IA, o inteligencia artificial, es una clasificación que se da a un conjunto de software y programas que pretenden facilitar la relación entre humanos y máquinas. Las IA son capaces de aprender y simular resoluciones basadas en el comportamiento y la respuesta humanos. Contrariamente a lo que muchos piensan, la IA está presente en nuestras vidas desde hace mucho tiempo: es lo que hace que el GPS sepa qué rutas son las mejores para llegar a un destino, está en el corrector automático de nuestros teléfonos móviles, en las herramientas de traducción automática y en otros tipos de automatización que vemos en nuestra vida cotidiana y también a nivel industrial.

A pesar de existir desde hace casi un siglo (la primera IA fue la Máquina de Turing, creada por el matemático británico Alan Turing y capaz de aprender y almacenar patrones algorítmicos numéricos), la IA ha ganado especial atención más recientemente. La responsable de ello es la IA generativa. Las IA generativas van un paso más allá, ya que no sólo aprenden, almacenan información y son capaces de responder preguntas (como sería el caso de los asistentes virtuales), sino que también son capaces de crear contenidos que van desde conversaciones completas a textos, imágenes y música.

Actualmente parece que estamos rodeados de noticias e informaciones sobre la IA generativa y sus usos para la creatividad, desarrollo de proyectos—sean creativos o no—y cómo esta nueva herramienta pode cambiar el futuro de los empleos y el mercado creativo. Un reciente artículo de Vox de título What AI in music can – and can’t – do nos da una idea de los cambios que pueden traer esta nueva tecnología. La IA generativa aporta un sinfín de nuevas posibilidades de creación, inspiración, agilización de procesos e incluso ampliación de ciertas limitaciones humanas. En este sentido, la IA no parece ser un problema, sino quizá incluso una solución a obstáculos y contratiempos.

Lo que no hacen estos artículos es problematizar la base de datos de la que extraen su información estas IA para construir una opinión que en principio puede parecer autónoma. Programas de inteligencia artificial como ChatGPT, Meta AI, Gemini de Google y Copilot de Microsoft, entre otros, utilizan sus propios algoritmos para recopilar información variada de bases de datos online. Sin embargo, como este tipo de programas no están regulados, no se es manifestado al público en general de dónde se extrae exactamente estas informaciones, ni el sesgo del algoritmo.

Esa no es la cuestión que estoy abordando hoy.

Últimamente aparecen cada vez más artículos supuestamente periodísticos—y un tanto perezosos—sobre las opiniones de los AI respecto a cuál es la mejor música jamás hecha, cuál es el mejor álbum jamás editado, cuál es el artista más completo de la historia de la música, etc etc etc. El modus operandi de estas publicaciones, que pueden no ser ni más ni menos que click baits en busca de mayor visibilidad para contenidos fácilmente curiosos, consiste básicamente en pedir la opinión de distintos programas de IA generativa sobre distintos puntos y luego comparar estas respuestas. “É somente requentar e usar”, en palabras del cantautor brasileño Tom Zé.

Lo que no hacen estos artículos es problematizar la base de datos de la que extraen su información estas IA para construir una opinión que en principio puede parecer autónoma. Programas de inteligencia artificial como ChatGPT, Meta AI, Gemini de Google y Copilot de Microsoft, entre otros, utilizan sus propios algoritmos para recopilar información variada de bases de datos online. Sin embargo, como este tipo de programas no están regulados, no se es manifestado al público en general de dónde se extrae exactamente estas informaciones, ni el sesgo del algoritmo.

Una cosa es cierta, la IA no es un medio de información imparcial y completamente analítico, como dan a entender algunos de estos artículos. Son herramientas generativas creadas por el ser humano y, por tanto, reproductoras de una serie de ideas erróneas, prejuicios y visiones del mundo afectadas por el momento social y político en el que se insertan.

