Human creativity is undergoing a radical transformation thanks to artificial intelligence. This thesis investigates how advanced algorithms and machine learning techniques, such as neural networks and generative models, are expanding creative possibilities in the world of the music industry. Today, artificial intelligence is not just a technological tool, but a true collaborator capable of composing, producing and personalizing musical tracks with an astonishing level of complexity. The main goal is to understand how these technologies can both enhance human creativity, offering new opportunities, and raise ethical and artistic questions, questioning the role of the artist and the authenticity of generated works. From analyzing autonomous music creation to recommendation systems on platforms such as Spotify, this research explores a future in which the boundary between human creativity and machine capabilities becomes increasingly thin.

La creatività umana sta vivendo una trasformazione radicale grazie all’intelligenza artificiale. Questa tesi indaga come algoritmi avanzati e tecniche di machine learning, come le reti neurali e i modelli generativi, stiano ampliando le possibilità creative nel mondo dell’industria musicale. Oggi l'intelligenza artificiale non è solo uno strumento tecnologico, ma un vero e proprio collaboratore capace di comporre, produrre e personalizzare tracce musicali con un livello di complessità sorprendente. L'obiettivo principale è quello di comprendere come queste tecnologie possano sia potenziare la creatività umana, offrendo nuove opportunità, sia sollevare questioni etiche e artistiche, mettendo in discussione il ruolo dell'artista e l'autenticità delle opere generate. Dall'analisi della creazione autonoma di musica ai sistemi di raccomandazione su piattaforme come Spotify, questa ricerca esplora un futuro in cui il confine tra la creatività umana e le capacità delle macchine si assottiglia sempre di più.

Dall'algoritmo all'arte: intelligenza artificiale nell’industria musicale

PEDERIVA, ALESSANDRO
2023/2024

Abstract

Human creativity is undergoing a radical transformation thanks to artificial intelligence. This thesis investigates how advanced algorithms and machine learning techniques, such as neural networks and generative models, are expanding creative possibilities in the world of the music industry. Today, artificial intelligence is not just a technological tool, but a true collaborator capable of composing, producing and personalizing musical tracks with an astonishing level of complexity. The main goal is to understand how these technologies can both enhance human creativity, offering new opportunities, and raise ethical and artistic questions, questioning the role of the artist and the authenticity of generated works. From analyzing autonomous music creation to recommendation systems on platforms such as Spotify, this research explores a future in which the boundary between human creativity and machine capabilities becomes increasingly thin.
2023
From algorithm to art: artificial intelligence in the music industry
La creatività umana sta vivendo una trasformazione radicale grazie all’intelligenza artificiale. Questa tesi indaga come algoritmi avanzati e tecniche di machine learning, come le reti neurali e i modelli generativi, stiano ampliando le possibilità creative nel mondo dell’industria musicale. Oggi l'intelligenza artificiale non è solo uno strumento tecnologico, ma un vero e proprio collaboratore capace di comporre, produrre e personalizzare tracce musicali con un livello di complessità sorprendente. L'obiettivo principale è quello di comprendere come queste tecnologie possano sia potenziare la creatività umana, offrendo nuove opportunità, sia sollevare questioni etiche e artistiche, mettendo in discussione il ruolo dell'artista e l'autenticità delle opere generate. Dall'analisi della creazione autonoma di musica ai sistemi di raccomandazione su piattaforme come Spotify, questa ricerca esplora un futuro in cui il confine tra la creatività umana e le capacità delle macchine si assottiglia sempre di più.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14239/26864