20. V 2024 toimus Tallinna Ülikooli seminaril „CUDAN Open Lab” vestlus teemal „The Impact of AI on Artists and the Music/Art Business” („Tehisintellekti mõju loovisikutele ning muusika-/kunstibisnisele”), peaesinejaks Herbert von Karajani Fondi juhatuse liige ning Eliette ja Herbert von Karajani Instituudi tegevdirektor dr Matthias Röder. CUDANi avatud laborit (https://cudan.tlu.ee/) juhib Tallinna Ülikooli Balti filmi-, meedia- ja kunstide instituudi (BFM) kultuuriandmete analüüsi professor dr Maximilian Schich. Selle eesmärgiks on kujundada uudne lähenemine kultuuriandmete analüüsile (cultural data analytics), et mõista paremini kultuurilise interaktsiooni olemust, kultuuri dünaamikat ja kultuurilist evolutsiooni ning kasvatada multidistsiplinaarse uurimistööga teaduslaboris akadeemilise valdkondadevahelisuse kaudu vastavat praktikakogukonda.
Muusikateemalise vestluse esimene osa TLÜs Matthias Röderi ja Maximilian Schichi vahel oli osa projekti „CUDAN ERA Chair” raames toimuvast sarjast „Cultural Data Analytics Open Lab Seminar”, mida rahastati Euroopa Komisjoni teadus- ja innovatsiooniprogrammi Horisont 2020 (grant nr 810961) kaudu. Algne vestlusvideo on saadaval CUDANi Youtube’i portaalis aadressil https://www.youtube.com/watch?v=N5GJlYWXDjQ ja lühendatult Matthias Röderi veebilehel https://matthiasroder.com / impact-of-ai-on-artists-and-the-music-business/.
Dr Maximilian Schich.
Tallinna Ülikooli foto
Maximilian Schich (M. S.): Meil on täna suur rõõm arutleda andmete, tehisintellekti ja muusika teemadel. Matthias, sa oled olnud teadlane ja nüüd oled sa praktik. Oled teinud hämmastavaid asju, sealhulgas lõpetanud Beethoveni 10. sümfoonia tehisintellekti abil. Meie seminari mõte on anda ülevaade sellest, miks ja kuidas need asjad (andmed, tehisintellekt ja muusika) koos toimivad. Meie teemaks on niisiis andmepõhine muusikaanalüüs. See ei ole väga tavaline meetod. Sama kehtib ka balleti, tantsu jms analüüsi kohta. Kuid ei saa öelda, et seda pole olemas. Tegelikult jõuame varsti asja tuumani. Mõnes mõttes on arvutigraafika, andmeanalüüs jms muusikaga sügavalt läbi põimunud.
Dr Matthias Röder.
Florian Voggenederi foto
Matthias Röder (M. R.): Nagu Max juba ütles, on minu taustaks muusika. Mind huvitab väga loovuse, tehnoloogia ja teaduse ühendamine. Ja kuigi ma olen olnud aktiivne muusik ja seejärel õppinud muusikateadust ning kaitsnud sellel erialal doktorikraadi, olen olnud kaua aega huvitatud teadusest ja eelkõige arvutiteadusest.
Algselt oli mu huvi selles valdkonnas suunatud geneetilistele algoritmidele ja hiljem tehisnärvivõrkudele (artificial neural networks), seda umbes aastatel 1997–2002. Ma alustasin oma teekonda muusikavaldkonnast tehnoloogia poole, kui ostsin oma esimese arvuti. Ma tegin seda väga hilja, alles kahekümneaastaselt. See oli aastal 1997. Esimese asjana paigaldasin sellele programmid Windows 95 ja Linux. Kuid arvutil oli vähe võimsust ja võimalusi — oligi ainult tekstitöötlus. Niisiis hakkasin ma õppima kodeerima ja lugema kõiki operatsioonisüsteemiga kaasas olnud käsklusi. Õppisin tundma TCP/IP-d ja e-posti dokumentatsiooni ja kõiki selliseid spetsiifilisi asju. Lõpuks suutsin ma oma Linuxi üsna asjatundlikult käivitada ja panin kõrva taha kasulikke leide.
Minu lähenemine sellele kõigele on olnud sügavalt läbi imbunud häkkimise ja katsetamise põhimõtetest ning ma ei ole olnud selles väga süstemaatiline. Aga see oli minu jaoks ilus algus, sest kõik oli tõesti võimalik. Sel ajal ma tundsin, et vau, internet alles hakkab käivituma ja see võimaldab nii paljut.
Toona oli mul idee panna kõik andmebaasi ja seeläbi süstematiseerida teadmiste valdkonda, millega tegelesin. Kõik probleemid, millega ma
kokku puutusin, kõik, mida ma elus tegin, käivitas küsimuse: kas ma saan panna selle andmebaasi? See õnnestuski mul muusikateaduse projektiga, minu esimese projektiga muusika ja tehnoloogia vallas, mis läks natuke kaugemale mängimisest ja sellega lõbutsemisest.
Ma olin praktikal Leipzigis Bachi arhiivis, mis on parim koht Johann Sebastian Bachi ja tema poegade ning kogu nende perekonna elu ja loomingu uurimiseks. Ma läksin sinna õppima, kuidas eristada noodikirjutajate/kopeerijate käekirja J. S. Bachi noodikäsikirjades. See oli musikoloogiliselt oluline aspekt, ma tahtsin teada, kes tegelikult kirjutas noodi, mille puhul me kahtleme, kas see on Bachi oma või mitte. Bachi arhiivis töötavad eksperdid, kes tunnevad vastavate käekirjade iseloomulikke omadusi. Seal tehti sel alal süstemaatilisi uuringuid, laenates kriminaalkohtu ekspertiisi valdkonna metoodikat käekirja tuvastamisel.
Mul tuli mõte, et äkki ma saan panna selle arvuti andmebaasi. Ja nii ma arendasin koos sealsete teadlastega vastava andmebaasisüsteemi, mis kataloogiks kõik käsikirjade omadused. See on sisuliselt lihtne andmebaas piltidega, sümbolite lõikamise ja kleepimisega, noodivõtmete ja noodipeade kirjutamise viisidega jne. Ma hakkasin kõiki neid käsikirju sinna kataloogima. Selle kopeerijate andmebaasi võtsid teised kolleegid üle ja me hakkasime tegema vastavat koostööd. Ja mõnda aega oli arvutimuusikateaduse (computational musicology) valdkonnas selliste andmebaaside loomine tõesti kuum teema.
Pärast Leipzigis ja Salzburgis veedetud aega läksin Harvardi Ülikooli, et omandada seal Christoph Wolffi juures doktorikraad muusikateaduses. Wolff on Bachi ja Mozarti uurija, üks meie aja suuremaid muusikateadlasi. Harvardis puutusin kokku arvutiteaduse osakonna inimestega, eelkõige Leslie Valianti ja tema üliõpilastega. Valiant teatavasti pakkus välja arvutipõhise õppe „tõenäoliselt ligikaudu õige” (probably approximately correct) raamistiku. Ja tema üliõpilased tegelesid samuti õppimissüsteemidega. Sel ajal puutusingi ma esimest korda kokku tehisnärvivõrkude ideedega. Me võtsime selle idee kopeerijate andmebaasi aluseks ja küsisime, kas me saame õpetada või treenida tehisnärvivõrku käekirja omadusi eristama. Meil õnnestuski luua selle tehisnärvivõrgu jaoks nn treeningandmete kogum, mille konfigureeris tehisintellektile ja millega treenis tehisnärvivõrku mu kolleeg ja Leslie Valianti doktorant Vitaly Feldman.
Põhimõtteliselt saime me aastal 2002 näidata, et selline tehisnärvivõrk on väga hästi võimeline eristama muusikakäsikirjades erinevaid käekirjastiile. See on muusikatehnoloogilisest vaatenurgast suur asi, sest optiline muusikatuvastus ja sümbolite tuvastamine paberil on tegelikult üsna raske ja alles hiljuti on see probleem ammendavalt lahendatud. Näidata, et selline tehisnärvivõrk on võimeline sellist tööd tegema, oli meie jaoks tõesti tähtis saavutus.
Kuna me kõik pidime kirjutama oma lõputööd, ei viidud seda projekti kunagi päriselt sellisesse etappi, kus saaks luua toote. Aga ma olin selliste lihtsate tehisnärvivõrkude võimalustest nii haaratud — tehisnärvivõrk asendas minu jaoks nüüd varasemat andmebaasi. Iga kord, kui mul tekkis mingi probleem, küsisin ma endalt, kas ma saan tehisnärvivõrku treenida ja tolle abil seda probleemi lahendada. Ja elu läks edasi. Ma lõpetasin oma ajaloolise muusikateaduse teemalise doktoritöö, millel polnud tehnoloogiaga mitte mingit pistmist.
Seejärel asutasin arvutimuusikateaduse töörühma Harvardis. Meil oli ürituste sari, kuhu toodi inimesi heliloomingu- ja arvutusvaldkondadest, muusikaajaloolasi ja kõiki, kes töötavad tehnoloogiaga, et nad oma ideid esitaksid. Ma teadsin, et see ongi see, mille poole tulevikus liikuda. Ma kandideerisin omal ajal mitmel pool erinevatele akadeemilistele töökohtadele. Tutvustasin arvutimuusikateaduse ideed, algatasin projekte jms, kuid need lükati tagasi. Kõikjal arvati: „Oh ei, aitäh, me ei taha, et arvutid meie tööd teeksid. Ja muide, milliseid küsimusi me ikkagi küsiksime?”
Mulle oli siiski selge, et see on tee tulevikku, mida ma soovin jätkata. Ma olin väga õnnelik, kui minu poole pöörduti, et uurida, kas ma oleksin huvitatud Karajani Instituudi juhtimisest Salzburgis, mis oli pühendatud Herbert von Karajani tegevusele. Karajan on üks 20. sajandi suurepäraseid muusikuid ja dirigente, kes juhatas mitmeid olulisi orkestreid maailmas, kuid oli tihedalt seotud ka tehnoloogiavaldkonnaga. Ta oli esimene muusik, kelle kontserte edastati raadios stereofooniliselt, ja üks esimesi, kes tegi n-ö muusikafilme, mis saatsid kontserte. Selleks asutas ta koos saksa meediaettevõtja Leo Kirchi ja teistega vastavaid ettevõtteid. Karajan oli ka kompaktplaadi (CD) leiutamise taga ja tegi selle formaadi loomisel väga tihedat koostööd heliplaadifirma Sony ühe asutaja Akio Moritaga. Muide, esimene pressikonverents, kus teatati, et ilmub CD-formaat, toimus Salzburgis Herbert von Karajani kutsel koos plaadifirma Philips tegevjuhiga. Veel praegugi on meil Salzburgi lähedal asuvas väikelinnas üks maailma suuremaid CD-tehaseid. See oli suur edulugu. Kõik see tulenes sellest, et Karajan oli võlutud tehnoloogiast ja tehnoloogia kasutamisest oma muusika toomisel uuele publikule. Ja kui mulle pakuti juhatada Karajani Instituuti, siis mõtlesin, et võib-olla see ongi õige koht, kus ma saan mõnda neist ideedest ellu viia.
See jutt tuli nüüd ehk pikem, kui ma olin mõelnud, aga ma tahtsin tutvustada ennast ja oma tausta, et anda teile natuke aimu, kust ma tulen. Kõik projektid, mida ma selles valdkonnas olen läbi viinud (hiljem tutvustan Beethoveni 10. sümfoonia projekti lähemalt), on olnud ajendatud uudishimust ja samal ajal ka soovist olla praktiline. Ja lõpuks peaks neil olema ka mingi tulemus.
Ma püüdsin kutsuda kokku erinevate erialade inimesi ja luua keskkonda, milles nad saaksid seda kõike teha. Nii et kui sa ütled, et Matthias lõpetas Beethoveni Kümnenda, siis see pole absoluutselt tõsi, sest sellel projektil oli suur meeskond, mida mul oli lihtsalt õnn juhtida.
M. S.: Milline edu! See on nagu improvisatsiooniline lähenemine.
M. R.: Ma lisan vast paar märkust küsimuste kohta, mis mind praegu väga huvitavad ja millele mulle meeldib oma energiat kulutada. Esimene on see, kuidas süsteem saab õppida kõrgelt struktureerimata keskkonnas. Ma mõtlen selle all seoses andmebaaside, tehisintellekti treeningkomplektide ja tehisnärvivõrkudega seda, et kui oled loonud palju treeningkomplekte, siis saad aru, et need peavad olema väga struktureeritud, et võrk sellega midagi teha saaks. Kuidas saaksime muuta treeningkomplekte keerukamaks, et võrk saaks õppida erinevaid mooduseid? Et ta saaks suhelda maailmaga, mis on keerulisem kui kõrgelt struktureeritud treeningandmete kogum, mis loodi ühel kindlal eesmärgil, näiteks eesmärgiga lõpetada Beethoveni visandite põhjal teos temale omases stiilis. See on väga sihipärane kasutusjuhtum. Mind huvitabki väga küsimus, kuidas loovus tegelikult tekib. Kaua aega arvati, et loovus on ainulaadne võime, kuid tegelikult ilmneb see igasuguses inimkäitumises. Nii et see ei ole ainulaadne võime, vaid asjade „tegemise” viis, mis on integreeritud paljudesse inimkäitumise viisidesse. Ja mul on seda põnev uurida. Koos abikaasaga lõime Münchenis selleks otstarbeks mittetulundusühingu Sonophilia Foundation, eesmärgiga tuua loovuse uurijad kokku, et seda teemat arutada. Loovus tekib minu arvates keskkonna, inimese võimete ja mälu koosmõjus.
Niisamuti huvitab mind, kuidas ületada geeniusenarratiive, eriti muusikas. Me ütleme: „Oh, see on loominguline geenius, see inimene on tõesti loominguline, mina ei ole loov.” Aga kuidas asendada see narratiiviga, mida ma nimetan kollektiivseks loovuseks? Kollektiivne loovus on meievaheline suhtlus, kui me püüame probleemi lahendada ja kaasame sellesse protsessi ka eelnenud põlvkondade loomingulise väljundi. Muusikas on väga oluline suhelda nii eelmiste põlvkondade heliloojate kui ka meie kaasaja muusikutega.
Teine asi, mis mind tohutult huvitab, on see, kuidas me saaksime rakendada seda kollektiivset loovust probleemide lahendamisel spetsiifilistes teadusvaldkondades, aga ka suuremate teemade tasandil tervikuna. See on aga omaette küsimus. Ma ei hakka sellesse praegu süvenema, kuid see mängib minu mõtlemises olulist rolli. Nii loovust kui ka tehnoloogiat saab kasutada mitmes inimtegevuse valdkonnas. Me ei tohiks piirata ka oma mõtlemist loovusest ainult muusikalise, kunstilise jms valdkondadega.
See, millega ma nüüd Karajani Instituudis ja oma töös muusika mänedžerina üha rohkem tegelen, keerleb küsimuse ümber, kuidas me saame luua kollektiivse loovuse digitaalseid representatsioone. Mida ma selle all mõtlen? — Seda, kuidas luua interaktiivseid tehisintellektisüsteeme, mis võimaldaksid meil suhelda kunstniku või kunstnike rühma loomekorpusega, meie puhul näiteks Beethoveni jaoks loodud tehisintellekti abil. Või midagi sellist, millega me tegeleme praegu Karajani Instituudis, et digiteerida kogu Karajani eluga seotu ja teha see kättesaadavaks kolmandatele isikutele, et nad saaksid suhelda Karajani väljendatud tõeliselt kollektiivse loovusega, teisisõnu tema tööga dirigendina.
Ma üritan väga teadlikult vältida sõnu „tema tööd” ja „see kunstnik” jne. Sest nagu näete, oli Karajan, nagu paljud teisedki suured kunstnikud minevikus, tõesti sõlmpunktiks loojate võrgustikus. Ta kanaldas suurt osa sellest loovusest ilmselgelt oma isiku, nime ja „kaubamärgi” kaudu ja jõudis seeläbi heliloojate ja temaga koos töötanud muusikute loodud muusikaga paljude miljonite inimesteni. See ongi protsess, mis hõlmab paljusid inimesi. Ja tulemuseks pole mitte ühe konkreetse indiviidi, vaid terve grupi kunstiteos.
Ma lähen nüüd paari näite juurde. Alustuseks tahan rääkida andmetüüpidest, mis Karajani Instituudil on ja mida saab kasutada selliseks Karajani interaktiivsete andmebaaside digitaalseks representatsiooniks. Alustaksin muusikasalvestusfirmade raamatupidamisaruandest. Iga kord, kui heliplaati (CD-d või LP-d) kuulatakse või müüakse, salvestab seda infot neid müüv ettevõte. Tavaliselt ei kasuta artistid plaadi digitaalset jalajälge kuigi palju. Ma arvan, et me oleme ainus klassikalise muusika organisatsioon, mis kasutab neid andmeid integreeritult oma töös. Kord kvartalis koostab muusikasalvestusfirma ülevaate ja saadab selle artistile, et öelda, kui palju me talle võlgneme. Kuid see sisaldab palju rohkem teavet: milline toote tüüp oli edukas, millistel platvormidel ja kohtades seda kuulati, milliste teiste kunstiteostega see koos ilmus, näiteks kogumikalbumitel ja esitusloendites. See on rikkalik andmekogum, mis võimaldab mõista artisti loometöö tegelikku mõju maailmas. Ja kui koguda kokku kõik need andmed Karajani kõigi, peaaegu 35 aasta taguste raamatupidamisaruannete kohta — me oleme teinud üle 300 miljoni sissekande tohutusse andmebaasi —, siis näeme muusikalise maitse arengut, geograafiliste asukohtade arengut, seda, kus inimesed hakkavad tegelema üha rohkem klassikalise muusikaga, samas kui kusagil mujal tegeldakse sellega vähem. Ülimalt põnev on omada selliseid andmeid ja teha need API-de kaudu kättesaadavaks nii instituudi sees kui ka meie koostööpartnerite võrgustikus.
Lisaks oleme hakanud analüüsima Karajani muusikalisi tõlgendusi erinevate orkestrite puhul. Näiteks Beethoveni 7. sümfooniat esitas ta Berliini Filharmoonikutega umbes 25 korda. Selle orkestriga on kolm või neli stuudiosalvestust ja selle teose kontsertsalvestusi on 15–17. See annab meile ainulaadse ülevaate, kuidas selle teose muusikaline tõlgendus on aja jooksul arenenud. Põhimõtteliselt võtame me partituuri sümboolse esitusformaadi, näiteks MIDI-faili või muusika xml-partituuri, mis on sarnane HTML-failiga, mis kirjeldab, milliseid noote esitatakse, milline on rütm jne. Me joondame sisuliselt 7. sümfoonia kõik helisalvestised nootide kaupa koos partituuriga. Seejärel saab hakata analüüsima tempode jaotust. Näiteks kuidas on 1950. aastate tõlgendus erinenud 1980. aastate tõlgendusest. Kas tempos on trende. Saab vaadata harmoonilisi osahelisid ja näha, kuidas orkestri kõla on muutunud. Kui on selline andmekogum, siis saab vaadata paljusid musitseerimise tegureid. See on väga aeganõudev, kuna veel pole olemas tehnoloogiat, millega heli üles laadida ja kõik need andmed arvutist otse kätte saada. Sellega on seotud palju käsitsi tööd. Seega keskendusime konkreetsetele hetkedele lääne klassikalise muusika kaanonis. Alustasime sealt ja tulemused on tõesti hämmastavad. Üks asi, mille leidsime, on selgelt erinev lähenemine musitseerimisele siis, kui Karajan ja orkester on publiku ees, ja siis, kui ta mängib stuudios — nad rõhutavad siis esituses erinevaid asju. Tegemist oleks justkui eri tüüpi teostega, kuid rühmiti on need järjepidevad. Selle kohta võib muidugi öelda, et see on niigi selge, sest mängus on inimtegur, kuid see, mil määral see juhtub, on hämmastav.
M. S.: Jah, see on midagi, mida nohikutest plaadiostjad palju teevad, eks? Mul on selline komme: kui ma olen mõnest teosest huvitatud, ostan alati kõik eksemplarid, mis kätte saan. Ja siis on väga tüüpiline, et ma püüan aru saada, millisel salvestusel on alguses kõige rohkem põnevust ehk pinget. Kui ma selle leian, siis ülejäänud kaheksatteistkümmend salvestust ma enam kunagi ei kuula. Seega on küsimus selles, kas selle [andmebaasi, tehisnärvivõrgu, tehisintellekti] uurimisprotsessi tulemus on rikkam kui sihilikult otsitud üksikaspekt. Ja see on ilmselt rohkem kui lihtsalt anekdootlik. Kas sa näed [tehnoloogia rakendamisel] arvamusest „Oh, jah, see kõlab nagu…” eemaldumisel täielikku ümberkirjutamist?
M. R.: Jah, absoluutselt. Minu jaoks on põhjus, miks me seda teeme või miks ma olen huvitatud tehisintellektide loomisest, see, et need võimaldavad meil salvestisega täielikult suhelda. Ma saan kodus viibiva inimesena manipuleerida salvestusega, nagu ma ise juhiksin orkestrit. Ja ma suudan luua kogu sellest materjalist uut tüüpi remikse nii, et kasutan tehisintellekti väljendusrikka instrumendina. Minu puhul on see andmestiku ettevalmistamine seda tüüpi projektide jaoks. Tõenäoliselt ütleksid paljud, et jah, aga miks peaks keegi võtma mingi isiku salvestise ja seda muutma. Mul ei ole sellele küsimusele muud vastust, kui et ma arvan, et nii lahe oleks seda teha. Ja ma usun, et sellised lähenemisviisid salvestisega tegelemisele stimuleerivad vägagi kuulajate loovust.
See omakorda tõstab tohutult originaalsalvestise väärtust. Kui tegelete kultuurilise artefaktiga passiivselt, nt kuulate küll intensiivselt, kuid sekkumata, siis on see võrreldamatu olukorraga, kui te tegelete sellega loojana, kaasloojana, nagu millegagi, mis stimuleerib uut loomingut — siis suureneb algallika tähtsus tohutult. Nii et need on asjad, mis tunduvad mulle väga huvitavad.
M. S.: Sa mainisid nüüd kahte asja. Üks on „miks” — millele sa just vastasid. Aga teiseks sa ütlesid ka, et see tõstab originaali tähtsust. Seda ma nimetan Max Richteri efektiks. Tal oli selline uus salvestus Vivaldi „Aastaaegadest”, mis siis, kui see välja tuli, oli mul põhimõtteliselt automaatesituses olemas. Ma läksin plaadipoodi ja sain teise versiooni, milleks oli Karajan koos Anne Sophie Mutteriga. Siis tekkis mul justkui vau!-efekt: ma mõtlesin, et ma ei saa enam Max Richterit kuulata, sest see on selle originaalsalvestisega võrreldes lihtsalt palju vähem huvitav.
Olen üsna kindel, et igaüks, kellel on juurdepääs sellisele tarkvarale nagu näiteks Ableton Live või mõnele granulaarsüntesaatorile, on laadinud endale midagi klassikalist ja mänginud sellega siis helitöötlusprogrammi abil ning olnud nende seansside lõpuks pettunud, sest sa õpid nii palju sellest teosest, täiustad oma oskusi ja lood midagi põnevat, kuid ei saa seda SoundCloudi üles laadida, sest rikuksid selle õigusi, kellele originaalsalvestis kuulub. Kuidas me sellega toime tuleme?
M. R.: See on tohutult oluline teema. Kui me Beethoveni tehisintellektiprojekti kallal töötasime, vedas meil sellega, et ükski asi, mida me kasutasime treeningkomplektis, ei olnud enam autoriõigustega kaitstud. Beethoven on ammu surnud.
