INFORME DE INVESTIGACIÓN. PARTE II
Adolfo Plasencia, 15 de enero de 2025
[ /…viene de la entrega anterior]
Fotografía de apertura: A petición del equipo legal de Spotify se retiró de Internet la página del contador de derechos Spotify Unwrapped, una calculadora para mostrar a los amantes de la música lo poco que se paga a los artistas desde los servicios de streaming, que se sustituyó por el aviso de la imagen.
La investigación que Liz Pelly, hizo para escribir su libro La máquina del Estado de Ánimo: el auge de Spotify y los costes de su Contenido de Ajuste Perfecto (PFC), aún esconde más sorpresas. Según Pelly, además de los ya citados, uno de los objetivos de Spotify, una vez medido, es conseguir mediante sus listas de reproducción y ciertas músicas el «inducir los estados de ánimo» en el usuario, que más convengan económicamente a los objetivos de la plataforma. El uso de la IA para analizar y priorizar canciones en sus listas de reproducción para los oyentes es otra vuelta de tuerca para conseguir manipular la forma en que la gente escucha música por streaming sin que el propio usuario de las listas se aperciba de ello. Es interesante lo que dice una lectora, Virginia, en un comentario a la reseña del libro, sobre la actual etapa de la revolución del streaming de música describiendo los dos lados de lo que denomina la doble cara de Spotify. «Es como un mercado de dos caras, –dice–, en el que los oyentes intercambian datos por comodidad, y los artistas navegan por un paisaje configurado por algoritmos y listas de reproducción, en el que los objetivos de Spotify con ello son re-modelar los estados de ánimo de los oyentes, en un horizonte que se vislumbra plagado de contenidos generados por IA y artistas fantasma».
Sigue al dinero que produce la música a las plataformas
Según Pelly, en realidad, hoy día esto funciona como un «modelo insostenible que enriquece a un reducido número de ejecutivos mientras saquea a las comunidades musicales y explota a los oyentes». Para comprobar hasta que punto eso es cierto, Ashley King, un analista de Digital Music News, informaba el pasado 23 de diciembre que «el CEO de Spotify, Daniel Ek, ha estado muy ocupado vendiendo acciones este año, convirtiéndose en un multimillonario valorado cuya fortuna alcanza los 7.300 millones de dólares según Forbes». Ahora, el calculador Spotify Unwrapped, una calculadora para mostrar a los amantes de la música lo poco que se paga a los artistas desde los servicios de streaming –y el absurdo contraste con la remuneración de los altos ejecutivos de Spotify, ha sido cerrado debido a la amenaza de acciones legales del equipo jurídico de Spotify. En su lugar hay un mensaje que dice: «Se ha eliminado a petición del equipo jurídico de Spotify. Todavía puedes unirte a nuestra lucha por la Justicia en Spotify en el sitio web de United Musicians and Allied Workers (UMAW)».
El analista Ashley King de Digital Music News, también da pistas sobre cómo mueven el dinero los directivos de la plataforma y explica: «Spotify es una máquina de hacer dinero para los inversores, ya que sus acciones se dispararon en 2024 y alcanzaron casi los 500 dólares por acción. El valor de las acciones de SPOT se multiplicó en 2024 y la empresa se acerca en este momento a una capitalización bursátil de 100.000 millones de dólares». La venta de acciones por parte de ejecutivos de la empresa se aceleró en el final del año. Ironiza el analista que, estas subidas en bolsa se producen al tiempo que los aficionados a la música «siguen gimiendo en los foros por el deplorable estado de las cifras de derechos para los artistas que mostraba el contador Spotify Wrapped en 2024».
Tras ello, King informó el reciente 23 de diciembre, en concreto, sobre el comportamiento económico de la plataforma Spotify y sus directivos, y señala: «Daniel Ek, co-fundador y CEO de la empresa, aprovechó la marea alta y vendió 350 millones de dólares en acciones, según los registros de la Comisión del Mercado de Valores de EE.UU. (SEC). Las ventas de acciones se aceleraron en diciembre de 2024, cuando una veintena de personas con información privilegiada de Spotify se deshicieron de muchas de sus acciones en sus nuevos máximos». Dichos máximos se alcanzaron coincidiendo con las masivas medidas de recorte de costes del año pasado, incluida una reducción del 25% de la plantilla. Spotify también aumentó el precio de su suscripción Spotify Premium en varios mercados. La venta de acciones de personas con información privilegiada sobre Spotify ha alcanzado los 1.250 millones de dólares sólo en 2024. El mismo King informa de las enormes cantidades de dinero en acciones que han vendido, y quienes lo han hecho, en Spotify: «… además del CEO, Ek, han vendido acciones, Martin Lorentzon, cofundador, que vendió 550 millones de dólares; Gustav Söderström, Director de producto y tecnología, vendió 106 millones de dólares; Katarina Berg, directora de RRHH, se ha deshecho de 38 millones de dólares en acciones; el director comercial Alex Norström vendió por valor de 63 millones de dólares y Dustee Jenkins, directora de RRPP vendió 6 millones de dólares en acciones». Todos ellos lo hicieron en las últimas semanas de 2024. Sin comentarios.
