Spotify spreminja svet
Glasba nas dandanes spremlja na vsakem koraku, saj jo nosimo dobesedno v žepih na prenosnih elektronskih napravah. Drugačna pa ni le njena dostopnost, temveč tudi glasba sama. Kako poslušamo, kaj poslušamo in koliko poslušamo, je v veliki meri odvisno od modernih algoritmov, ki so najnovejši v vrsti vzrokov, zaradi katerih se glasba od samega nastanka spreminja. Pogledali bomo, kako se je spremenila zaradi novih algoritmov.
Moderni svet bi prav lahko označili tudi kot svet algoritmov. Vodijo nas po cestah (satelitska navigacija in najhitrejša pot), predlagajo najugodnejše letalske povezave, v spletnih trgovinah ponujajo izdelke, celo na ameriških sodiščih ocenjujejo begosumnost in priporočajo strogost kazni. Pri tem besedo algoritem pogosto po nemarnem posplošujemo, saj lahko pomeni bodisi rigorozen matematični predpis, ki je širše znan in z zelo jasnim namenom, bodisi črne škatle (black box), katerih delovanje korporacije sproti prilagajajo svojim interesom in jih v resnici nikoli ne poznamo. Pri teh lahko o natančnem delovanju le ugibamo, čeprav na svet vplivajo še močneje.
V prvo skupino sodi hitra Fourierova transformacija (FFT), ki je verjetno najpomembnejši matematični algoritem modernega sveta in se uporablja povsod – od zaznavanja podzemnih jedrskih poskusov do analize v matematiki in glasbe. Te obravnavamo v sosednjem prispevku o Auto-Tunu.
V drugo skupino sodijo lastniški algoritmi, s katerimi Amazon določa, kateri album nam bo poskušal prodati, ali Youtube oceni, kaj bi nas utegnilo zanimati. Ti morda še bolj usmerjajo moderni svet, čeprav v njih ni nič demokratičnega, ker jih sploh ne poznamo. Njihov vpliv na glasbo ni nikjer opaznejši kot v pretočni storitvi za poslušanje glasbe Spotify, ki je predrugačila moderno glasbeno krajino. Čeprav ima nemalo konkurence, se bomo osredotočili nanjo in na posledice. Tudi zaradi njih je današnja glasba drugačna, kot je bila pred 30 leti. Spremembe so tako kvalitativne kot kvantitativne.
Krajša je nova črna
Največkrat predvajana skladba na Spotifyju v preteklem letu, Olivia Rodrigo, Drivers Licence, ki traja štiri minute in dve sekundi, je izjema. Sledijo ji precej krajši izdelki, in sicer Lil Nas X, Montero (2:17), The Kid LAROI, Stay (2:21) in Olivia Rodrigo, good 4 u (2:58). Povprečna dolžina prvih 20 skladb je tri minute in 15 sekund.
Ne v daljni preteklosti, temveč leta 2015 je bil na prvem mestu Mark Ronson, Uptown Funk (4:29), povprečje prvih 20 pa tri minute in 41 sekund. Primer je izbran arbitrarno, a kakšno drugo leto ne bi veliko spremenilo. Prvih deset z Billboardove lestvice singlov leta 1995 traja več kot štiri minute, na šestem mestu najdemo celo Another Night, ki ga Real McCoy izvaja šest minut in pol.
Občutek ne vara, primeri niso izbrani selektivno in pojav ni zelo nov. Od leta 2013 do 2018 je povprečna dolžina pesmi na Billboardovem seznamu Hot 100 upadla za dvajset sekund. Leta 2013 je bil le odstotek pesmi krajši od poltretje minute, leta 2018 jih je bilo že šest odstotkov. Spremenila se je tudi struktura hitov, ki so imeli v 80. letih prejšnjega stoletja približno 20-sekundne uvode, leta 2015 so se skrčili na pet sekund, danes jih često sploh ni več, je v analizira za doktorat iz muzikologije na Univerzi v Ohiu ugotovil Hubert Léveillé Gauvin. Primerkov, kot so bili Arctic Monkeys, I Bet You Look Good on the Dance Floor, Gerry Rafferty, Baker Street, Led Zeppelin, Stairway to Heaven ali Europe, The Final Countdown, na današnjih lestvicah ni.
