Mese: Settembre 2025

Sono passati meno di due anni da quando dispensavo buoni consigli riguardo le royalty nell’era dello streaming. Fermo restando che i buoni consigli restano validi, l’artista musicale oggi deve affrontare il nuovo scenario disegnato dalle intelligenze artificiali generative applicate alla musica.

Dorien Herremans in un articolo di WIPO Magazine cerca di mettere ordine nel terremoto generato dall’avvento dell’IA generativa: uno strumento digitale, un sistema, in grado di creare un brano in pochi secondi. Melodia, armonia, ritmo, timbro: tutto pronto in tempo reale. Il problema? Questi modelli vengono “allenati” su musica scritta da artisti veri, con mani vere, cuori veri.

Qui nasce la frattura: come proteggere e pagare i musicisti quando i loro lavori diventano mattoni invisibili di un algoritmo?Il salto è enorme, ma porta con sé un dilemma che la tecnologia non ha ancora risolto: chi è l’autore e chi ha diritto a essere pagato?

La signora Herremans si concentra su alcuni punti critici che toccano direttamente gli interessi degli autori delle composizioni musicali in questo contesto, provo a riassumerli:

1. Dal cervello umano all’AI
   Così come noi apprendiamo la musica con un processo di “statistical learning” (riconoscendo schemi e aspettative sonore), le reti neurali fanno lo stesso: non memorizzano i brani interi, ma ne interiorizzano le strutture statistiche. Non c’è un archivio di canzoni dentro Suno o Udio: ci sono miliardi di parametri che descrivono probabilità e relazioni musicali.

   Questa somiglianza spiega anche la complessità legale: se il modello non copia le canzoni ma ne interiorizza gli schemi, possiamo dire che “ruba” musica? Oppure fa la stessa cosa che fa la nostra mente quando scriviamo un brano influenzato da ciò che abbiamo ascoltato?

   In pratica, la differenza tra ispirazione umana e training AI diventa sottile. Ed è proprio qui che nasce il dibattito: dove finisce l’apprendimento e dove inizia la violazione del copyright.

2. Trasparenza mancante
   Se il progetto open-source Mustango dichiara di usare dati Creative Commons, le grandi piattaforme non rivelano quali brani hanno nutrito i loro modelli. E senza accesso ai dataset di training, capire se il tuo pezzo è stato usato diventa quasi impossibile.
3. Compensi e licenze
   L’industria si sta chiedendo: un modello allenato su Taylor Swift e su un cantautore emergente deve esser pagato allo stesso modo? Probabilmente no. Serve un meccanismo dinamico, basato su quanto il valore economico di un artista influenza il risultato generato.
4. Tecniche di rilevamento
   Nelle tecniche di addestramento di un IA, ci sono dei modelli di insegnamento che cercano di capire se un brano specifico è stato usato nel training. Se funzionassero, potrebbero aprire la strada a sistemi di royalty più equi.
5. AI come alleato, non sostituto
   La visione più promettente non è un’AI che produce brani al posto dei musicisti, ma che diventa uno strumento creativo: suggerire armonizzazioni, completare sezioni melodiche, accelerare workflow. Un co-pilota creativo, non un rimpiazzo.

Dal mio punto di vista, però, il vero rischio non è che l’AI rubi la musica agli artisti, ma che rubi la fiducia del pubblico.

Perché la musica non è mai stata solo suono: è contesto, autenticità, storytelling. Spotify non ha ucciso i musicisti, ma ha cambiato il modo in cui si monetizza. TikTok non ha distrutto le band, ma ha ridefinito la viralità. Con l’AI sta accadendo lo stesso: il pubblico non smetterà di amare gli artisti, ma chiederà più trasparenza su cosa sta ascoltando e su chi ci guadagna.

Attualmente, vedo tre problemi che minano il mercato musicale e su cui si sta lavorando per risolverli:

• Licenze opache: Se non sappiamo quali brani nutrono un modello, come possiamo accettare che il risultato venga monetizzato?
• Pagamenti generici: Non è giusto che un artista riceva la stessa quota di Taylor Swift, ad esempio, se il prompt richiama esplicitamente la sua musica.
• Narrativa mancante: Se un brano AI suona bene ma non ha una storia dietro, come può costruire un legame emotivo col pubblico?

Oramai il treno è partito e pensare di fermare lo sviluppo dell’IA è impensabile. Più sensato è impegnarsi nel governarne l’uso con logiche nuove. Alcune delle proposte sul piatto sono:

• Licenze dinamiche: pagamenti proporzionali al livello di influenza dell’artista sul risultato.
• Trasparenza obbligatoria: dichiarare quali dataset sono stati usati, come avviene già per le fonti giornalistiche.
• AI come servizio, non come prodotto: le piattaforme dovrebbero presentare l’AI come uno strumento per accelerare la creatività, non come fabbrica di hit anonime.

Come artista musicista, la cosa che più di ogni altra dovresti temere è però la la saturazione del mercato. Quando chiunque può generare 100 canzoni al giorno, la vera battaglia non sarà più avere un brano, ma essere ascoltato.

Ma se sei un lettore di questo blog o hai avuto il piacere di collaborare con me, sai già quali sono le soluzioni per sfuggire alla trappola della saturazione (che di fatto già esiste):

• Il valore di un artista non sarà nella melodia, ma nel brand personale.
• Le community diventeranno più importanti delle classifiche.
• L’autenticità sarà la valuta più rara.

In pratica, mentre i brani AI possono suonare perfetti, tu artista umano puoi offrire qualcosa che nessuna rete neurale copierà mai: esperienze, relazioni, identità.

Ogni rivoluzione tecnologica divide: da un lato chi la teme, dall’altro chi la sfrutta. La vera domanda che dovremmo porci non è “può l’AI scrivere musica meglio di noi?”, ma piuttosto: come vogliamo che la musica del futuro rifletta ancora i valori, i diritti e le emozioni di chi la crea?

E qui passo a te: pensi che l’AI diventerà un alleato indispensabile per gli artisti, o che finirà per svuotare di senso la musica stessa?

Gratificami, offrimi un caffe!

Le 42 leggi universali del digital carisma: La fusione tra vita digitale e reale è il futuro della comunicazione

di Rudy Bandiera
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Si è sempre erroneamente sostenuto che la vita reale e la vita digitale siano distinte, generando errori semantici più volte perpetrati dai media quali “il popolo della Rete”, come se offline il popolo fosse un altro! La verità è diversa: la vita reale e la vita digitale sono due facce della stessa medaglia, anzi sono la stessa faccia della stessa medaglia, ormai talmente fuse in un unico plasma che si potrebbero immaginare come due liquidi di diverso colore lasciati liberi di miscelarsi in un nuovo cromatismo, non più separati ma uniti, amalgamati. Si è sempre parlato di personal branding abbinato alla personalità online e di carisma associato a una tipologia di personalità offline ma, se on e off sono saldati, allora lo saranno anche personal branding e carisma. Il carisma è qualcosa che può essere coltivato anche in ambito digital ovvero anche in non-presenza, dove non occorre la fisicità. Sì, per la prima volta nella storia siamo di fronte a un nuovo modo di approcciarci alla realtà: attraverso la vita reale (VR) e la vita digitale (VD).
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