Plus tôt cette semaine, un fan appelé Mark a envoyé, pour des raisons pas tout à fait claires, à Nick Cave des paroles écrites « dans le style de Nick Cave » par le système ChatGPT AI.
Autant dire que Cave n’était pas satisfait de l’imitation algorithmique.
« Avec tout l’amour et le respect du monde, cette chanson est une connerie, une moquerie grotesque de ce que c’est que d’être humain, et, eh bien, je n’aime pas beaucoup ça. »
Assez juste : pourquoi le ferait-il ?
Mais la réponse de Cave sur son blog Red Hand Files soulève des questions pertinentes pour nous tous, alors que nous réfléchissons à ce que la révolution de l’IA signifie pour nos propres vies et carrières.
Pour Cave, ChatGPT ne pouvait pas écrire « une chanson authentique » mais seulement « une réplique, une sorte de burlesque ». C’est parce que, dit-il, les vraies chansons naissent de « la lutte humaine complexe et interne de la création »:
C’est ce que nous, humbles humains, pouvons offrir, que l’IA ne peut qu’imiter, le voyage transcendant de l’artiste qui est toujours aux prises avec ses propres lacunes. C’est là que réside le génie humain, profondément ancré à l’intérieur, mais allant au-delà de ces limites.
Maintenant, les artistes s’inquiètent des effets étouffants de la technologie depuis des temps immémoriaux.
En 1906, le compositeur John Philip Sousa polémiquait, en des termes très familiers, contre une invention futuriste appelée le phonographe.
« Jusqu’à présent, tout le cours de la musique, de son premier jour à celui-ci », a déclaré Sousa, « a été dans le sens d’en faire l’expression des états d’âme. Maintenant, en ce XXe siècle, viennent ces machines parlantes et jouantes, et proposent à nouveau de réduire l’expression de la musique à un système mathématique de mégaphones, de roues, de rouages, de disques, de cylindres.
Vous pouvez trouver des dénonciations similaires de guitares électriques, de synthétiseurs, de boîtes à rythmes, d’Auto-Tune et de presque tous les nouveaux développements dans la création ou l’enregistrement de chansons.
Pourtant, encore et encore, les gens ont découvert des façons d’utiliser la technologie de manière passionnante et créative.
Pensez à l’âge d’or du hip-hop : comment les producteurs ont utilisé l’échantillonnage – une technique souvent condamnée comme un pur plagiat – pour créer un genre de musique totalement nouveau.
Cet exemple – en particulier, les contraintes juridiques qui en découlent sur l’échantillonnage – illustre également comment les possibilités associées à une technologie particulière dépendent du contexte social et économique dans lequel elle émerge.
Après tout, la plupart des chansons pop ne sont pas le résultat de génies individuels, et ce n’est pas le cas depuis très longtemps. Dès 1910, le New York Times pourrait publier un article intitulé « How Popular Song Factories Manufacture a Hit ».
« De nos jours », expliquait-il, « la consommation de chansons par les masses américaines est aussi constante que leur consommation de chaussures, et la demande est également satisfaite par la production des usines ».
À l’époque, comme aujourd’hui, les entreprises dans une entreprise acharnée ont adopté toutes les méthodes susceptibles de gagner le plus d’argent possible le plus rapidement possible.
Pour perturber la musique pop – et bien d’autres domaines également – l’IA n’a pas besoin de faire preuve de génie. Il doit juste être suffisamment bon pour que son bon marché par rapport au travail humain l’emporte sur toute baisse de qualité perçue.
Il y a quelques années, dans son livre The Song Machine, John Seabrook racontait comment des producteurs suédois comme Denniz Pop, Max Martin, Dr Luke et d’autres ont transformé la musique contemporaine. Pour créer des chansons emblématiques pour Taylor Swift, Rihanna, Katy Perry et Beyoncé, les assistants de production commencent par de simples progressions d’accords sur des ordinateurs portables, diffusent les fichiers à un vaste éventail de chanteurs, de fabricants de mélodies, d’auteurs de crochets, de paroliers et de créateurs de goûts, et puis mélangez les prises numériques de plusieurs contributeurs en un tout homogène.
David Hajdu de The Nation décrit la méthode comme n’étant pas tant industrielle que post-industrielle, puisqu’elle consiste à « exploiter le vaste référentiel numérique d’enregistrements du passé, ou en les émulant ou en les référençant par synthèse, puis en les manipulant et en les mélangeant .”
L’IA convient parfaitement à ce type d’écriture.
Célèbre, Max Martin a donné à Britney Spears les paroles alarmantes « Hit me baby one more time » parce que, en tant qu’anglophone non natif, il a mal compris l’argot des adolescents pour la messagerie texte. Pourtant, comme l’a expliqué l’auteur-compositeur Ulf Ekberg, « il était à notre avantage que l’anglais ne soit pas notre langue maternelle car nous sommes capables de traiter l’anglais de manière très irrespectueuse et de rechercher simplement le mot qui sonne bien avec la mélodie ».
Est-ce que quelqu’un pense vraiment que Martin et son équipe n’auraient pas utilisé ChatGPT si le logiciel avait existé à l’époque ?
Rien de tout cela n’implique que l’IA constitue un obstacle, en soi, à la création musicale. Le problème réside moins dans la technologie que dans un système social qui oriente immédiatement toute innovation vers le profit, quelles qu’en soient les conséquences pour l’art ou la société.
S’il y a de l’argent à gagner avec des chansons générées par l’IA « dans le style de Nick Cave », alors c’est ce que nous obtiendrons, peu importe la qualité des résultats.
Cela n’affectera probablement pas beaucoup Cave lui-même, compte tenu de la loyauté de sa base de fans. Mais la même logique appliquée ailleurs menace des conséquences dévastatrices pour les gens ordinaires.
Après tout, une IA n’a pas besoin d’être un génie pour vous mettre au chômage. Il doit juste être adéquat – et légèrement moins cher.