Najlepše smo letos to videli v kinematografih. Prvi Top Gun iz leta 1986 in njegovo letošnje nadaljevanje imata zelo podobni špici, ki se začetna z znamenitim Faltermeyerjevim komadom Top Gun Anthem, ki ob vzletu reaktivnega letala z letalonosilke preide v Danger Zone. V enici se to zgodi po 160 sekundah, v drugem delu pa po 114.
Vstopi Spotify
Kaj se je torej zgodilo? Razlogov za evolucijo popularne glasbe je gotovo več, a nezanemarljiv prispevek lahko pripišemo Spotifyju oziroma algoritmov pretočnih vsebin na splošno. Klara Zupančič, glasbena urednica na Valu 202, meni, da so pretočne storitve zagotovo vplivale na razvoj glasbe, niso pa je popolnoma spremenile. Glasba je postala precej bolj »prenosna« in tudi udobna, ker nosimo milijarde pesmi dobesedno v žepu, čemur sledijo tudi prihodki. Ti so najvišji prav na pretočnih platformah, šele v zadnjih letih pa se pobira prodaja fizičnih nosilcev, še posebej vinilnih albumov.
Koliko se zasluži na Spotifyju
V javnost običajno pricurljajo številke najpopularnejših glasbenikov, ki res lahko dosežejo vrtoglave vsote. Ed Sheeran, ki ima več kot 87 milijonov poslušalcev mesečno, s posamezno skladbo zasluži okrog devet milijonov dolarjev. Za veliko večino ostalih glasbenikov, kamor sodijo tudi slovenski, so zaslužki mizerni, pojasnjuje Klara Zupančič.
Iz naročnin in oglaševanja zbrani denar se zlije v skupno malho, iz katere se potem na podlagi števila poslušanj izplačujejo tantieme. Britanska raziskava akademije Ivors in organizacije Musicians' Union je pokazala, da je kar 82 odstotkov sodelujočih v raziskavi za svojo glasbo na aplikacijah za pretočno predvajanje glasbe zaslužilo manj kot 200 funtov v letu 2019. Do koronskega zaprtja so glasbeniki večino služili s koncerti, v letu 2020 in 2021 pa je postalo zelo jasno, da se od pretočnih storitev ne da živeti. Lani so v 31 mestih po svetu zato potekali tudi globalni protesti pred Spotifyjevimi pisarnami, kjer so pozivali k fiksnim izplačilom za predvajanje skladbe in večji transparentnosti.
Spotifyjevi algoritmi so, tudi ko gre za izračun nadomestil, nepregledni, pojasnjuje sogovornica. Na grobo lahko ocenimo, da naj bi eno poslušanje prineslo od 0,003 do 0,005 dolarja, od česar le del odpade na nosilce avtorskih pravic. Ta znesek si potem razdelijo založbe, distributerji, izvajalci in avtorji. Leta 2017 je Spotify delež še zmanjšal na 60–70 odstotkov, čemur so založbe lahko le prikimale, saj Spotify pač potrebujejo za lastno preživetja. Že leta 2018 je ameriška cehovska organizacija glasbene industrija (RIAA) ocenila, da 75 odstotkov vseh prihodkov glasbene industrije izvira iz pretočnih storitev.
Po drugi strani pa je na primer Spotify Joeju Roganu plačal 100 milijonov dolarjev, da je svoj podkast preselil ekskluzivno na njihovo platformo. To je več, kot zasluži tudi najuspešnejši glasbenik, saj bi moral zbrati 23 milijard poslušanj, je ocenila Klara Zupančič. Tudi zato ocenjuje, da je trenutno razmerje moči na pretočnih platformah izrazito nepošteno. Dokler Spotify in konkurenca avtorjem ne bosta ponudila večjega kosa pogače in je predvsem delili transparentneje, lahko glasbenike najbolj podpremo z udeležbo na koncertih, nakupi fizičnih albumov ali blaga (majic ipd.). Če neki album poslušamo več kot petkrat, se menda res spodobi, da ga tudi fizično kupimo.
Kot domiseln protest je skupina The Pocket Gods izdala album 1000x30, na katerem je tisoč 30-sekundnih skladb. Vsaj toliko časa mora namreč uporabnik poslušati skladbo, da algoritem prišteje eno poslušanje. Med njimi je tudi skladba z naslovom 0,002, kolikor približno dobijo za eno poslušanje. Spotifyjev direktor Daniel Ek se je na to odzval s preroškim komentarjem, da je skupina očitno pred časom, ker da so kratke skladbe prihodnost poslušanja glasbe.