Las Nenas, un grupo de cantantes que no existen, pero que dicen ser de Majadahonda
Y estas cosas relacionadas con la música y la IA no pasan solo en países como EE.UU. También está ocurriendo en España. Mientras escribía este informe, Susana Monteagudo de elDiario.es destapó el caso del grupo musical (falso) Las Nenas, que se presentaban en una Web afirmando: «Somos un grupo formado por Viviana, Claudia y Naiara, tres nenas de veintitantos, de distintas nacionalidades y residentes en Majadahonda». Todo falso. Ya que, como ha descubierto esta periodista, ni hay tal grupo musical, ni Viviana, Claudia o Naiara viven en Majadahonda y ni siquiera existen. Son igual de falsas que sus fotos en Instagram o sus canciones como, por ejemplo, Inmoansiedad que pretendía, además, –yo creo–, instrumentalizar el auge del feminismo y, de paso, aprovechar el tirón publicitario y viral de las actuales dificultades de los jóvenes por los exorbitantes precios del alquiler en España, especialmente en Madrid. Algo que sirvió a sus ocultos hacedores, para participar en un reportaje de elDiario sobre esos problemas actuales de los jóvenes en el que el nombre de la falsa canción Inmoansiedad se incluía en el titular. Las Nenas tan falsas como sus fotos publicadas en Instagram y en otra redes sociales, son un timo en toda regla para cuya construcción se ha usado la Inteligencia Artificial Generativa.
El escándalo del engaño de Las Nenas ha ido creciendo hasta implicar a la distribuidora digital Altafonte, que llevaba sus canciones. Ante la insistencia de Monteagudo y elDiario, que se sintieron engañados y pidieron explicaciones, el director de Alafonte Miguel Martorell, ha declarado, –según elDiario.es–, que «…el propietario de las canciones ha reconocido que son contenido generado por IA y ha accedido, respondiendo a nuestro requerimiento, a dar de baja todas las referencias de Las Nenas de plataformas digitales [Las Nenas ya ha desparecido de Spotify, Deezer, Apple Music y YouTube], una vez que le hemos informado de nuestra política».
Pero esta riada de la IA Generativa en la música, –cuya trazabilidad de contenido es imposible en cualquier Modelo Lingüístico de IA tipo Chat GPT por la opacidad de su Caja Negra algorítmica–, no va a ser fácil de parar. Monteagudo cita en su artículo a Noemí Planas, directora de Worldwide Independent Network (WIN), una red que conecta al sector indie de la música grabada a nivel global, que está a favor de la IA Generativa y que declara que «…es totalmente lícito aprovechar las posibilidades que la inteligencia artificial ofrece para ayudar a crear, producir, distribuir y promocionar música». ¡Ah!, pero señala que «…los contenidos generados por IA sin creatividad humana no pueden tener derechos de autor». Me pregunto: ¿y, sin ellos, cómo se rentabilizará el hacerla?
Con tanto dinero en juego, –y porque, como me dijo Ramón Palomar, resulta que a los usuarios de redes y de Spotify es da igual escuchar algo verdadero que falso–, los auténticos generadores del engaño parecen seguros de que deben seguir en ello, convencidos como están de que, aunque esta música sea de cantantes inexistentes es algo que les va a ser muy rentable. El mismo escándalo que ya es viral, ha servido de publicidad y, por eso, la página de Instagram de Las Nenas no ha sido eliminada. Al contrario. En dicha web, los auténticos generadores del proyecto (y del engaño con Las Nenas inexistentes) informaron desde la sombra que, tras cambiar de distribuidora –sin explicar motivos–, el citado contenido falso, volvió a estar disponible desde el 18 de diciembre. Hasta entonces, su música fantasma, solo se escuchó a través de su Bandcamp. Claro, deben estar pensando que también hay otras cantantes inexistentes que dan mucho dinero, como la cantante holográfica virtual o vocaloid Hatsune Miku, que rentó el año pasado a la empresa creadora del software que la hace cantar ante millones de personas, 450 millones de dólares. Y para ellos, esto es lo que importa. Total, pensarán ellos, a los fans les da igual. Tragan lo que les echen. Esa es la muestra del poco respeto que les tienen.
