Oggi basta aprire Spotify, TikTok o YouTube per imbattersi in una canzone generata con l’intelligenza artificiale. Una voce che sembra quella di un cantante famoso. Una band che non esiste. Un brano nato da una semplice descrizione testuale. Un’intera discografia prodotta in pochi giorni. La sensazione è che tutto questo sia appena cominciato e che ci porti chissà dove…
In realtà, la storia della musica realizzata con l’aiuto dell’intelligenza artificiale è molto più antica. Ha quasi settant’anni. E, per trovare il suo vero punto di partenza, dobbiamo tornare al 1957, quando due ricercatori decisero di affidare a un computer una parte del processo compositivo.
Da allora il rapporto tra uomo, macchina e musica non si è mai interrotto.
È cambiata la tecnologia. È cambiato il ruolo della macchina. È cambiata soprattutto la domanda che ci poniamo. All’inizio era: “Può un computer produrre musica?”
Oggi è: “Se una macchina può produrre una canzone indistinguibile da quella di un essere umano, chi è l’artista?”
La distanza tra queste due domande racconta quasi settant’anni di storia.
1957: quando il computer cominciò a comporre
Il primo capitolo fondamentale di questa storia porta la firma di Lejaren Hiller e Leonard Isaacson. All’Università dell’Illinois, i due ricercatori utilizzarono l’ILLIAC I, uno dei primi grandi computer digitali, per sviluppare una composizione musicale attraverso procedure matematiche.
Nacque così la Illiac Suite, considerata uno dei primi esempi storicamente documentati di composizione musicale realizzata con l’aiuto di un computer. Naturalmente non era intelligenza artificiale nel senso con cui utilizziamo oggi questa espressione. Il computer non ascoltava milioni di canzoni. Non comprendeva il concetto di “stile”. Non riceveva un prompt come: “crea una ballad pop malinconica con pianoforte e voce femminile.”
Hiller e Isaacson dovevano stabilire regole, vincoli e criteri. La macchina generava combinazioni. L’essere umano decideva come utilizzarle. Ma il principio era già rivoluzionario: una parte del processo creativo poteva essere delegata a una macchina.
Ed è qui che, in qualche modo, comincia tutto.
Prima dell’IA generativa c’era la composizione algoritmica
Per capire quanto sia lontana nel tempo questa storia bisogna fare una distinzione. L’intelligenza artificiale generativa contemporanea non nasce dal nulla. Prima di arrivare alle reti neurali e ai modelli generativi sono esistiti decenni di composizione algoritmica. La macchina veniva programmata per seguire determinate regole e generare sequenze musicali.
Non “imparava” necessariamente come fa oggi. Ma poteva esplorare combinazioni che un compositore umano avrebbe potuto impiegare moltissimo tempo a calcolare. La macchina diventava quindi una sorta di laboratorio.
ATTENZIONE: non sostituiva il compositore. Gli permetteva di esplorare uno spazio creativo più grande. Ed è un concetto che ritroveremo continuamente nella storia dell’IA musicale.
David Cope e la macchina che studiava i compositori
Negli anni Ottanta e Novanta arriva uno dei personaggi più importanti di questa storia: David Cope, musicologo e compositore statunitense.
Cope sviluppa EMI, Experiments in Musical Intelligence. L’obiettivo è ambizioso: analizzare opere di compositori differenti, individuare strutture ricorrenti e utilizzare quelle informazioni per generare nuova musica.
Bach, Mozart, Beethoven… La macchina viene utilizzata per studiare i loro linguaggi musicali e produrre composizioni che ne richiamano le caratteristiche. È difficile non vedere il collegamento con ciò che fanno oggi i sistemi generativi.
Naturalmente le tecnologie sono completamente diverse. Ma il principio è sorprendentemente simile: analizzare una grande quantità di materiale esistente, individuare dei pattern e utilizzarli per generare qualcosa di nuovo.
Nel 1993 Cope pubblica Bach by Design, rendendo ancora più evidente il problema che oggi accompagna ogni discussione sull’IA generativa: quando una macchina produce qualcosa basandosi sull’analisi delle opere di un artista, dove finisce l’influenza e dove comincia la copia?
È una domanda che oggi riguarda Suno, Udio e i dataset utilizzati per addestrare i modelli. Ma non è una domanda nata ieri oppure oggi… Ha almeno trent’anni.
2009: Emily Howell
Il lavoro di Cope prosegue con Emily Howell, un sistema più evoluto rispetto a EMI. Il progetto arriva a produrre composizioni che vengono raccolte in lavori come From Darkness, Light.
Ancora una volta, però, dobbiamo evitare un equivoco.
Non siamo davanti a un’intelligenza artificiale capace di creare una canzone completa come quelle che oggi possiamo ottenere da un prompt. Non esiste ancora la voce sintetica. Non esiste il mastering automatico. Non esiste il cantante virtuale.Non esiste il concetto contemporaneo di “text-to-music”. Esiste però una cosa fondamentale: la macchina partecipa alla composizione.
2016: l’IA entra nella musica pop
Il salto successivo arriva con Flow Machines, progetto sviluppato da Sony Computer Science Laboratories.
Nel 2016 viene presentato Daddy’s Car, una canzone costruita utilizzando un sistema capace di lavorare su caratteristiche musicali associate allo stile dei Beatles.
È uno dei momenti in cui il grande pubblico comincia a comprendere una possibilità nuova. La macchina può suggerire materiale musicale coerente con uno stile. Ma c’è un dettaglio fondamentale: il brano non è semplicemente “fatto dall’IA”.