V Sloveniji je situacija še slabša. Medtem ko so v svetu pretočne storitve že najpopularnejši način poslušanja glasbe, pri nas še capljamo zadaj, zlasti pri plačljivih storitvah. Večina ljudi glasbo posluša prek Youtuba, ki v Sloveniji ni monetiziran, opozarja Klara Zupančič. To pa pomeni, da slovenski ustvarjalci za oglede ne dobijo nikakršnih nadomestil.
Druga pomembna razlika pa je način izdajanja, saj je mesto albumov prevzel singel, dodaja urednica. Tako zaradi ene ljube skladbe ne le ni treba kupiti celega albuma, ampak tudi ustvarjalci lahko novosti objavljajo kadarkoli, ne le ob izdajah albumov. Na drugi strani te enačbe so izvajalci, ki se trudijo tako za našo pozornost (da ne preskočimo skladbe) kakor za naklonjenost algoritma (da jih sploh predlaga).
Spotify je tako pomemben, ker je največji. Njegova pravila zato določajo tudi smernice. Ena izmed ključnih možnosti je preskakovanje, ki je zelo pogosto. Statistike kažejo, da 25 odstotkov pesmi preskočimo v prvih petih sekundah. Algoritem za eno poslušanje skladbe šteje 30 sekund, zato mora poslušalca že na začetku pritegniti vsaj za toliko časa. Hkrati algoritem zbira ogromno količino podatkov, denimo katere sezname predvajanja (playlist) smo ustvarili ali poslušali, katere žanre ali izvajalce radi poslušamo, kaj preskakujemo in podobno.
Spotify skladbe združuje po podobnosti. Slika: Music-tomorrow.com
Glasbena industrija se je temu pač prilagodila. Včasih so uvodi v skladbe trajali več deset sekund, danes zgolj nekaj sekund, opaža Klara Zupančič. Pogosto že v začetnih sekundah slišimo gostujočega glasbenika ali znan sample, ki je prepoznaven in pritegne, saj bomo tako manj verjetno skladbo preskočili. Fenomen je dobil ime »spotify zvok«. Ustvarjalci so namreč plačani le za poslušanja – vsaj 30 sekund.
Čeprav poznamo posledice in zunanje dejavnike, o drobovju Spotifyjevega algoritma vemo bolj malo. Podobno kot Google skriva podrobnosti svojega iskalnika in ga sproti prilagaja, da ga ne bi mogli goljufati. Da pa iz njega iztrži čim več, tudi Spotify molči. Poznamo pa okvirno delovanje. Ko odpremo Spotify, zagledamo predpripravljene sezname predvajanj in tudi druge sekcije, denimo Nadaljuj (Jump Back In), Nedavno poslušano (Recently Played), Današnja priporočila (Recommended for today) in podobno. Vse to je ustvarila umetna inteligenca oziroma algoritem, ki se imenuje BaRT (Bandits for Recommendations as Treatments).
Algoritem
Spotifyjev algoritem ima zelo preprost cilj. Maksimirati želi količino časa (time spent), ki ga čim več uporabnikov (user retention) preživi na platformi, s čimer bodo dosegli kar največ prihodkov. Tako preproste cilje zasleduje, a načini so kompleksni, rezultati pa osupljivi.
Pod enotno oznako Algoritem se skriva več modelov strojnega učenja, ki skrbijo za predstavitev oziroma profil uporabnika (user representation/profile) in predstavitev skladb, albumov, podkastov ter ostalih elementov (item representation). Vsaka taka predstavitev vsebuje karseda veliko podatkov o posamezni strukturi. Algoritem svoj cilj doseže tako, da poišče najboljše pare (funkcija ni bijektivna!), torej elemente, ki bodo uporabniku všeč. Spotify podatke črpa iz treh virov: od uporabnika, avtorja in s spleta.
Uporabniški profil. Spotify naprej ugotovi vse, kar se da izvedeti o uporabniku. Da je teh podatkov res mnogo, nas Spotify spomni vsako leto, ko nam prikaže statistiko (Year in Review): po minutah razčlenjene žanre, izvajalce, novosti, sezname predvajanj, zgodovino poslušanj (kaj in kdaj), prenesene (offline) skladbe, interakcije z uporabniki ali avtorji, s prijatelji, preskočene skladbe, najljubše podkaste itn. Kakorkoli interagiramo s storitvijo, si ta to zapomni.
