A mesterséges intelligencia manapság már nem csak a zenekészítésben játszanak egyre nagyobb szerepet, hanem a zenefogyasztó közeg kialakításában is egyre hangsúlyosabb. Vitakérdés, hogy a klasszikus értelemben vett zenei szubkultúrák újradefiniálását, vagy inkább a végét jelentik e majd a buborékba záró algoritmusok? Vitaindító írás következik…
Az AI (mesterséges intelligencia) egyre növekvő hatással van a zenefogyasztási szokásokra nézve – nemcsak technológiai, hanem kulturális és pszichológiai szinten is. Ebben az írásban inkább az utóbbi két aspektust vizsgálom majd.
A pre-AI korszakban az, hogy egy fiatal milyen típusú zenéhez, szubkultúrához kötődött, sokkal inkább függött a lakóhelytől: kis-vagy nagy településről van e szó, mennyire vannak ott jelen az -akár szélsőségesebb, vagy kisebb rétegeket megszólító – szubkultúrák, be van e kötve a kábeltévé, vagy sem, a környék szórakozóhelyei milyen zenei-és kulturális opciókat kínálnak az ott lakóknak? Ezek összessége alapozta meg általában azt, hogy valaki rocker, rapper, vagy popper lett. Számomra például két egybevágó élmény határozta meg a rockzene felé fordulást: egyrészt, a szomszéd lépcsőházban felnövő srácok rockerek voltak: felvarró, bőrdzseki, hosszú haj… igazi kemény csávók voltak, rájuk akartak hasonlítani sokan, többek közt én is. Másrészt, a rendszerváltást követő években megjelent a háztartásokban az MTV, ami akkoriban kiemelt rotációban játszotta a Metallica, a Nirvana és a Guns N’ Roses dalait – így, abból a generációból a hozzám hasonló városi gyerekek nagy része egész egyszerűen azért lett rocker, mert akkor ez volt a mainstream. De persze, egy lakóteleppel odébb meg valaki bevitt a társaságba néhány hip-hop kazettát, fejébe csapott egy baseball sapit, meg szerzett valami graffiti magazint, és ezzel elintézte, hogy a panelrengeteg fiataljai a rap zenével kezdjenek rezonálni.
Ehhez képest ma már az algoritmikus ajánlórendszerek személyre szabott, de „buborékos” hallgatást eredményeznek. A Spotify, YouTube Music, Apple Music stb. algoritmusai egyre pontosabban azonosítják a hallgató ízlését.A fogyasztói viselkedés elemzése prediktív tartalomajánlást okoznak.A platformok AI-ja nemcsak a zenei ízlés alapján ajánl, hanem figyelembe veszi a napszakot, helyet, mozgást, aktivitást, sőt, az időjárást is. Ez a zenét hiperszemélyessé és automatizálttá teszi – a felhasználó sokszor már nem is választ, csak „kap”. Ugyanis, bármennyire is fáj, de tény: minden egyes online platform fejlesztőinek és tulajdonosának elemi érdeke az, hogy a felhasználója a lehető legtöbb időt töltsön el az adott felületen: ezért jellemzően neki tetsző tartalmakat ajánl, és számára kedvező interakciókat teremtsen – ellenkező esetben elvész a figyelem. Ennek pozitívuma, hogy egy zenei streaming platform a felhasználó ízlésének megfelelő új előadók, műfajok felfedezését biztosíthatja a háttérben dolgozó AI alapján.A negatívum viszont az, hogy zenei „komfortzónában” tartás, ízlés-buborék kialakulása miatt kevesebb tudatos keresés, és alábbhagy a userek kíváncsisága – ennek köszönhető, hogy egy mai előadó számára szinte ugyanannyi időt el kell tölteni algoritmus etető tartalmak gyártásával, mint magával a zenéléssel – és még így sem garantált a siker, a „szem elé kerülés”. Az AI egyre inkább a hangulatokhoz, tevékenységekhez (pl. edzés, tanulás, alvás) igazítja a zenei ajánlásokat -így a tudatos zenehallgatás lassan inkább egyfajta „mood” élménybe, vagyis háttérszolgáltatásba csap át. Ennek hatására a zene funkcionálisabb szerepet kap, kevésbé fókuszált hallgatással. Épp emiatt roppant jellemző ma már a zene elszemélytelenedése: a ’90-es években bármelyik rocker fiú felsorolta a Mötley Crüe tagjait, egy átlag tinilány pedig betéve tudta a Backstreet Boys tagok nevét, születésnapját és aktuális párkapcsolati státuszát.Ehhez képest ma már jellemzően csak annyit tud egy fiatal, hogy ismeri és kedveli e az adott zeneszámot, de nagyon sokszor az azt prezentáló előadó vagy zenekar nevéről már fogalma sincsen – ilyen környezetben baromi nehéz zenekari brandet építeni, és ezek szinten tartásáról akkor még nem is beszéltünk. Virális terjedés esetén le lehet uralni rövid időre egy szcénát – ld. Azahriah – de az az évtizedeken átívelő működés, amit például egy The Rolling Stones esetén látunk, ma már szinte elképzelhetetlen.
E mellé társul a ma már mindennapos új hallgatási élmény, és újfajta értékelés az AI által komponált vagy vele együtt alkotott zeneművek. Egy-egy zenekar számára óriási kihívás, hogy egy új dal, album, vagy reunion turné hírét eljuttassa a potenciális közönsége számára – ezzel párhuzamosan viszont egyre növekvő érdeklődés a nem-humán alkotás iránt, különösen elektronikus és kísérleti műfajokban.
A „playlist” generáció
Az AI által generált playlistek (pl. „Discover Weekly”, „Daily Mix”) felgyorsítják a zene felfedezését.Ugyanakkor ez sokszor felületessé teszi a zenehallgatást: kevesebb az albumélmény, a mély kötődés sokszor nem alakul ki az egyes előadóhoz fűződően. A hallgatók egy része már nem igényli a mögöttes „emberi sztorit”, elég a hangulat vagy a trendi sounddesign – és, bár fájó leírni egy magam fajta írástudónak ezt, de tényszerűen látszik, hogy épp emiatt a zenei újságírás számai is beestek: hiszen, nem csak maga a személyes üzenet, hanem maga az arról írott cikk, mint formátum sem dívik már. Persze az sem elhanyagolható tény, hogy a korábbiakkal ellentétben ma már jelen van egyfajta zenei túltermelés – döntési fáradtság Az AI által is generált és publikált zene mennyisége brutálisan megnőtt. Naponta több százezer új track kerül fel a Spotify-ra. A hallgató egyre túlterheltebb, így gyakran visszatér a „megbízható” algoritmikus vagy emberi ajánlásokhoz amelyet influenszerek, playlist kurátorok állítanak össze -ők olyan emberek, akik minimum 1000 követővel bírnak, és véleményük befolyásoló erővel bír az adott zenei közegben.
A közeli jövő pedig már az Meta/AI-avatarokkal dolgozó előadók új típusú „sztárságot” képviselnek – ettől van, aki már kifejezetten fázik, de azt pedig ne mondja senki, hogy nem szóltunk előre, mert Szénégető Ricsivel már öt évvel ezelőtt elkezdtük kivesézni a témát egy podcastben…