Por eso, pequeñas notas de curiosidad, como la publicada el 21 de octubre por el sitio de noticias chileno 24h en su página de Facebook, no son más que formas tendenciosas de generar interacción con el público. La nota, titulada “Según Inteligencia Artificial este es el tipo de música que escuchan las personas ‘menos inteligentes’”, cita como fuente al diario La Nación (pero, curiosamente, no incluye ningún tipo de enlace o fuente directa de información) y es muy breve. Concluye de la siguiente manera:

“… la tecnología clasificó, según destaca el medio trasandino, que las personas con capacidad cognitiva más baja tienden a escuchar géneros populares, como el trap, el reguetón y algunas variantes del pop comercial, debido a que ‘suelen tener letras sencillas y ritmos pegajosos que atraen a una amplia audiencia’.

‘Esos géneros se consumen de forma constante y no requieren de un raciocinio para comprender el mensaje que quiere transmitir. Al ser simples, el estímulo cerebral es limitado y no se esfuerza demasiado’, consigna la publicación.”

La cuestión es: no hay suficientes estudios científicos, con metodologías fiables y una cantidad significativa de datos que respalden la tesis de que las personas más o menos inteligentes tienen el mismo tipo de preferencias musicales. Empezando por el hecho de que no hay un solo tipo de inteligencia.

Aquí volvemos al problema de la IA generativa. En general, la IA no está diseñada para poseer pensamiento crítico. Esta falta de pensamiento crítico puede relacionarse con las tres leyes de la robótica de Isaac Asimov y es seguida por muchos programadores que están de acuerdo con estos principios: si la IA no llega al punto de desarrollar pensamiento crítico, conciencia y sintiencia, no puede perjudicar a sus creadores.

El psicólogo, investigador y profesor de la Universidad de Harvard Howard Gardner propone que existen al menos 8 tipos de inteligencia (Visual-Espacial, Lingüístico-Verbal, Lógico-Matemático, Corporal-Mecánico, Musical, Interpersonal, Intrapersonal y Naturalista). A pesar de las críticas a la teoría de Gardner, un gran número de educadores utilizan esta base científica para ajustar el tipo de enseñanza que se imparte en las aulas y comprender las limitaciones y aptitudes de sus alumnos. Sólo con esta información, ya es posible señalar un error fundamental en este tipo de notas: si existen múltiples tipos de inteligencia y cada individuo destacará en al menos un tipo de área completamente diferente a lo largo de su vida, ¿cómo es posible definir si una persona es más inteligente que otra?

Podríamos decir que la IA (no se menciona exactamente qué software se utilizó para responder las preguntas planteadas por La Nación) se basó en estudios como el realizado por Virgil Griffith en 2009, “Music That Makes You Dumb”, a partir del sitio web creado por él, pero que ahora no más funciona. A través del sitio, Griffith agregó datos de Facebook de varios estudiantes universitarios de Estados Unidos sobre sus bandas y géneros musicales favoritos y los combinó con el puntaje promedio de estos jóvenes en sus exámenes SAT (exámenes que los chicos y las chicas estadounidenses tienen que aprobar para acceder a la universidad).

Siguiendo esta metodología, Griffith identificó que los estudiantes con las notas más altas tenían como artistas favoritos a Beethoven, Sufjan Stevens, Counting Crows, Radiohead, U2, Guster y Ben Folds. Los estudiantes de nota media son los que más escuchan y, al parecer, prefieren escuchar desde Kanye West, Blink 182 y Afi hasta Maroon 5 y Cake. Los estudiantes por debajo de la media señalan a Lil’ Wayne y Beyoncé y los géneros musicales Soca, Gospel y Reaggaeton como sus favoritos.

Dejando a un lado los problemas obvios de correlación y casualidad, este estudio también apunta a la parcialidad y tiene un problema importante en cuanto a la limitación de los datos. Empezando por la evaluación de la denominación de inteligencia. Un alumno con una inteligencia más manual y física puede no rendir tan bien en el factor académico escolar. Eso no les convierte en estúpidos o menos inteligentes que alguien que es más “book smart”, digamos, pero probablemente puntuarán más bajo en evaluaciones académicas más generales.