Podatke delimo na aktivno posredovane (active feedback) in pasivno posredovane (passive feedback). Za prve se običajno zavedamo, da jih delimo. Sem sodijo shranjene skladbe, ustvarjeni seznami predvajanja, delitve, poizvedbe o avtorjih. Manj pa pomislimo na pasivne informacije, denimo čas in vrstni red poslušanja, ponovitve, preskoke itd. Iz vseh teh podatkov Spotify uporabi profil okusa uporabnika, ki vključuje tudi demografske in lokacijske podatke ter je odvisen od časa v dnevu. Sistem upošteva tudi zunanje spremenljivke, denimo datum in uro, saj v petek zvečer ljudje poslušajo drugačno glasbo kakor v torek med delovnim časom.
Predstavitev skladbe. Drugi vir podatkov so avtorji skladb: datum izida, naslovi, imena avtorjev, sodelujoči izvajalci, producenti, pisci, založniki, opisi, žanr, ilustracije, besedila, oznake (tags), jezik, vrsta (instrumentalna, priredba, remiks …), mesto in lokalni trg ter tudi dejanski zvočni zapis. Vse se beleži in analizira.
Kaj Spotifyjev algoritem upošteva pri priporočilih za tedensko poslušanje (Discover Weekly playlist). Slika: Holly Whitield, Univerza v Melbournu
Tretja vir podatkov je internet oziroma zunanji viri, kamor sodijo internetne strani, družbena omrežja, blogi. Z uporabo NLP (neural language processing) Spotify prebere tudi te in se nauči, kaj je v trendu, kaj se združuje, kaj imajo ljudje radi. V to skupino spada tudi prebiranje besedil. Za ilustracijo povejmo, da so že leta 2014 za 100 milijonov dolarjev kupili zagonsko podjetje Echonest z MIT, ki ga je ustanovil Brian Whitman. Ta je že tedaj redno prečesaval 10 milijonov spletnih strani o glasbi. Leto pozneje so kupili še Seed Scientific, ki se ukvarja s podatkovnim rudarjenjem, leta 2017 pa so ustanovili še Sonalytic, ki zaznava skladbe podobno kot Shazam.
Priporočilni sistem
Vsi ti viri podatkov se stekajo v priporočilni sistem (Recommender system), ki za dosego cilja, torej določitve najboljših parov uporabnik – skladba, uporablja dva pristopa: skupinsko filtriranje (collaborative filtering) in temelječega na vsebini (content-based).
Skupinsko filtriranje izkorišča dejstvo, da smo si ljudje med seboj podobni. V primitivni različici to pomeni, če so prvemu človeku všeč skladbe A, B, C in D, drugemu pa A, B in C, potem mu sistem ponudi še D. Verjetno mu bo všeč. Tak sistem v resnici deluje slabše, kot bi pričakovali, ker imamo ljudje več interesov, ki niso pri vseh enakih. Če skladbe A, B, C in D ne sodijo v isti žanr, temveč vsaka v svojega, sploh ni nujno, da bo priporočilo koristno.
Sistem zato raje primerja sezname predvajanja, ki jih ustvarjajo ljudje, ker na sezname običajno uvrščamo skladbe iz enega žarna. Če dva človeka na isti seznam uvrstita pet skladb, šesto pa samo eden, bo Spotify tudi drugemu ponudil to isto šesto skladbo. Zelo verjetno mu bo všeč.
Glasbeniki, ki ne obstajajo
Pred šestimi leti je Music Business Worldwide poročal o avtorjih, ki na Spotifyju ponujajo različne klavirske skladbe, še najbolj primerne za ozadje, ki so jih ustvarili popolnoma neznani ustvarjalci. Našteli so 50 avtorjev, katerih druge spletne prisotnosti razen na seznamih predvajanj na Spotifyju (npr. Deep Focus, Sleep or Peaceful Piano) niso mogli najti, zaradi česar so sklepali, da gre za lažne glasbenike, ki ne obstajajo. Najbolj neposreden razlog zanje naj bi bil Spotifyjev poslovni model. Sumili so, da je Spotify najel posameznike (nekakšne ghostwriterje), jim plačal fiksne zneske, nato pa njihove skladbe uvrstil v svoje zbirke, s čimer bi prihranil pri plačilih avtorskih pravic po številu poslušanj.