L’essere umano continua a scegliere, modificare, arrangiare e produrre. È il modello che diventerà dominante per alcuni anni: IA come collaboratore.
2017: anche il metal viene generato dalle macchine
Nel 2017 Dadabots e Krallice pubblicano Coditany of Timeness. Le reti neurali vengono utilizzate per generare materiale musicale estremo, lavorando su caratteristiche del death metal e del black metal.
La macchina non si limita più a suggerire singole note. Comincia a riprodurre comportamenti musicali complessi. Ritmi. Riff. Pattern. Vocalità. Il computer comincia a muoversi sempre più vicino a ciò che percepiamo come “performance”.
2018: nasce il pop uomo-IA
Il 2018 è un anno fondamentale. Arrivano contemporaneamente diversi progetti che trasformano l’IA da esperimento tecnologico a strumento di produzione.
Skygge — Hello World
Benoît Carré lavora con Flow Machines su un album nel quale l’IA propone materiale musicale attraverso un sistema basato sulle cosiddette “Style Palettes”. L’artista indica una direzione. La macchina propone. L’essere umano seleziona e trasforma. Tra i brani più conosciuti c’è Shadow, con Kiesza.
Taryn Southern — I AM AI
Taryn Southern porta il concetto ancora più avanti. Per I AM AI utilizza diversi sistemi di intelligenza artificiale e machine learning per sviluppare basi, armonie e arrangiamenti. La voce e i testi rimangono umani. È un passaggio fondamentale. Per la prima volta l’IA entra sistematicamente nel processo di realizzazione di un intero album pop. Non è più una curiosità. È uno strumento di produzione.
Actress / Young Paint
Nel mondo dell’elettronica sperimentale, Darren J. Cunningham utilizza sistemi di machine learning per contribuire alla realizzazione di TRAVEL PAINT. La macchina entra nella composizione, nell’esplorazione sonora e nella costruzione dell’opera.
Yona
Con Yona, Auxuman introduce invece una nuova idea: l’artista virtuale. Non abbiamo più soltanto un essere umano che utilizza l’intelligenza artificiale. Abbiamo un’identità artistica che nasce, almeno in parte, dentro un ambiente digitale. È un’anticipazione di ciò che accadrà qualche anno dopo.
2019: l’IA diventa un partner creativo
Con PROTO, Holly Herndon porta il discorso a un livello completamente diverso. Il sistema vocale Spawn viene addestrato utilizzando numerose voci umane. L’IA non viene trattata come una semplice macchina che imita l’artista. Diventa una presenza all’interno del processo creativo. Una nuova voce. Un nuovo interlocutore. È una differenza importante. Perché comincia a emergere una concezione dell’intelligenza artificiale non come semplice strumento, ma come partner creativo.
Nello stesso periodo anche gli YACHT lavorano con il machine learning per generare frammenti musicali e idee poi sviluppate dalla band. La logica è ormai consolidata: la macchina genera possibilità, l’essere umano attribuisce loro un significato.
2020: quando la canzone smette di essere un oggetto fisso
Nel 2020 arriva un’altra trasformazione. Con Spleen Machine, Alex Braga lavora con il sistema A-MINT in un rapporto di improvvisazione uomo-macchina. Il sistema reagisce in tempo reale al musicista. Ogni esecuzione può quindi essere diversa. È una rivoluzione concettuale.
Per secoli abbiamo pensato alla musica registrata come a un oggetto: una canzone dura quattro minuti e trenta secondi. È quella. Sempre. L’IA introduce invece la possibilità di una musica che continua a generarsi.
Lo stesso principio emerge nei progetti di Endel. I suoi soundscape possono modificarsi in funzione del contesto, dell’attività, dell’orario e di altri parametri. La musica diventa così qualcosa di più simile a un ambiente che a una registrazione.
2021: la macchina comincia a restituire una voce agli assenti
È uno dei passaggi più delicati. Lost Tapes of the 27 Club utilizza sistemi di IA per ricostruire brani nello stile di musicisti scomparsi. Tra gli esempi più discussi c’è Drowned in the Sun, associato a Kurt Cobain.
Il problema diventa improvvisamente molto più profondo. Una macchina può imitare un artista. Ma può anche farlo cantare dopo la sua morte?
La domanda non riguarda più soltanto la tecnologia. Riguarda identità, consenso, memoria e proprietà dell’immagine.
Nello stesso periodo Holly Herndon sviluppa Holly+, mostrando però l’altra possibilità: non clonare una voce senza permesso, ma mettere la propria voce digitale a disposizione secondo regole definite dall’artista.
Sono due strade completamente diverse. Una porta al deepfake. L’altra alla licenza.
2022: l’industria discografica entra nella partita
Il caso FN Meka è emblematico. Un rapper virtuale, costruito attorno a un’identità digitale e a sistemi di intelligenza artificiale, firma con Capitol Records. Ma la voce è umana. È un dettaglio importante perché dimostra quanto sia difficile stabilire che cosa significhi davvero “artista IA”.
Quanto deve essere artificiale?
La voce?
I testi?
La musica?
L’immagine?
La personalità?
La biografia?
Il caso FN Meka esplode anche per le accuse di stereotipi razziali e viene rapidamente abbandonato dalla major. La tecnologia, improvvisamente, incontra la responsabilità editoriale.
2023: arriva la clonazione vocale di massa
Se esiste un momento nel quale il grande pubblico comprende davvero il potenziale dell’IA musicale, è il 2023.
Il caso è “Heart on My Sleeve” di Ghostwriter. Le voci sembrano quelle di Drake e The Weeknd. Ma non sono loro. