Música, humanos e máquinas: reflexões iniciais para o desenvolvimento de pesquisas com colaboração entre compositores e inteligência artificial no processo criativo da música brasileira
DOI:
https://doi.org/10.5965/2525530410012025e0104Palavras-chave:
criação musical, colaboração humano-máquina, inteligência artificial na música, processo criativo , música brasileiraResumo
Na década de 1950, os norte-americanos Hiller e Isaacson foram os pioneiros na música gerada por computador: “Suíte Illiac”. Apesar dos avanços nos sistemas de inteligência artificial (IA), atualmente a geração de música por meio de máquinas ainda emprega o paradigma estabelecido por Hiller e Isaacson (Steels, 2021). Hoje, os avanços dos processos de cocriação humano-máquina estão transformando a indústria criativa, permitindo que computadores contribuam para a produção de música, arte e cultura de diferentes maneiras que até então eram inimagináveis. Computadores agora “criam” (fazem) música, arte e cultura com potencial de consumo (COMITÊ GESTOR DA INTERNET NO BRASIL, 2022). Estas transformações podem modificar a música em termos epistemológicos e até mesmo ontológicos, reestruturando o papel do compositor. Pesquisadores da ciência da computação e de outras áreas da tecnologia têm buscado fundamentos nas ciências humanas, particularmente em pesquisas baseadas na arte, para fundamentar seus estudos (Caramiaux; Donnarumma, 2021). Neste sentido, há uma necessidade urgente de investigação a partir da área acadêmica da música para estabelecer um diálogo equilibrado com a área da ciência da computação e outras tecnologias. Vale destacar que num contexto no qual a geração de música e os projetos de IA são financiados por empresas profissionais produtoras de software, com o investimento econômico impulsionado pela “usabilidade” (Rutz, 2021), é complicado para o campo da música realizar pesquisas práticas sobre geração colaborativa de música entre humanos e máquinas, uma vez que a maioria dos sistemas atuais não estão disponíveis para experimentação gratuita para pesquisadores da área de música. Portanto, este trabalho tem como objetivo discutir as possibilidades e desafios enfrentados por pesquisadores da área da música para conduzir pesquisas práticas sobre colaboração homem-máquina para a criação musical. Esta discussão surgiu a partir dos desafios encontrados em investigar se colaborações entre compositores e sistemas de geração de música baseados em IA podem manter elementos culturais brasileiros em composições musicais. Esta discussão é vital, pois aborda tanto as barreiras metodológicas quanto às implicações mais amplas da integração da IA com expressões culturais e criativas. A investigação visa não só avaliar a viabilidade de tais colaborações, mas também explorar o seu potencial para expandir as fronteiras criativas e culturais.
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Referências
AVDEEFF, Melissa. Artificial intelligence e popular music: SKYGGE, Flow Machines, and Audio Uncanny Valley. Arts, v. 8, n. 130, p. 1-13, 2019. https://doi.org/10.3390/arts8040130
BLACKING, John. Música, cultura e experiência. Cadernos de Campo, v. 16, n. 16, p. 201-218, 2007. https://doi.org/10.11606/issn.2316-9133.v16i16p201-218
BRIDGET, Baird; BLEVINS, Donald; ZAHLER, Noel. Artificial intelligence and music: implementing an interactive computer performer. Computer Music Journal, v. 17, n. 2, p. 73-79, 1993. https://www.jstor.org/stable/3680871
BRIOT, Jean-Pierre; HADJERES, Gaëtan; and PACHET, François-David. Deep learning techniques for music generation. Vol. 1. Heidelberg: Springer, 2020.
BROOK, Taylor. Music, art, machine learning, and Standardization. Leonardo, v. 56, n. 1, p. 81-86, 2023. https://doi.org/10.1162/leon_a_02135
CAI, Lin; CAI, Qi. Music creation and emotional recognition using neural network analysis. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, p. 1-10, 2019.
CARAMIAUX, Baptiste; DONNARUMMA, Marco. Artificial Intelligence in Music and Performance Art-Research Inquiry. In: MIRANDA, Eduardo Reck (ed.). Handbook of artificial intelligence for music: foundations, advanced approaches, and developments for creativity. Springer: Switzerland, 2021, p. 75-96.
CHEN, Yanxu; HUANG, Linshu; and GOU, Tian. Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation: A Review. arXiv preprint arXiv:2409.03715 (2024).
COMITÊ GESTOR DA INTERNET NO BRASIL (ed.). Inteligência artificial e cultura: perspectivas para a diversidade na era digital. E-book. Multiple Collaborators. Núcleo de Informação e Coordenação do Ponto BR. São Paulo: Comitê Gestor da Internet no Brasil, 2022. https://www.cgi.br/publicacao/inteligencia-artificial-e-cultura-perspectivas-para-a-diversidade-cultural-na-era-digital/
DAVIS, Nicholas. Human-computer: blending human and computational creativity. AIIDE Workshop Technical Report WS, p. 9-12, 2013. https://doi.org/10.1609/aiide.v9i6.12603
DAVIS, Nicholas et al. An Enactive Model of Creativity for Computational Collaboration and Co-creation. In: ZAGALO, N.; BRANCO, P. (ed.). Creativity in the Digital Age. Londres: Springer-Verlag, 2015, p. 109-133.
DASH, Adyasha, and AGRES, Kathleen. AI-based affective music generation systems: A review of methods and challenges. ACM Computing Surveys 56, no. 11 (2024): 1-34.
DE MARCHI, Leonardo. Indústria fonográfica e a nova produção independente: o futuro da música brasileira? Comunicação, Mídia e Consumo, v. 3, n. 7, p. 167-182, 2006. https://doi.org/10.18568/cmc.v3i7.76
DHARIWAL, Prafulla; JUN, Heewoo; PAYNE, Christine; KIM, Jong Wook; RADFORD, Alec; and SUTSKEVER, Ilya. Jukebox: A generative model for music. arXiv preprint arXiv:2005.00341 (2020).
GAO Q, AN H. Technology-neutral Illusion: The Ethical and Social Challenges in the Age of Artificial Intelligence. Sociology, Philosophy and Psychology. 2024 Jul 9;1(2):33-40.
GETSCHKO, Demi. Apresentação. In Comitê Gestor da Internet no Brasil (org.). Inteligência artificial e cultura: perspectivas para a diversidade na era digital. Livro Digital. Vários Colaboradores. Núcleo de Informação e Coordenação do Ponto BR. São Paulo: Comitê Gestor da Internet no Brasil, 2022. p. 14-17.
GIOTI, Artemi-Maria. Artificial intelligence for music composition. In: MIRANDA, Eduardo Reck (ed.). Handbook of artificial intelligence for music: foundations, advanced approaches, and developments for creativity. Springer: Switzerland, 2021, p. 53-73.
HAFSTEIN, V. Celebrando as diferenças, reforçando a conformidade. In: SANDRONI, C.; SALLES, S. G. (Ed.). Patrimônio cultural em discussão: Novos desafios teórico-metodológicos, p. 17-39. Recife: Ed. Universitária da UFPE, 2013.
DACK, J. Diffusion as performance. In, G. Lasker, J. Lily, and J. Rhodes, eds., Systems Research in the Arts, Volume III: Music, Environmental Design & the Choreography of Space, Vol. 3 (1), pp. 81–88. 2001.
KALIDEEN, M. R., and YAĞLI, C. Machine Learning-based Recommendation Systems: Issues, Challenges, and Solutions. 2025.
KAYAK, A. B.; FADYUSHIN, Sergey. G.; VERESHCHAGINA, E. A. Analytical framework of the convergent approach to the creation of musical systems based on artificial intelligence. International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). IEEE, 2020. p. 1-4. 2020. 10.1109/FarEastCon50210.2020.9271097
KOFLER, Ingrid; EL MOUSSAOUI, Mustapha; and JAMET, Romuald. AI’s influence on the Creative and Cultural Industries. Im@ go: A Journal of the Social Imaginary 24 (2024): 291-312.
KUMAR, Sameer., & KUMAR, Suman. AI Generated Music. International Journal of Research in Science & Engineering, v. 4, n. 1, 2024. https://doi.org/10.55529/ijrise.41.10.12
LIMON, Jaime Diaz. Daddy’s car: la inteligência artificial como herramienta facilitadora de derechos de autor. Revista La Propriedad Inmaterial, n. 22, p. 83-100, 2016. https://ssrn.com/abstract=2900283
MA, Yinghao; ØLAND, Anders; RAGNI, Anton; SETTE, Bleiz MacSen Del; SAITIS, Charalampos; DONAHUE, Chris; LIN, Chenghua. Foundation models for music: A survey. arXiv preprint arXiv 2408.14340 (2024).
MEEHAN, James R. An artificial intelligence approach to tonal music theory. Computer Music Journal, v. 4, n. 2, p. 60-65, 1980. https://doi.org/10.2307/3680083
MERRIAM, Alan. P. The anthropology of music. Illinois: Northwestern University Press, 1964.
MERRIAM, Alan. Definitions of Comparative Musicology and Ethnomusicology: an historical–theoretical perspective. Ethnomusicology, v. 21, n. 2, p. 189-204, 1977.
MIRANDA, Eduardo Reck. Preface. In: MIRANDA, Eduardo Reck (ed.). Handbook of artificial intelligence for music: foundations, advanced approaches, and developments for creativity. Springer: Switzerland, 2021, p. XIX-XXI.
MITU, N. E., & MITU, G. T. (2024). The Hidden Cost of AI: Carbon Footprint and Mitigation Strategies. Available at SSRN 5036344.
MOURA, Francisco Tigre; CASTRUCCI, Chiara; HINDLEY, Clare. Artificial intelligence creates art? An experimental investigation of value and creativity perceptions. Journal of Creative Behavior, v. 57, n. 4, p. 534-549, 2023. https://doi.org/10.1002/jocb.600
NICHOLLS, Steven; CUNNINGHAM, Stuart; PICKING, Richard. Collaborative artificial intelligence in music production. Proceedings of the Audio Mostly 2018 on Sound in Immersion and Emotion. p. 1-4. 2018. 10.1109/FarEastCon50210.2020.9271097
PATIL, Sailee et. al. A systematic survey of approaches used in computer music generation. Journal of Innovations in Data Science and Big Data Management, v. 2, n. 1, p. 6-23, 2023.
ROADS, C. Artificial intelligence and music. Computer Music Journal, v. 4, n. 2, p. 13 25, 1980. https://www.jstor.org/stable/3680079
RUTZ, Hanns Holger. Human–Machine Simultaneity in the Compositional Process. In: MIRANDA, Eduardo Reck (ed.). Handbook of artificial intelligence for music: foundations, advanced approaches, and developments for creativity. Springer: Switzerland, 2021, p. 21-51.
SANDRONI, Carlos. Feitiço Decente: transformações do samba no Rio de Janeiro (1917-1933). Rio de Janeiro: UFRJ Editora: Zahar, 2008.
SANDRONI, Carlos. Notas sobre etnografia em Mário de Andrade. Estudos Avançados, v. 36, n. 104, p. 205-223, 2022. https://doi.org/10.1590/s0103-4014.2022.36104.010
SILVA, Fernando Fernandes da. Mário e o patrimônio: um anteprojeto ainda atual. Revista do Patrimônio Histórico e Artístico Nacional, n. 30, p. 129-138, 2002.
STEELS, Luc. Foreword: From Audio Signals to Musical Meaning. In: MIRANDA, Eduardo Reck (ed.). Handbook of artificial intelligence for music: foundations, advanced approaches, and developments for creativity. Springer: Switzerland, 2021, p. V-XVIII.
STERNE, Jonathan; RAZLOGOVA, Elena. Tuning sound for infrastructures: artificial intelligence, automation, and the cultural politics of audio mastering. Cultural Studies, v. 35, n. 4-5, p. 750-770, 2021. https://doi.org/10.1080/09502386.2021.1895247
STOKES, Martin (ed.). Ethnicity, identity and music: the musical construction of place. Oxford and New York: Berg, 1997a.
STOKES, M. Place, exchange and meaning: black sea musicians in the west of Ireland. In: STOKES, M. (org.). Ethnicity, identity and music: the musical construction of place. Oxford, New York: Berg, 1997b. p. 97-115.
STOLYAROV, Gennady. Empowering musical creation through machines, algorithms, and artificial intelligence. INSAM Journal of Contemporary Music, Art and Technology, n. 2, p. 81-99, 2019.
TABAK, Cihan. Intelligent music applications: innovative solutions for musicians and listeners. Uluslararası Anadolu Sosyal Bilimler Dergisi, v. 7, n. 3, p. 752-773.2 2023
ZHOU, Xuan et al. Analysis of Evaluation in Artificial Intelligence Music. Journal of Artificial Intelligence Practice, v. 6, n. 8, p. 6-11, 2023.
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