Spotify je tedaj odločno zavrnil te trditve in tudi številni strokovnjaki so bili skeptični do trditev. Teh 50 neobstoječih glasbenikov, ki jih je izpostavil MBW, je imelo skupno 520 milijonov predvajanj, kar bi prineslo kakšen milijon dolarjev ali dva v tantiemah. V primerjavi s Spotifyjevimi dobički je to zanemarljiv znesek. The Verge se je leta 2017 podal na sled tem avtorjem in jih večino tudi izsledil. Bili so v glavnem neodvisni ustvarjalci, ki so uporabljali psevdonime, mnogi tudi več.
V nekaterih primerih pa so za njimi stale organizacije. Epidemic Sound je švedsko podjetje, ki pripravlja knjižnice glasbe (stock) za oglase, video igre in podobno. Potrdilo je, da imajo dogovor s Spotifyjem, po katerem so te vsebine, objavljene pod različnimi psevdonimi, vključene v storitev. Tudi založbe Q&L Publishing, Firefly Entertainment AB in Universal Music Group na podoben način sodelujejo s Spotifyjem, ki jim naroči, katere zvrsti potrebujejo.
A že leta 2019 je revija The Rolling Stone ugotovila, da je število poslušanj teh istih 50 ustvarjalcev naraslo na 2,85 milijarde. Marca 2022 je švedski časnik Dagens Nyheter razkril 830 imen, povezanih s Fireflyem, izmed katerih jih je 495 dostopnih na Spotifyju. Izkazalo se je, da za temi imeni stojita le dva ducata dejanskih piscev. Najplodovitejši med njimi ima kar 62 psevdonimov. Danes obstajajo cele založbe, kot je švedski Chillmi, ki se ukvarjajo izključno z generično glasbo za sproščanje pod psevdonimi in jo tržijo na Spotifyju. Do marca letos je 2.500 skladb založbe Chillmi nabralo 2,5 milijarde poslušanj.
Ko algoritem prvikrat naleti na povsem nove skladbe, kjer si ne more pomagati z njihovo preteklo uspešnostjo pri različnih skupinah uporabnikov, jih mora analizirati vsebinsko. Tedaj Spotify uporabi na vsebini temelječ pristop, torej čim več informacij o sami skladbi. Problemu pravimo hladni zagon (cold start). Leta 2014 je Sander Dieleman iz Spotifyja opisal, kako v ta namen uporabljajo konvolucijsko nevronsko mrežo, ki analizira spektogram skladbe (graf odvisnosti frekvence od časa). Algoritem oceni več deset lastnosti, med katerimi so nekatere zelo jasne (dolžina, ključ, glasnost, tempo, instrumentalna/vokalna), druge pa manj (plesnost, energetičnost, valenca oziroma pozitivnost). Posamezne lastnosti veljajo za celo skladbo, druge se določajo za različno velike odseke. V lani objavljenem znanstvenem članku so zapisali, da se vsaka skladba pretvori v 42-dimenzionalni vektor. Spotify razvija tudi mehanizem za ločitev skladbe na posamezne inštrumentalne prispevke, a še ne vemo, ali so to že uporabljali v dejanskem modelu.
Na prvi strani ne vidimo le enega priporočila, temveč več sekcij. Vse doslej nabrano znanje Spotify vodi v več algoritmov, ki se trenirajo z okrepitvenim učenjem (reinforcement learning). Če algoritem uporabniku ponudi skladbo, ki jo je ta preskočil, je to slabo.
Posledice
Ker so avtorji tako življenjsko odvisni od algoritma, se je razvila čisto nova disciplina optimizacij in svetovanja, kako optimizirati svoje izdelke za pretočne algoritme. A krivično bi bilo vse spremembe, še zlasti če jih dojemamo kot slabe, pripisovati Spotifyju. Pop glasba je čedalje glasnejša in po nekaterih raziskavah manj raznolika in kompleksna. Skladbe postajajo bolj monotone, podobne drugim iz istega žanra in počasnejše. Ker imajo poslušalci raje skladbe v molovskem ključu, kar običajno zveni otožneje, je takšna tudi moderna glasbena pokrajina, dodaja Klara Zupančič. A to so trendi, ki trajajo že 50 let in jih Spotify gotovo ni zakrivil, morda pa jih je malce pospešil.
