, non confinata a laboratori di ricerca, che comporta una sostanziale (anche se ambigua) democratizzazione delle possibilità creative. Ma la domanda sul perché scegliere di utilizzare modelli AI con finalità artistiche è ancora aperta.

I Velvet Sundown, successivamente alla disclosure forzata, scrivono nella loro bio Spotify che il loro è un “progetto musicale sintetico guidato dalla direzione creativa umana, composto, cantato e visualizzato con il supporto dell’intelligenza artificiale”. La parola supporto può essere una prima lente di indagine. In un recente report redatto dalla SIQA (Sonic Intelligence Academy) viene mostrata una tassonomia a tre livelli basata su dichiarazioni self-reported di 828 artisti, tutti attivi nel campo dell’AI music. I risultati mostrano che un processo “fully AI-generated”, ovvero completamente automatizzato, comprende il 19,2% del campione. La categoria Human + AI Hybrid, in cui l’artista clona la propria voce ed elementi come scrittura, produzione o arrangiamento possono essere tanto AI quanto umani, si attesta al 33% mentre la maggioranza, il 48,4%, afferma di utilizzare l’AI come assistente (AI-Assisted). Il risultato converge nella definizione di supporto, in quanto si tratta di crasi, di commistione di elementi come produzione umana e voci AI o scrittura umana con produzione/voci AI.

Estremamente rilevante è a tal proposito un nome, quello di Xania Monet, che diventa virale sui social e non solo a partire dal settembre 2025. Quello che su TikTok o Instagram sembra essere un non così velato tentativo di AI persona intenta a cantare canzoni qualitativamente pregevoli, si dimostra proprio per ciò che è: dietro Xania Monet non viene nascosta Telisha “Nikki” Jones, poetessa e designer statunitense, che da subito esplicita il suo approccio alla creazione. Jones afferma di attingere a poesie personali composte sin dal 2019, poesie con “vere emozioni e anima” come lei stessa dichiara, per poi inserirle nella piattaforma Suno, automatizzando così la generazione di melodie, strumentazioni e performance vocale. Il risultato arriva a stretto giro: “How Was I Supposed to Know?” diventa la prima canzone AI a entrare in una classifica Billboard e porta Telisha Jones a un contratto da 3 milioni di dollari con Hallwood Media. Meccanismo analogo per Margaret Bynum, aka China Styles. La Bynum utilizza i diari dell’infanzia, testimoni del bullismo subito in famiglia, li inserisce su ChatGPT per elaborare le emozioni grezze in lyrics pronte, strutturate, fino ad arrivare all’ultimo passaggio, ovvero copiare il testo pulito su Suno, e generare così un brano di senso compiuto.

Entrambe le narrazioni costruite dalle due creator fanno leva su necessità personali, terapeutiche, quasi catartiche. Entrambe affidano a un modello statistico le decisioni afferenti il comparto musicale, mantenendo un sostanziale controllo sull’apparato testuale e comunicativo. Inoltre, è tutto dichiarato a priori; non c’è volontà di nascondersi e la disclosure è partita dalle dirette interessate, affermando implicitamente una risemantizzazione della liturgia compositiva. Se un tempo per comporre erano necessari alcuni rudimenti basilari di armonia, anche una semplice consapevolezza della successione I-VI-IV-V, o il saper mettere le dita su una tastiera, una chitarra, oggi non sono fondamentali. Ciò che è necessario è saper esprimere un’intenzione precisa all’interno di un modello probabilistico condita con una massiccia esposizione popolare di una non del tutto cicatrizzata ferita emotiva.

Tornando ai Velvet Sundown, sempre nella loro bio sembra però esserci dell’altro rispetto al già considerato uso dell’AI come supporto e strumento capace di concretizzare in suono, molto velocemente, i propri traumi o drammi personali. La descrizione continua affermando come il loro operato “non è un trucco – è uno specchio. Una provocazione artistica in corso, pensata per mettere alla prova i confini dell’autorialità, dell’identità e del futuro stesso della musica nell’era dell’AI”. Si avvicina, per certi versi, a quanto espresso da Angelo Froglia nel 1984: è un processo di provocazione che vuole mettere alla prova la società attuale? Un test in divenire per minare le convinzioni standardizzate dei fruitori di musica? O forse un salvataggio in corner spacciato per atto di pensiero?

