- Google Gemini a oferit recomandări muzicale surprinzător de bune, dar a „inventat” și nouă melodii inexistente
- AI-ul a reușit să descrie vibe-uri muzicale greu de articulat, precum „theatrical rock”, oferind astfel recomandări mult mai relevante
- Cele mai bune rezultate au venit din analizarea playlisturilor prin screenshot-uri transformate în tabele
- Experimentul a dus la opt melodii noi preferate, inclusiv „Holy Mother” de Starbenders
- Viitorul recomandărilor muzicale va combina AI conversațional cu acces direct la cataloage reale de streaming
Megan Ellis, jurnalistă la Android Authority, a pornit într-o misiune pe care orice fan muzică o înțelege: să scape din groapa în care aceleași 15 melodii rulează în buclă, iar Spotify pare convins că ai aceleași gusturi muzicale din liceu. Soluția ei? Să transforme Google Gemini, un chatbot cu inteligență artificială, într-un DJ personal capabil să-i „ghicească” obsesii muzicale extrem de imprevizibile.
Rezultatul a fost un mix delicios de descoperiri noi, eșecuri spectaculoase și revelații despre cât de bine poate un chatbot să înțeleagă ceva atât de personal ca „vibe-ul” unei melodii.
Când AI-ul începe să-ți înțeleagă gusturile imposibile
Provocarea principală: Megan e fanul 1% din discografia oricărui artist.
Ascultă obsesiv o melodie, ignoră tot restul albumului — și poate respinge complet o piesă dacă într-o variantă de pe YouTube există un beat în plus. Rezultatul? Doar opt melodii noi adăugate în tot anul 2024.
Evident, algoritmii tradiționali de recomandări — bazați pe gen, artist, „ascultători similari” — efectiv nu aveau nicio șansă.
Așa că, plictisită de AI DJ-ul din Spotify, Megan s-a întors spre Gemini cu o întrebare simplă, dar imposibilă pentru majoritatea aplicațiilor:
„Poți să-mi recomanzi melodii care chiar sună ca ceea ce îmi place, nu doar ‘din același gen’?”
Când AI-ul decide să inventeze piese (sună bine… dar nu există)
Aici începe partea distractivă.
Gemini a recomandat melodii:
– cu titluri mișto,
– care se potriveau perfect cu vibe-ul cerut,
– și… care nu existau pe nicio platformă.
Nici pe Spotify, nici pe YouTube, nici măcar pe Google.
Inițial, AI-ul a insistat:
„Poate ai căutat cu punctuația greșită.”
Apoi:
„Poate nu mai e disponibilă pe platforme.”
Nu, prietene. E pur și simplu inventată.
După ce Megan a repetat experimentul, au apărut încă opt melodii fantomă. În total, nouă recomandări complet fictive, dar impecabil de plauzibile — exact genul de halucinație care arată de ce recomandările muzicale bazate pe AI trebuie integrate direct în catalogul real al platformei (așa cum face Spotify cu DJ-ul său).
Dar în ciuda acestor episoade „creative”, ceva interesant începea să se contureze.
Când un chatbot descrie o melodie mai bine decât tine
Pentru piesele preferate ale autoarei, Megan putea explica doar atât:
„Această melodie e ca o mâncărime pe care creierul meu o poate scărpina.”
Nu tocmai util la recomandări.
În schimb, Gemini a reușit să pună în cuvinte vibe-uri greu de explicat, precum:
– „theatrical rock”
– „showtunes-meets-rock”
Doar din analiza unor melodii precum Oh Lord de Foxy Shazam.
Acest nivel de subtilitate i-a permis Megan să obțină recomandări mult mai precise decât clasicele etichete gen „glam rock”.
Și a funcționat.
Gemini i-a recomandat melodii pe care le-a iubit instantaneu:
- Holy Mother – Starbenders (noul ei hit personal, ascultat obsesiv)
- Could Have Been Me – The Struts
- plus alte șase piese adăugate în playlisturi
AI-ul a identificat inclusiv melodii pe care Megan le avea deja în Liked Songs, ceea ce ea vede ca un semn că Gemini a înțeles perfect ce o atrage.
Cum să-ți antrenezi AI-ul pentru recomandări mai bune
Megan a descoperit câteva trucuri surprinzător de eficiente:
- Trimite-i screenshot-uri de playlisturi – Gemini le transformă în tabele și „înțelege” mult mai bine tiparul pieselor.
- Cere recomandări pe melodii, nu pe artiști – mare diferență pentru ascultătorii foarte selectivi.
- Lasă-l să descrie el piesele care îți plac – apoi cere recomandări din același „subgen inventat”.
Această metodă poate oferi și Spotify-ului o bază mai bună de date pentru recomandări viitoare.
Ce înseamnă acest experiment pentru viitorul AI în muzică
În timp ce Spotify AI DJ are acces direct la catalog, iar YouTube Music își extinde integrarea cu Gemini, experimentul arată următoarele:
- Modelele generative sunt fantastice la înțelegerea gusturilor, nu la verificarea catalogului.
- Un AI liber (ca Gemini) poate „crea” melodii inexistente, pentru că nu are constrângeri legate de biblioteci reale.
- Viitorul recomandărilor va fi hibrid:
- AI conversațional pentru a înțelege vibe-ul,
- algoritm tradițional conectat la un catalog pentru a recomanda ce există cu adevărat.
Pentru Megan, experimentul a fost un succes: a descoperit melodii noi, și-a „tradus” gusturile într-un limbaj util algoritmilor și a recâștigat plăcerea de a explora muzică nouă.