El passat 16 de novembre de 2023, la Sala P62 va acollir un esdeveniment únic que va fusionar la música contemporània amb la intel·ligència artificial, oferint una experiència enriquidora per a les persones assistents.
Amb la col·laboració de MusicData UPC, EinESS, Digitalfems i Intacta music, el programa va incloure tres propostes diferents: una classe magistral sobre les metadades musicals, a càrrec de Gonçal Calvo, Head Innovation BMAT; una mini hackaton per aprendre com hauria de ser un algorisme de recomanació musical «gender friendly» amb expertes de la música i la tecnologia i un concert experimental d’AnnaOtta amb La.Fumero, on van presentar el seu darrer treball.
A continuació, s’expliquen les conclusions de l’emocionant hackaton on expertes en música i tecnologia van explorar com hauria de ser un algorisme de recomanació musical “gender friendly”. Mitjançant la col·laboració i la creativitat, els i les participants es van dividir entre artistes i tecnòlogues per debatre i respondre a diverses preguntes sobre com millorar els sistemes actuals perquè siguin més inclusius i respectuosos amb la diversitat de gènere en la música.
Des de la identificació del gènere de les obres fins a la millora dels processos d’automatització mitjançant la intel·ligència artificial, es van proposar solucions innovadores per promoure una indústria musical més equitativa i diversa. Algunes conclusions:
Les conclusions de les artistes musicals
Llista d’artistes musicals de sexe femení i no binàris:
- Kate Tempest
- Angel Olsen
- Guineu
- Blessed Madonna
- Adam (tercer espirit)
- Dorian Electra
- Shibo
Algunes recomanacions per començar
- Classificacions per gènere d’elecció: Suggereixen classificar els artistes per gènere triat, no basat en sexe biològic. Aquesta inclusió contempla els espectres cis i trans.
- Artistes del passat: Com abordar la classificació dels artistes passats, ja que no podem consultar directament la seva identitat de gènere?
- Grups socials: S’insta a explorar més la identificació per grups socials per evitar un abordatge excessivament directe de la identitat.
Stakeholders que operen en l’entramat de la informació
- Associacions editorials: Com SGAE, Unison, etc.
- Associacions de fonogrames: Entitats que gestionen els drets de gravació.
- Plataformes de streaming: Aquestes dependents de la informació proporcionada per les agregadores.
- Plataformes que recopilen dades: Com Chartmetric, que inclouen metadades de gènere per a artistes i músiques.
Les conclusions de les tecnòlogues
Com automatitzar la creació de dades relacionades amb el gènere i sexe biològic?
- Flux de dades: S’explora la procedència de la informació de gènere, incloent-hi xarxes socials, notícies, bases de dades com MusicBrainz i Wikipedia.
- Automatització: Es planteja l’ús de tecnologies com ChatGPT amb un fine-tuning específic per optimitzar la recopilació de gènere, amb restriccions que permetin l’expressió de preferències de les persones o bandes, i evitant l’exploració indiscriminada de la web per motius d’evitar informació no verificada o tòxica.