Senza dubbio le label e le piattaforme di streaming non sembrano essere intenzionate, per il momento, a concedere libertà incondizionata ai creator che utilizzano l’AI per generare musica indiscriminatamente e, soprattutto, non vincolati a un sistema di non dipendenza dalla catena di produzione classica. Deezer ha risposto con un sistema di detection in grado di tracciare e demonetizzare l’AI music (si calcola che circa il 44% dei nuovi caricamenti quotidiani sulla piattaforma siano generati da AI e, spesso, fraudolenti), Bandcamp vieta categoricamente la musica generata in tutto o in parte sostanziale da AI e si affida alle segnalazioni, anche solo sul sospetto, da parte della comunità, mentre le major sembrano aver deciso di “allearsi col nemico” e controllare, tramite piattaforme “walled garden” in via di sviluppo, la propagazione del fenomeno.

Le risposte differenti, le policy più o meno restrittive adottate da chi la musica la gestisce in primis economicamente, portano a supporre che l’autenticità, il rimanere umani, stia diventando una categoria amministrata. Da qualità riconoscibile tramite l’orecchio o l’esperienza ad attributo delegato a un algoritmo o un ufficio legale in grado di esercitare autorità e stabilire cosa sia “umano” e cosa no, cosa sia legittimo e cosa invece deve essere etichettato come “slop”.

Ma le regole del gioco e la credibilità di tale fenomeno possono decidersi su un terreno diverso da quello del suono, favorendo sempre di più il campo della creazione dell’identità. In questa zona, ancora tutta da esplorare, fiorisce quello che può essere definito naturalismo sintetico, ovvero il processo attraverso cui la musica AI cerca compatibilità e legittimazione dall’ecosistema circostante adottando i codici della presenza umana (un volto, un nome, un genere di appartenenza), inserendo poi una cornice emotiva, un orizzonte biografico fittizio ma utile al pubblico per empatizzare con il contenuto, rispecchiarsi in esso.

L’etichetta Zaruret Records, attiva su YouTube, si presenta così: “You’re not going to believe your ears! Everything that happens on this channel is fiction. But what is the truth? F*ck it, just listen!”. Così, nonostante dichiari la sua natura artificiale, ci chiede “ma alla fine cos’è vero? Chi se ne frega, ascolta e basta!”. Ed ecco che allora, esplorando i suoi contenuti, si dipanano album interi dalla durata media di quaranta minuti, album complessi, dai generi più disparati, che non si limitano a contenere musica ma a descrivere lo stile, la storia del gruppo, i membri, l’impatto culturale avuto negli anni, gli studios in cui sono stati registrati. Una narrazione esaustiva, un’identità finta tanto plausibile e curata da sembrare tanto autentica da giustapporsi, potenzialmente, alla storia della musica tradizionale.

Nella conclusione della bio Spotify dei Velvet Sundown è scritto: “Non del tutto umano. Non del tutto macchina. The Velvet Sundown vive da qualche parte nel mezzo”. Quel luogo liminale, abitato da creazioni e progetti ibridi, nel mezzo, è lo stesso che giorno dopo giorno si allarga e conquista posizioni. Un luogo dove forse le teste di Modì scolpite da Angelo Froglia o Nat Tate non si considererebbero più casi mediatici, burle o provocazioni, bensì un normalissimo espediente creativo.

Restano domande. Si dovrebbe dar retta alla Zaruret Records, secondo cui bisogna ascoltare senza chiedersi cosa sia vero e cosa no? Ma soprattutto, cosa intendiamo per vero in questo periodo storico? Cosa definiamo una burla, un esperimento sociale o un atto di creazione?

Uno scenario è quello per cui il valore di una canzone viene ricavato da quello che sappiamo delle persone che la eseguono e che la ascoltano, non solo e non necessariamente dalle sue qualità musicali intrinseche. Una canzone AI potrebbe quindi non avere, ancora, molto valore per noi, essere considerata un gimmick, un trucco, semplicemente perché è realizzata in larga parte da un computer e non da esseri umani. Col passare del tempo potrebbe però succedere sempre più spesso che una canzone AI venga arrangiata, interpretata, cantata da umani, entrando a tutti gli effetti nel circuito di produzione e fruizione, ma il suo valore deriverà ancora principalmente dall’interazione che decidiamo di intessere con essa.

Gianmarco Tonelli è dottorando in AI for Society presso l’Università di Pisa. Diplomato in pianoforte e laureato in musicologia, la sua ricerca si concentra sulle ricadute sociali, psicologiche e tecniche dell’intelligenza artificiale nell’attuale ecosistema musicale. Oltre alla produzione accademica e divulgativa, prosegue la carriera concertistica esibendosi regolarmente in formazioni cameristiche.