Otro punto es el hecho de que el sistema educativo estadounidense es absolutamente equilibrado y que todos los alumnos reciben el mismo tipo de preparación para el examen. Esta mentalidad no sólo reproduce el mito de la meritocracia, sino que además es completamente clasista e ingenua. Los estudiantes que obtienen mejores resultados en la selectividad no necesariamente saben más, puede que simplemente estén mejor preparados, al haber estudiado el material adecuado, poder dedicarse exclusivamente a sus estudios y no tener que, digamos, trabajar para ayudar a los gastos domésticos. En este estudio no se tienen en cuenta factores como el entorno familiar, el contexto social, las dificultades por las que hayan podido pasar estos alumnos para presentarse al examen y, por tanto, para que se determine su inteligencia.

Por lo tanto, los medios de comunicación deben tener mucho más cuidado con la forma en que publican las historias que implican la “opinión” del software de IA. Lo que vemos no es más que una repercusión del pensamiento retrógrado y prejuicioso que perjudica a los artistas y a los fans de ciertos géneros musicales. Vemos una reproducción del pensamiento elitista y racista que resulta fastidiosa y, francamente, tan anticuada que me pregunto si la IA generativa no se está utilizando simplemente para decir lo que un grupo mayoritario y bastante malintencionado quiere oír.

Así que no sería posible concluir qué música prefieren las personas más inteligentes porque, para empezar, no es posible concluir qué personas son las más inteligentes. Hay una serie de dinámicas en este proceso que influyen en esta comprensión.

Aquí volvemos al problema de la IA generativa. En general, la IA no está diseñada para poseer pensamiento crítico. Esta falta de pensamiento crítico puede relacionarse con las tres leyes de la robótica de Isaac Asimov y es seguida por muchos programadores que están de acuerdo con estos principios: si la IA no llega al punto de desarrollar pensamiento crítico, conciencia y sintiencia, no puede perjudicar a sus creadores.

Por lo tanto, los medios de comunicación deben tener mucho más cuidado con la forma en que publican las historias que implican la “opinión” del software de IA. Lo que vemos no es más que una repercusión del pensamiento retrógrado y prejuicioso que perjudica a los artistas y a los fans de ciertos géneros musicales. Vemos una reproducción del pensamiento elitista y racista que resulta fastidiosa y, francamente, tan anticuada que me pregunto si la IA generativa no se está utilizando simplemente para decir lo que un grupo mayoritario y bastante malintencionado quiere oír.

Entonces, ¿cuál es el papel de los periodistas a la hora de informar sobre temas relacionados con la música y la IA?

Hay muchas posibilidades de escribir sobre la relación entre el universo musical creativo y la IA. Por ejemplo, se puede hablar de cómo se han modificado los métodos de composición musical con el desarrollo de esta tecnología, haciendo que artistas y productores tengan que desarrollar otras inteligencias, ampliar sus conocimientos creativos y tecnológicos para trabajar con esta herramienta. Si se utiliza bien, la IA puede servir para evitar problemas como el plagio, por ejemplo, y su cualidad generativa tiene la capacidad de inspirar nuevas creaciones.

Lo que no podemos hacer como periodistas es considerar a la IA como un ser humano con un pensamiento crítico complejo. La IA tampoco debe considerarse un gurú de la opinión, capaz de deducir patrones sociales y evocar respuestas a consultas tan dudosas como qué música escuchan las personas más inteligentes. Y es que la calidad musical es relativa a su contexto, consenso social, momento político, capital simbólico y material, entre otros factores que incluso definen lo que es cultura en la sociedad.

Entre otras cosas, porque mientras no exista una regulación de este tipo de tecnología, no podremos seguir pretendiendo que la IA generativa es una fuente fiable de información.

*Beatriz Medeiros es doctora en Comunicación y Estudios Culturales por la Universidade Federal Fluminense con doble titulación por la Eberhard Karls Universität Tübingen.

Actualmente se desempeña como investigadora postdoctoral en el Núcleo Milenio en Culturas Musicales y Sonoras (CMUS) y la Universidad Mayor, donde desarrolla una pesquisa en el contexto digital en plataformas de video rápido, observando el proceso de construcción identitaria y representación de las mujeres en las escenas heavy metal sudamericanas.