Põhimõtteliselt lõime enamiku neist failidest nullist või kasutasime spetsiaalseid MIT-litsentsiga või avatud lähtekoodiga litsentsiga materjale. Ja nii olime täiesti kindlad, et ei rikkunud selle mudeli loomisel kellegi autoriõigusi. Sa osutad olulisele aspektile, mis on osa minu tööst ja mille tulemus on hallid juuksed. Tänapäeval on peaaegu võimatu teha olemasolevate vahenditega midagi loomingulist, ilma et kulutaks raha õigus- ja äriasjade spetsialistidele, kes tagavad, et kõik õigused on olemas ja et kõik loojad saavad oma tasu. Ma ei ütle seda kriitilisest vaatenurgast, küsimus on lihtsalt selles, et kunstimaailmas millegi uue loomisel tuleks tagada, et kõiki võetaks kuulda ja et nad saaksid võrdselt tasustatud ja õiglast hüvitist, mis on lihtsalt tohutu ettevõtmine. Vanasti oli see lihtne. Mitte et see oleks tehnoloogia tõttu praegu nii erinev, vaid sellepärast, et tol ajal ei austatud enamiku inimeste õigusi. Nii et sa said ühele artistile palka maksta ja teised isegi ei teadnud, et neil on mingid õigused.
M. S.: Nagu Amen Breaki fenomen.
M. R.: Jah, täpselt. Selle algsetel loojatel kulus ülikaua aega, et hüvitist saada. Nüüd on võimalik nende probleemide leevendamiseks tehnoloogiat kasutada. Usun, et kui me loome näiteks tehisintellekti jaoks treeningandmete kogumit, peame seda tegema läbipaistvalt. Ma usun väga kindlalt teatud tüüpi plokiahela süsteemi (blockchain system), et salvestada kõik need intellektuaalomandi kasutusjuhtumid masinõppes jne. Ja ka sel viisil saame automaatselt jagada laiali kõik tehnoloogiaga teenitud vahendid. Kuid äri ise ei ole sellisel viisil loodud. Muusikaäri on liiga hierarhiline ja tsentraalne. Ja äris on nii palju erinevaid huvisid, et läbipaistvat mudelit on väga raske luua. See on masendav, kui soovid selles valdkonnas uuendusi teha. Proovid ühe hästi nähtava projektiga pisut piiri nihutada, testida, mis on võimalik, ja siis loodad, et teised jõuavad järele ja käivad seda teed edasi.
M. S.: Kas sinu arvates on probleem, et poplugude akordide arv on piiratud ja et on üliraske niimoodi midagi uut luua? Mängides kitarril nelja akordi, kopeerid sa juba viit lugu.
M. R.: Jah, selles pole midagi uut. See vast üllatab kuulajaid, et mul on selline arvamus, aga ma ei usu, et muusikas on palju uuendusi. Ma usun, et kui võtta näiteks mõni Mozarti teos, siis 99% kõigist nootidest ei sisalda sellega võrreldes palju uut. Kõiki Mozarti teoseid on varemgi sarnastes kombinatsioonides kuuldud. Küsimus on selles, kuidas seda kõike remiksida. Ja mustrid on seal täiesti samad. Muusikaline uuendus tuleb võib-olla iga viiekümne kuni saja aasta tagant. Ma mõtlen sellistele uuendajatele nagu John Cage või Monteverdi — viimane hakkas oma madrigaliraamatutes dissonantse „valesti” kasutama. Ja siis äkki muutub süsteem ja inimesed hakkavad kasutama seda uut mustrit üha rohkem, kuni see muutub vanaks. Ma arvan, et muusika ei pruugi olla väga uuenduslik. See on vastuolus tundega, mis meil tekib raadiost uut laulu kuulates: et jumal küll, see on nii lahe, nii uus, aga tegelikult ei olegi uus. Kui sul on popmuusikas ainult neli akordi — mis muide on jäme lihtsustamine —, saad sellega siiski väga palju teha. Nii et ma ei usu, et see on tingimata probleem.
(Järgneb.)
Eesti keelde lühendatult tõlkinud
GERHARD LOCK