Zvočna analiza skladbe Lil Nas X – Industry Baby (feat. Jack Harlow), kot jo izvede Spotify. Slika: Music-tomorrow.com
Bodimo pošteni – tudi s Spotifyjem ni vse slabo, čeprav je leta 2017 v svetovnem merilu pretočno poslušanje prehitelo poslušanje glasbe na radijskih postajah. Tudi Spotify poslušalce izobražuje, meni naša sogovornica, ko z algoritmi nudi platformo za glasbo in odkrivanje nove. Poudarek sicer daje najbolj poslušanim, največjim hitom, ni pa naklonjen manjšim izvajalcem. Več kot 60.000 novih pesmi dnevno daje praktično neomejeno izbiro in poslušalcem omogočajo odkrivanje novih izvajalcev v žanrih, ki so jim všeč. Uporabniki pač raje izbirajo sezname predvajanj (playlist), na katerih so različni izvajalci. Nekatere sezname ustvarijo algoritmi, druge glasbeni uredniki, tretje uporabniki sami.
Džezist Neil Cowley je zgodba o uspehu, ki ga je okrepil Spotify. Leta 2016 je njegova skupina Neil Cowley Trio objavila klavirsko skladbo Grace, od katere niso pričakovali preveč. Menili so, da bo verjetno všeč oboževalcem njihovega tria, zavrtela se je na nekaterih lokalnih radijskih postajah, približno 3.000 ljudi jo je videli na družbenih omrežjih. Potem pa se je nekega dne Spotifyjev algoritem odločil, da je to najprimernejša skladba za seznam Peaceful Piano, ki je imela 1,9 milijona naročnikov. Čez noč je Grace ustvarjala 25.000 poslušanj na dan. Algoritem je bil bržkone le sprožilec, saj imajo končno besedo Spotifyjevi »uredniki« (curators), a izid je bil enak. Tudi naslednje njihove skladbe je poslušalo bistveno več ljudi kot na začetku. Spotify vpliva tudi na dostopnost manj znanih tujih izvajalcev in je vsaj delno pripomogel k uspehu neangleških skladb, denimo K-popa, portoriških izvajalcev, brazilske glasbe itn. Kdor pozna nišne ali zgolj manj znane izvajalce, jih lahko na Spotifyju takoj najde, v ostalih primerih pa je vse odvisno od – algoritma.
A tako velike številke nujno pomenijo, da je velika večina skladb skoraj nevidnih. Približno 80 odstotkov vseh izvajalcev ima manj kot 50 poslušalcev mesečno, kar je ekstremna oblika Paretovega načela. Milijonov skladb ni poslušal še nihče, čemur je namenjena aplikacija Forgotify. K temu pa lahko dodamo še izvajalce, ki v resnici sploh ne obstajajo.
Virtualni glasbeniki
Capitol Music Group je avgusta letos prenehala sodelovati s kontroverznim temnopoltim reperjem FN Meka, ki je imel na Tiktoku več kot 10 milijonov sledilcev in milijard ogledov. Na Spotifyju je njegovo glasbo redno poslušalo več kot pol milijona uporabnikov. FN Meka je šele teden dni pred tem podpisal s Capitolom, pa je moral zaradi rasističnih besedil, širjenja stereotipov, neprimernih opazk na družbenih omrežjih in ikonografije oditi. A FN Meka v resnici ni nikoli obstajal.
Od vsega začetka je bil FN Meka virtualni vplivnež, produkt umetne inteligence, amalgam resničnih reperjev IcyNarco, Lil Pump, Trippie Redd in Tekashi69, česar nikoli ni skrival. Prvikrat se je pojavil 22. aprila 2019 na platformi Virtual Humans, štiri mesece pozneje pa je na Tiktoku objavil prvi video. Njegova besedila so bila klišejska, polna hitrih avtomobilov, nakita, dragih oblačil, kriptovalut, nezamenljivih žetonov (NFT) itd.
Ustvarila sta ga Anthony Martini in Brandon Le iz malo znanega podjetja Factory New. Martini je bil v preteklosti izvršni direktor Soundexchangea in direktor za glasbo v Slip.Streamu, Brandon Le pa je delal kot oblikovalec za Activision Blizzard, EA Games in Sony. FN Meko sta ustvarila z mislijo na algoritme, tako da je že v prvem letu dni na Tiktoku nabral devet milijonov sledilcev. To je zavidanja vreden dosežek. Kot je lanskega aprila pojasnil Anthony Martini, so razvili lastno tehnologijo umetne inteligence, ki je analizirala elemente popularnih skladb v želenem žanru, na primer besedilo, melodijo, akorde, tempo itd. Sliši se futuristično, a za končni rezultat je bil še vedno zelo pomemben tudi človeški prispevek, saj na koncu besedilo dokonča prav človek, ki odpoje tudi vokal. A FN Meka je bil velik uspeh.