La irrupción de la IA Generativa está causando un cataclismo en el streaming de música
Todo eso sucede en un momento en que la invasión algorítmica de IA está generando súbita, vertiginosa y disruptivamente, un cambio de época en la escucha de música por streaming. Hay analistas que dicen que la invasión de la IA va a destruir el modelo de negocio de Spotify. Por ejemplo, Chris Stokel-Walker, que en septiembre publicaba en la revista digital de tecnología FastCompany un artículo con el expresivo título de Spotify está lleno de música de IA, y algunos dicen que está arruinando la plataforma. Y cuenta algunos raros y contradictorios episodios de lo que esta pasando con el streaming de música. Chris intentó que la empresa le informara sobre cuánta música y músicos creados con IA hay en la plataforma, pero un portavoz de Spotify con quien contactó, no quiso facilitarle datos sobre el número de artistas creados por IA que hay en la plataforma ni sobre su impacto en los streams.
Curiosamente, ya en septiembre de 2023, el CEO de Spotify, Daniel Ek, declaró en una rara entrevista a la BBC en que su empresa no tiene planes de prohibir la música generada por IA Toda una declaración de intenciones. Por su parte, el prestigioso The Guardian publicó hace solo unos meses una información con un titular espectacular relacionado con Spotify: «Un compositor sueco se convierte en el músico más famoso de Spotify del que nunca has oído hablar. Las 2.700 canciones de un tal Johan Röhr se han reproducido 15.000 millones de veces y tienen más reproducciones que Britney Spears o Abba». Según The Guardian, esos 650 títulos diferentes de Röhr fueron reproducidos en total 15.000 millones de veces, y los periodistas sugieren que sólo en 2022 su generador ganó 3 millones de dólares en Spotify. Y nadie conoce a Johan Röhr, ni se sabe si existe.
Ahora mismo, la evolución de este negocio del streaming musical está en un nuevo punto de inflexión cataclísmico por su alcance y su velocidad. Y es algo importante porque en 2024 ha llegado el tren de los algoritmos de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) al que, según Pelly, las plataformas de streaming se han subido en marcha, lo cual va a permitir escalar exponencialmente el dinero de esta industria. Con la irrupción de la IAG y sus cajas negras en forma de LLM (Grandes Modelos Lingüísticos), el negocio de la música online se vuelve aún más opaco. Téngase en cuenta que para muchos que usan redes sociales, las Apps y Spotify son hoy sinónimos de música.
Dentro del mundo profesional de la música, hay quien piensa en los aficionados y en qué va a pasar con ellos y con el futuro de la música si es digital y pasada por la IA. Y defienden que es más necesario que nunca mantener «el acceso universal a la música». Algo esencial, porque pueden ser muy preocupantes las consecuencias culturales de retorcer algorítmicamente su producción y difusión. Y, muy perjudicial a largo plazo será con seguridad que se permitan que, con los nuevos métodos digitales, las plataformas de streaming, extraigan miles de millones de datos y metadatos de oyentes / espectadores para maximizar beneficios sin importar nada más, además de producir fórmulas musicales algorítmicas a cualquier precio y sin nuevas reglas, como ellas pretenden. Es improbable que la audiencia se resista a ciertos sucios manejos musicales con algoritmos, si el usuario de las redes sociales, como parece, ignora todo esto o le da igual.
