Hablando del derecho

La Inteligencia Artificial en la industria musical

La inteligencia artificial (en lo adelante IA) está transformando radicalmente la industria musical, afectando de manera profunda a artistas, cantantes, músicos y productores de discos. Esta tecnología ofrece tanto oportunidades como desafíos, redefiniendo la forma en que se crea, produce y consume música.

Aspectos positivos de la IA en la música:

Composición musical: La IA puede generar melodías, armonías y ritmos originales, sirviendo como fuente de inspiración para los compositores. Además, puede analizar grandes cantidades de datos musicales para identificar patrones y tendencias, ayudando a los artistas a crear música más innovadora y personalizada.
Producción musical: La IA puede automatizar tareas repetitivas en la producción musical, como la mezcla y la masterización, permitiendo a los productores dedicar más tiempo a la creatividad. También puede analizar el sonido de un instrumento y generar variaciones o simulaciones de otros instrumentos, ampliando las posibilidades sonoras.
Distribución y promoción: Los algoritmos de IA pueden analizar los gustos musicales de los usuarios y recomendarles nueva música, facilitando la promoción de artistas independientes. Además, pueden optimizar las campañas de marketing y publicidad para llegar a un público más amplio.
Herramientas creativas: La IA ofrece una amplia gama de herramientas creativas, como plugins de efectos de sonido, sintetizadores virtuales y plataformas de composición asistida por IA, que permiten a los músicos experimentar con nuevos sonidos y estilos.

Aspectos negativos y desafíos:

Desempleo: La automatización de tareas puede llevar a la pérdida de empleos en la industria musical, especialmente en áreas como la producción musical y la ingeniería de sonido.
Pérdida de originalidad: La sobreproducción de música generada por IA podría llevar a una homogeneización del sonido y a una pérdida de originalidad.
Derechos de autor y Conexos: La creación de música por parte de la IA plantea preguntas sobre la propiedad intelectual. ¿Quién es el autor de una canción creada por una máquina?
Sesgos algorítmicos: Los algoritmos de IA pueden perpetuar los sesgos presentes en los datos con los que son entrenados, lo que podría llevar a una representación desigual de ciertos géneros musicales o artistas.

En resumen:

La IA es una herramienta poderosa que puede transformar la industria musical, ofreciendo nuevas oportunidades creativas y mejorando la eficiencia de los procesos de producción. Sin embargo, es importante abordar los desafíos que plantea, como la protección de los derechos de autor, la prevención del desempleo y la mitigación de los sesgos algorítmicos.

Para los artistas, músicos y productores:

Aprovechar las herramientas: La IA puede ser una aliada en el proceso creativo, ofreciendo nuevas herramientas y posibilidades.
Mantener la originalidad: La creatividad humana sigue siendo esencial para destacar en un mercado cada vez más saturado.
Adaptarse al cambio: Es importante estar al día de las últimas tendencias tecnológicas y aprender a utilizar las herramientas de IA de manera efectiva.
Defender los derechos de autor: Es necesario establecer un marco legal claro que proteja los derechos de los creadores en la era de la IA.

En conclusión, la inteligencia artificial está cambiando la forma en que entendemos y experimentamos la música. Es fundamental que la industria musical se adapte a estos cambios y aproveche las oportunidades que ofrece la IA, al tiempo que aborda los desafíos que plantea.

NOTA: Adjunto y a modo de ejemplo podrán observar un video realizado por Inteligencia Artificial cuyas instrucciones fueron: “quiero escuchar una canción elaborada con música Electropop futurista con influencias de synthwave llamada sueños eléctricos”.

El Parlamento Europeo y la Inteligencia Artificial:

El Parlamento Europeo se encuentra en la vanguardia de la regulación de la Inteligencia Artificial (IA), una tecnología que promete revolucionar nuestra sociedad pero que también plantea desafíos sin precedentes. El Parlamento Europeo ha ratificado la primera ley de inteligencia artificial (IA) del mundo. La normativa ha recorrido un largo camino desde la propuesta que realizó ya en 2021 la Comisión Europea para crear el primer marco regulador sobre IA. La institución legislativa europea ha reconocido la necesidad de establecer un marco normativo sólido que garantice el desarrollo ético y seguro de la IA, protegiendo al mismo tiempo los derechos fundamentales de los ciudadanos. Por esta razón con 523 votos a favor, 46 en contra y 49 abstenciones, la Eurocámara ha avalado así el acuerdo que a finales del año pasado cerró un grupo de representantes de las tres instituciones comunitarias y que requería aún el visto bueno del pleno del Parlamento Europeo.

¿Por qué era necesaria una regulación de la IA?

La IA, con su capacidad para aprender, adaptarse y tomar decisiones de forma autónoma, ofrece un potencial enorme en diversos ámbitos, desde la medicina hasta la economía. Sin embargo, esta tecnología también plantea una serie de riesgos:

Sesgos algorítmicos (*¹): Los sistemas de IA pueden perpetuar y amplificar los prejuicios presentes en los datos con los que son entrenados, lo que puede llevar a discriminación en áreas como la contratación o la justicia.
Pérdida de privacidad: La recopilación y el uso masivo de datos personales para entrenar modelos de IA plantea serias preocupaciones en materia de privacidad.
Desempleo: La automatización de tareas cada vez más complejas podría desplazar a millones de trabajadores.
Riesgos para la seguridad: El desarrollo de armas autónomas y la manipulación de información a gran escala son solo algunos de los riesgos potenciales.

El enfoque del Parlamento Europeo

La normativa permite o prohíbe el uso de esta tecnología en función del riesgo que suponga para los ciudadanos y, con ella, la UE pretende dar ejemplo al resto del mundo e impulsar a la industria europea frente a Estados Unidos y China. Ante estos desafíos, el Parlamento Europeo ha propuesto un marco regulatorio que se basa en los siguientes principios:

Seguridad: Los sistemas de IA deben ser seguros y fiables, minimizando los riesgos para la salud y la seguridad de las personas.
Transparencia: Los sistemas de IA deben ser transparentes, es decir, comprensibles para los usuarios y capaces de explicar sus decisiones.
No discriminación: Los sistemas de IA no deben discriminar a personas o grupos de personas por motivos de raza, género, religión, orientación sexual u otros factores.
Protección de datos: Los sistemas de IA deben cumplir con la normativa vigente en materia de protección de datos personales.
Responsabilidad: Debe establecerse un marco claro de responsabilidad civil para los daños causados por sistemas de IA.

Los pilares de la regulación de la IA en la UE

La propuesta legislativa del Parlamento Europeo se basó en los siguientes pilares:

Clasificación de los sistemas de IA: Los sistemas de IA se clasifican en función de su nivel de riesgo, desde aquellos que presentan un riesgo mínimo hasta los que plantean un riesgo inaceptable.
Requisitos específicos para sistemas de alto riesgo: Los sistemas de IA que se utilizan en áreas críticas, como la salud, la justicia o la seguridad, deben cumplir con requisitos más estrictos en cuanto a transparencia, trazabilidad y robustez.
Gobernanza de la IA: Se propone crear una agencia europea de la IA para supervisar el cumplimiento de la normativa y promover la investigación y la innovación en este campo.

Conclusiones

El Parlamento Europeo está desempeñando un papel fundamental en la configuración de un marco regulatorio para la IA que sea a la vez ambicioso y realista. La propuesta legislativa europea representa un hito importante en el desarrollo de una inteligencia artificial al servicio del ser humano y de la sociedad en su conjunto. Asimismo, el reglamento establece una serie de obligaciones para los sistemas de inteligencia artificial generativa en los que se basan programas como ChatGPT, de la empresa OpenAI, o Bard, de Google. En concreto, tendrán que especificar si un texto, una canción o una fotografía se han generado a través de la inteligencia artificial y garantizar que los datos que se han empleado para entrenar a los sistemas respetan los derechos de autor. La ley se aplicará a todos los agentes públicos y privados, con independencia de su procedencia, cuando sus sistemas de IA entren en la UE o afecten a personas establecidas en ella. Su aplicación será gradual, hasta implantarse de manera definitiva en 2026.

Desde su entrada en vigor, cualquier nuevo sistema de IA se someterá a una evaluación de su impacto en los derechos fundamentales. Los proveedores que deseen comercializar un sistema de alto riesgo deberán demostrar que cumple con los requisitos y aplicar sistemas de gestión de la calidad y los riesgos para lograr minimizarlos lo máximo posible. Será necesario que se registren en una base de datos pública de la UE para que se realice un seguimiento. La transparencia será un elemento fundamental para que los proveedores puedan introducirse en el mercado europeo.

Además, se identifica toda una serie de sistemas de inteligencia artificial de alto riesgo que solo se podrán comercializar si sus desarrolladores garantizan que respetan los derechos fundamentales. Por ejemplo, los que puedan influir en el resultado de unas elecciones o los que empleen las entidades financieras para evaluar la solvencia y la calificación crediticia de los clientes.

*¹Sesgo Algorítmico: Una Breve Explicación

Un sesgo algorítmico es un error sistemático y repetitivo en un sistema informático que produce resultados injustos. En otras palabras, es cuando un algoritmo, que debería ser objetivo, favorece a un grupo de personas sobre otro de manera arbitraria.

¿Cómo se produce?

Los sesgos algorítmicos surgen de diversas maneras, pero las principales causas son:

Datos sesgados: Los algoritmos aprenden de los datos que se les proporcionan. Si estos datos reflejan prejuicios sociales existentes (por ejemplo, estereotipos de género o raza), el algoritmo los incorporará y los reproducirá en sus resultados.
Algoritmos mal diseñados: Incluso con datos de alta calidad, un algoritmo mal diseñado puede generar sesgos. Esto puede ocurrir debido a la elección de métricas incorrectas, a la falta de diversidad en los equipos de desarrollo o a la simplificación excesiva de problemas complejos.

Prácticas excluyentes: Las decisiones que se toman durante el desarrollo de un algoritmo, como la selección de variables o la definición de las clases, pueden introducir sesgos si no se realizan de manera cuidadosa y equitativa.