Capitol je tudi zato izbral FN Meko in kot prva večja založba v zgodovini podpisal pogodbo z virtualnim umetnikom. Prihodnost je bila tu, a celo nekoliko prehitro. Že teden dni zatem se je zgodba začela krhati. Čeprav je FN Meka že pred tem uporabljal rasistični jezik, širil stereotipe, na družbenih omrežjih objavljal neprimerne komentarje o policijskem nasilju in podobno, kar je v moderni Ameriki zlahka dovolj za preklic pogodb, je šele po podpisu pogodbe javnost resnično postala pozorna na te vidike. Industry Blackout je FN Meko označila kot žalitev za črnsko kulturo in skupnost. Na koncu ga je pokopalo dejstvo, da je beli tim ustvaril avatarja, ki je širil stereotipe o temnopoltih. Danes je FN Meka izbrisan s platform, njegovi računi na Instagramu, Apple Musicu, Youtubu in Spotifyju so pobrisani.
James Young, profesor muzikologije z Univerze Victoria, ki raziskuje kulturno prilaščanje (cultural appropriation), je pojasnil, da ima v glasbi in umetnosti na sploh prednost dejanska izkušnja avtorja. S hiphopom se največkrat identificira temnopolta skupnost, zato je izkoriščanje njihove kulture problematično, če to počne druga etnična skupina, je dejal Imani Mosley s floridske univerze. Uporaba umetne inteligence, ki po definiciji jemlje obstoječe umetnike in izpeljuje, vprašanje avtorstva in prilaščanja so vprašanja, ki presegajo algoritme.
FN Meka je prvi virtualni vplivnež, ki je (pred zatonom kariere) podpisal pogodbo z veliko založbo.
FN Meka je klavrno končal, a to gotovo ni konec virtualnih umetnikov in vplivnežev. Propadel je predvsem zato, ker je hodil po robu v moderni Ameriki ta hip dopustnega in padel čez. Drugi virtualni vplivneži, ki bodo bolj sprejemljivi za čas, v katerem bodo nastopili – kakršenkoli že bo –, bodo gotovo krojili prihodnost. In verjetno bodo še bolj avtonomni, morda s sintetizatorjem vokala in res popolnoma brezčloveškimi besedili.
Glasovati bomo morali sami
Zabavno je pomisliti, da so bile skladbe v 20. in 30. letih prejšnjega stoletja v resnici zelo kratke, le dve do tri minute, ker prvi fonografi niso mogli shraniti več vsebine. Šele nova tehnologija, vinilne plošče, kasneje pa kasete in zgoščenke, je omogočila daljše skladbe. Zdaj se – spet zaradi tehnologije, a iz drugih vzgibov – trend obrača.
Da napredek ubija uveljavljene norme, da davi kulturo, da so nove generacije razvajene in nevzgojene, da je bila stara umetnost boljša, so očitki, stari kot civilizacija. Četudi se je že Aristotel pritoževal nad mladino, spremembe in razvoj niso nikoli zastali, človeštvo pa še vedno obstaja. V zgodovini so sicer že bili primeri, ko se posamezen korak tehnološkega napredka ni uveljavil (npr. nadzvočna potniška letala), a to je bilo vedno povezano z zaslužki. Razvoja, ki se izplača, pa se ustaviti ne da.
Algoritmi so tak primer. Karkoli si že mislimo o njih, njihov vpliv se je že zgodil in tu bo ostal. Spotify je spremenil način poslušanja glasbe in s tem tudi glasbo, a je hkrati tudi demonstriral finančno nevzdržnost trenutnega modela, zaradi česar bodo morebiti v prihodnosti zaživele pravičnejše storitve. Že zdaj ni edini, a večino zapisanega na tem mestu velja tudi za Apple Music, Amazon Music, Youtube in ostalo konkurenco. Nove tehnologije namreč spremenijo svet, a le redko pionirji ostanejo vodilni (spomnimo se na Napster). Obetaven, pravičnejši primer za prihodnost se ta hip zdi Bandcamp. Medtem ko so algoritmi glasbo nedvomno spremenili, je debata o tem, ali so jo tudi izboljšali, precej bolj subjektivna. In zato se tu tehnološki okvir članka konča.