Los músicos fantasma de Spotify y sus listas de reproducción
Además de su libro, la citada Liz Pelly publica en el número de enero de 2025 de Harpers Magazine un contundente artículo titulado “Los fantasmas en la máquina. El complot de Spotify contra los músicos”, como anticipo de su volumen. Pelly comienza el texto relatando cómo ya hace un tiempo, «…el propietario de un sello discográfico independiente de Nueva York me escribió para informarme de un misterioso fenómeno que estaba en el aire, y que preocupaba cada vez más a la escena musical independiente. Se rumoreaba que Spotify estaba llenando sus listas de reproducción más populares con música de archivo atribuida a músicos pseudónimos –variablemente denominados artistas fantasma o falsos–, presumiblemente, como parte de un esfuerzo por reducir sus pagos por derechos de autor. Algunos, –señala–, incluso especularon con la posibilidad de que Spotify estuviera fabricando las canciones». Obviamente los grandes modelos LLM de IA que comenzaron como sistemas generativos de texto-a-texto y de texto-a-código de software; luego dieron paso después a los de texto-a-vídeo como Sora que acaba de lanzar el mes pasado Open AI; y de ahí, obviamente, a que ya se estén usando grandes modelos lingüísticos de texto-a-música. Es decir, había sospechas fundadas de que Spotify estaba generando canciones sin autor real lo cual está resultando ser una idea, como la punta de un iceberg.
Parecen confirmarse las tempranas acusaciones de Vulture de que Spotify estaba llenando algunas de sus populares y más relajantes listas de reproducción –música «jazz», «chill-out» y «piano tranquilo»–, con ofertas muy baratas de fake artists (falsos artistas) inventados por la empresa. Ante estas críticas, la reacción de la empresa no se hizo esperar y en línea con su típico marketing, un portavoz oficial de Spotify, declaró a la prensa musical urbi et orbi que dichas informaciones eran «rotundamente falsas, y punto. Y que la empresa no estaba creando canciones de artistas falsos». Pero, –reflexiona Pelly– «aunque Spotify no las haya creado, no ha negado que las haya añadido a sus listas de reproducción». ¡Ah!, vaya.
La polémica ha ido creciendo más y más, y otros medios van aportando pruebas. Por ejemplo, NPR, –un importante medio tecnológico de EE.UU.–, y el británico The Guardian, decidieron investigar. Sus periodistas analizaron la música de ciertos artistas que, sospechaban, podían ser falsos, y especularon sobre cómo era posible que hayan llegado a ser tan populares en Spotify. Por su parte, poco antes, el escritor musical David Turner publicó que había utilizado datos analíticos para ilustrar cómo en la lista de reproducción «Ambient Chill» de Spotify habían sido eliminados en gran medida artistas muy conocidos como Brian Eno, Bibio o Jon Hopkins, y su música sustituida por canciones de Epidemic Sound, una empresa sueca que ofrece una biblioteca de música de producción por suscripción, es decir, el tipo de material de archivo que se utiliza a menudo como fondo de anuncios, programas de TV y contenido de vídeo misceláneo.
Con toda esta información de contexto acumulada en base estas certezas en su libro, Liz Pelly, se interroga a sí misma: «Sabíamos que los artistas fantasma estaban vinculados a ciertas productoras y que producían un número desorbitado de canciones, pero ¿cuál era su relación con Spotify?». Tenaz, la investigación de Pelly continuó. Viajó a Suecia y habló con antiguos empleados. Revisó registros internos de Spotify; y mensajes de Slack de la empresa. Incansable, conversó y se escribió con muchos músicos. Y, finalmente, dio en el clavo y descubrió que la empresa Spotify había desarrollado un complejo proyecto interno. ¡Bingo! Descubrió que Spotify, –como le contó un antiguo empleado sincero–, «tienen un nuevo método que proporciona a Spotify «música de la que se benefician mucho económicamente». Y no solo eso, además, también existen equipos de empleados trabajando en incluir estas canciones artificiales en las listas de reproducción de la plataforma para incrementar su porcentaje en los streaming totales de música, algo mucho más barato para la plataforma.
El Perfect Fit Content / Contenido de Ajuste Perfecto (PFC)
Ese programa interno que encontró, –como cuenta en su libro–, tiene un nombre. Se llama Perfect Fit Content (PFC), que traducido significa, nada menos que «Contenido de Ajuste Perfecto (PFC)». El programa se ha vuelto central en la actividad relacionada con las listas de reproducción de música en la plataforma Spotify.
Una cosa muy interesante es lo que le describió una fuente cercana a la empresa, sobre comportamientos en la escucha del streaming de gran cantidad de usuarios de redes sociales. Investigaciones internas de Spotify mostraron que grandes masas de usuarios en la red no acuden a la plataforma para escuchar artistas o álbumes concretos como, en general, creemos. Lo sorprendente es que, en un número inesperadamente alto, muchos usuarios entran en la App de Spotify no para buscar una canción o música de un artista concreto preferido, sino sólo porque necesitan algo que les sirva de banda sonora vital para su día o noche, sin más. Algo, –de ahí su éxito–, que usan como listas de reproducción de sonido de fondo para, conducir, estudiar o quizá de fondo en una cena.
Los investigadores de la empresa, según Pelly, se dieron cuenta que, muchas personas buscan hoy entornos de escucha relajada, algo como el streaming de música de segundo plano, –tal vez porque si se hace el silencio ocurre de inmediato, que el cerebro activa su dichosa manía de ponerse a pensar; algo, al parecer, incómodo hoy para muchos y muchas–. Y esto contribuye a propiciar que muchos oyentes, en su mayoría poco exigentes, ni siquiera sean conscientes de qué canción suena o qué artista están escuchando. Como resultado, una idea se abrió camino en la empresa. ¿Para qué pagar derechos de autor si los usuarios sólo escuchaban a medias? Probablemente, fue este razonamiento y visión el que propició que se desarrollase el programa Perfect Fit Content (PFC). Aquí hago yo una salvedad. Esto lo plantea Spotify como algo que sucede, y no como algo que ellos, en realidad, han provocado algorítmicamente, cosa que también podría ocurrir.
Volviendo a la historia del PFC. Al menos, tras un año de pruebas piloto, la versión beta del PFC se presentó a los editores de Spotify en 2017 como una de las grandes apuestas de la compañía para generar más rentabilidad. Señala Pelly que, según un ex-empleado de la empresa, solo unos meses después, apareció una nueva columna en la interfaz del gran cuadro de mandos que los editores de Spotify usan para supervisar las listas de reproducción internas. Esa interfaz es donde los editores pueden ver en tiempo real diversas estadísticas: reproducciones, los ‘me gusta’, las métricas de omisión, las versiones guardadas, etc. De esa manera, los editores internos pueden supervisar el mayor o menor éxito de cada lista de reproducción. Internamente, ya se alinean algorítmicamente a determinadas piezas de una lista, que se describía como el citado PFC o «Contenido de Ajuste Perfecto», o como cierta «música encargada para encajar en una determinada lista de reproducción/modo con márgenes económicos mejorados». La repercusión de estos métodos se está extendiendo. Cada vez hay más información al respecto que confirma esto que supone una algoritmización predictiva a gran escala.
No solo los aficionados, cuando los músicos en ejercicio se enteran de cómo funciona esta PFC algorítmico, también se preocupan y alarman profundamente, porque algunos de ellos se enfrentan a la posibilidad de perder unos ingresos cruciales si sus canciones no se incluyen en las listas de reproducción, o se sustituyen por el Contenido PFC. En algunos casos, por cuestiones crematísticas, los hay que graban ellos mismos la música PFC y, a consecuencia de cómo funciona el PFC, frecuentemente, deben renunciar al control de ciertos derechos de autor por los que, si un tema acabara haciéndose muy popular, podrían ser muy lucrativos para ellos. Recordemos que hace más o menos una década, el servicio de streaming de Spotify se presentaba claramente como «una plataforma neutral, caracterizada como una meritocracia ‘basada en datos’, que estaba reescribiendo las reglas del negocio de la música con sus listas de reproducción y algoritmos». Hoy con la intensificación del uso de la IA Generativa, esa algorítmica, en realidad, como dijo Tim O’Reilly, se está usando para comerciar «contra los artistas». El uso de grandes Modelos Lingüísticos LLM de texto-a-música, es decir de la IA Generativa combinada con aplicaciones de generación digital de música, puede ser, por su alcance, más disruptivo para artistas, autores de música e intérpretes que cualquiera de las herramientas digitales anteriores, ya que puede lleva a automatizar (eufemismo de sustituir) a músicos y compositores de música. En resumen, significa disminuir el control de contenidos musicales por parte de los creadores, usuarios, oyentes y, a cambio, aumentar enormemente el poder de la plataforma para que el uso de la música se pliegue a sus intereses, e implantar así oligopolios musicales globales que gobiernen de facto el uso de la música en la vida de la gente mediante algoritmos e IA. ¿Vamos a conformarnos con ello? Espero que no. El uso de la música en la vida de la gente, no debería ser determinista.
Visto desde el lado de quienes escuchamos y nos gusta la música desde siempre, lo descubierto en la investigación que relata valientemente el libro de Liz Pelly, también plantea preocupantes cuestiones sobre cómo vamos a entender crear y escuchar música a partir de ahora. Se vislumbra una imagen de un futuro en el que –a medida que los servicios de streaming relegan la música a un segundo plano y normalizan el relleno anónimo y de bajo coste de las listas de reproducción–, como asegura Liz Pelly, «la relación entre el oyente y el artista podría romperse por completo». Ojalá su libro sea el revulsivo de los que los amantes de la música humana necesitamos.
El alucinante mundo de generación de contenidos musicales en las plataformas
Como aficionado a toda la música, me preocupa, en qué dirección social va todo esto, y qué va ser del «acceso universal a la música», y de los artistas que quieren dedicarse a la música y vivir de ello. Esto me interesa mucho más que las cuestiones crematísticas y modelos de negocio de las plataformas que quieren convertirse en una industria musical completamente extractiva mediante algoritmos e IA Generativa.
Viendo lo que pasa, lo que se vislumbra no parece muy halagüeño ya que la actividad de ciertos pioneros en comercializar masivamente la música generada en lugar de compuesta e interpretada, no es muy tranquilizadora. Voy a poner como ejemplo a Matt Farley, alguien que se auto-considera creador musical y, dice, que vive de la música que él «genera», pero al que no se le pasa por la cabeza de ninguna manera salir él, o cualquier otro, a un escenario a interpretarla. Solo piensa en generarla con sus trucos digitales y subirla a la red, y que los algoritmos y el comportamiento de la gente conectada hagan el resto y le inyecten dólares a su cuenta bancaria.
No he sabido de la existencia de este «músico», por alguna de sus 24.000 «canciones», de las que no he escuchado ninguna, sino por la alucinada descripción de su universo personal que describe en una entrevista el conocido periodista Brett Martin, colaborador de la revista del New York Times. Martin se desplazó hasta Danvers en la costa norte de Massachusetts, porque el tal Farlay incluyó su nombre hace once años en una canción que tituló Brett Martin, You a Nice Man, Yes (Brett Martin, Eres un Buen Hombre. Sí). No está claro porque incluyó este nombre, –hay muchos norteamericanos con igual nombre–. El caso es que el reportero, once años después de que se subiera la canción a Spotify tropezó con ella y la tomó, según sus propias palabras, como «un mensaje en una botella que se meció durante años en los mares digitales». El periodista confiesa que creyó que él mismo era el buen hombre del título, al tropezar con ella en la red y «escuchar un minuto y 19 segundos» de esa canción el verano pasado, 11 años después de que la subiera a la plataforma un artista acreditado como un tal Papa Razzi and the Photogs, incluyendo un mensaje con número de teléfono, que creyó iba dirigido a él.
No hay espacio para relatar aquí todas las impresiones pero, sí algunos de los datos que pueden ilustrar al lector sobre la idea de cómo es y cómo vive de la música algorítmica en las plataformas, un profesional de ello.
El periodista viajó hasta la casa de Farlay en Danvers. Al abrirle la puerta, le extendió la mano diciéndole: «Soy Brett Martin. Siento haber tardado tanto en llamar». El periodista se dio cuenta de repente de la magnitud de aquello en lo que se había metido y de que «El hombre no tenía ni idea de quién era yo». La respuesta de Farlay ya le adelantó con qué personaje se encontraba. «Tiene que entenderlo», –le dijo, Farlay disculpándose–…He escrito más de 24.000 canciones. Ayer escribí 50 canciones».
Pues bien, el periodista fue descubriendo asombrado, más y más cosas: el nombre de autor que figura en Spotify como quien la subió a Spotify, Razzi and the Photogs, solo es uno de los más de ochenta 80 seudónimos que utiliza Farley para publicar su música en las plataformas. Pronto supo que Matt Farley ha lanzado miles y miles de canciones con el objetivo de producir un resultado que coincida con casi cualquier cosa que a alguien se le ocurra buscar en la red. Y que tiene subidas a Spotify, por ejemplo, 600 canciones en las que invita a chicas de distintos nombres al baile de graduación y otras 500 que son propuestas de matrimonio. También tiene álbumes de disculpas muy específicas; álbumes dedicados a los equipos deportivos de cada ciudad con equipo deportivo; cientos de canciones sobre animales, trabajos, del tiempo, o muebles; incluso temas de una banda que se llama El tipo que canta tu nombre una y otra vez.
Farley también tiene, además, muchísimas canciones sobre ir al baño. Si tienes un hijo menor de 10 años con acceso a Internet, –dice Martin– es probable que conozca parte de su obra. A menos las que él denomina colectivamente sus «canciones sobre la caca» se publican principalmente bajo autoría de dos nombres: Toilet Bowl Cleaners y Odd Man Who Sings About Poop, Puke and Pee. Pero no tiene en cuentas solo Spotify. Martin, el periodista, relata alucinado que «la introducción de sistemas como Alexa que se activan por voz abrió a Farley un mercado hasta entonces desatendido, el de los que no quieren teclear. En particular, el de los aficionados a gritar al ordenador o a Alexa cosas como «¡me cago en las uñas! de Toilet Bowl Cleaners, una pieza que actualmente tiene más de 4,4 millones de reproducciones solo en Spotify. Hasta la fecha, con esa «banda» y el Odd Man Who Sings About Poop, Puke and Pee (El extraño hombre que canta sobre caca, vómito y pis), Farley han obtenido en conjunto unos 469.000 dólares en varias plataformas».
Matt Farley, este generador de canciones, –no me atrevo a llamarlo músico–, recibe dinero por derechos de incontables canciones que sube a las plataformas digitales con múltiples nombres de autor distintos. Declara que, hasta ahora, con el Papa Razzi and the Photogs ha ganado 41.000 dólares; con el de Best Birthday Song Band Ever, 38.000 dólares; como el autor que él denominó en la plataforma como la banda citada, El tipo que canta tu nombre una y otra vez, ha ganado por ahora, 80.000 dólares. Y con docenas de otros nombres ha recibido cifras de dos, tres o cuatro dígitos de dólares. Y, algo parecido «con nombres como el Crítico de Cine Cantante, el Gran Cantante del Tiempo, el Guerrero de la Canción Paranormal, los Motern Media Holiday Singers, que interpretan 70 versiones de We Wish You a Merry Christmas, sustituyendo el pudding de higos por alimentos contemporáneos, con las que acumula diversas cantidades de dólares». Que se sepa, Farley, aunque también ejerce otras actividades creativas, nunca ha interpretado música ante el público, pero parece que él se considera a sí mismo un creador musical.
El alucinado relato de Martin entra en las opiniones del entrevistado sobre su forma de concebir su actividad generadora de contenido –no le llama música–. Para Farley, la creatividad siempre ha sido un asunto de volumen. Y el periodista confiesa: «yo era consciente, por supuesto, de que, en cierto modo, me habían engañado, y de que yo era el único pececillo lo bastante vanidoso como para quedar atrapado en la red de arrastre de Farley. Me dejó un poco paranoico». Comparto la reflexión del periodista tras su encuentro, sobre la forma de comerciar sus creaciones de Farley. Relata: «…incluso tras el reciente anuncio de Spotify de que dejaría de pagar derechos por las canciones que generaran menos de mil streams, Farley sabe que su modelo de negocio se basa en el volumen de su producción. Y lo mismo ocurre con su modelo artístico. Sea cual sea el dudoso valor de cualquier canción individual en el universo Farley, es como parte de un enorme corpus de conjunto, con el que él adquiere poder. Esto es especialmente cierto si se tiene en cuenta que una IA Generativa podría producir 24.000 canciones, –toda la obra de Farley–, en aproximadamente, un día».
«Farley, –relata el periodista–, me enseñó un cuaderno verde de espiral en el que registra meticulosamente su producción e ingresos. De Spotify, gana aproximadamente un tercio de céntimo por transmisión; Amazon y Apple pagan algo más, de media, entre un tercio y tres cuartos de céntimo de dólar. TikTok, en cambio, paga a los músicos por el número de vídeos que incluyen sus canciones, –y, por tanto, es inmune a la estrategia de Farley–; cuando Kris y Kylie Jenner grabaron un vídeo para Tik Tok bailando la canción de Farley sobre Kris, millones de personas lo vieron, pero Farley ganó menos de un céntimo de dólar con ello».
El reportero confiesa que, sobre todo, intentaba averiguar si Farley sería un buen o un mal tipo. E intentaba responder a las preguntas: ¿Representaba su actividad un ejemplo de si sería así de inevitable el producto final cínico de la cultura musical cayendo en las garras de las plataformas algorítmicas? ¿O Farley solo sería un exótico efecto secundario? ¿O, era su trabajo simplemente spam o una especie de arte outsider?
Comparto la intriga de Martin sobre las respuestas a estas preguntas. Como sabemos, se ha invertido mucha energía por mucha gente en intentar descifrar los algoritmos de recomendación que pueden hacer triunfar o fracasar una canción en Spotify y otros servicios de streaming. Numerosos cursos sobre IA ofrecidos por distribuidores y editoriales, centros de enseñanza, etc., prometen navegar por el laberinto de inputs –inclusión en listas de reproducción, procesamiento del lenguaje natural, duración media de las escuchas, atención de los influencers–, todas ellas magnitudes fácilmente falseables. Y se habla de métricas de «acústica», «locuacidad» y «bailabilidad»-, que puede que coloquen una canción concreta en las listas de reproducción recomendadas a millones de usuarios. Y hoy, mucha mucha gente conectada cree hoy que, si le preguntan cómo hacer eso al Chat GPT –o a sus primos-hermanos–, se lo dirá.
Algunas últimas preguntas son… ¿Qué deciden hoy de verdad los millones de usuarios de plataformas como Spotify? ¿Los usuarios ‘recomiendan’ determinada música, o son los algoritmos de sistemas de recomendación los que, usando en vano su nombre de usuario, disfrazan de recomendaciones personales lo que son fruto de estrategias algorítmicas encubiertas? Hay muchas incógnitas sobre los grados de libertad reales que los aficionados musicales conectados a las plataformas tienen de verdad; y sobre si saben lo que desean, lo que les gusta, o sobre si lo que piensan sobre la música es resultado de su motor interior, o es fruto de una manipulación exterior que modela en realidad su conducta en relación a la música.
Todo esto, sea lo que sea aquello en que se conviertan por impulso de la IA Generativa sitios de internet como Spotify, no parece mostrar que la acción de los algoritmos de la IA vaya en dirección a favorecer e incrementar libertad mental y de decisión de las personas aficionadas a la música, sino hacia re-modelarla, retorcerla y cambiarla y, por supuesto, manipularles. A pesar de ello, me niego a dar por buena esa afirmación de Douglas Coupland de que el ser humano de hoy no está preparado para pensar por sí mismo. Yo creo en cambio que lo está, pero ha de conseguir hacerlo.
Un último ejemplo de los espabilados de las nuevas tecnologías de IA Generativa sobre música y las nuevas modas sobre cómo se debe crear música es el Mikey Shulman, fundador de la empresa generadora de música por IA Suno AI, que afirma que «a la gente ya no le gusta hacer música». Parece que a él la belleza o la emoción que proporciona la música le trae sin cuidado y lo que importa, en cambio, es la productividad. Declara que fundaron su empresa Suno AI para «que a los creadores actuales fueran un 10% más rápidos, o que crear música fuera un 10% más fácil». Y su opinión sobre compositores y músicos es que «no se lo pasan bien, porque ahora no se disfruta haciendo música». La causa, según él, es que «se necesita mucho tiempo, y mucha práctica porque hay que dominar un instrumento o un programa de producción». Eso de practicar mucho para dominar un instrumento musical, le parece algo antiguo.
El software de su empresa Suno AI funciona como otras herramientas de IA Generativa, permitiendo al usuario generar música a partir de introducirle órdenes de texto, que describan el tipo de música que se quiera escuchar. Resulta que, como muchas otras herramientas de IA Generativa, el software de Suno fue entrenado con montones de músicas protegidas por derechos de autor que se introdujo en su conjunto de datos de entrenamiento sin consentimiento de los autores, una práctica por la que Suno ha sido demandada por la industria discográfica. En una entrevista, Shulman dice que «le decepciona que la industria discográfica demande a su empresa, porque cree que Suno AI y otros generadores musicales de IA similares permitirán, que más gente haga y disfrute la música, lo que hará crecer la audiencia y la industria, beneficiando a todos». Sí, claro, sobre todo, a empresas de músicas bastardas como la suya.
Llevado eso al tema de los gustos originarios e individuales sobre la música, que hagamos buena música no parece, precisamente, el objetivo final de tinglados como Spotify o Suno AI que simplemente intentan monetizarla y conseguir dólares con nuestra atención (el producto somos nosotros), a toda costa. Espero que los músicos auténticos y vocacionales, aprendan sobre la IA, sepan usarla honradamente para crear su propia música y, al tiempo, puedan defenderse a ellos mismos y a sus creaciones, en el curso de esta enorme tempestad algorítmica en la que estamos entrando, y consigan mantener su libertad creativa y sus derechos a salvo. Convivir con el poder que otorga la IA Generativa concentrada en manos de unas pocas plataformas, fácil no va a ser.
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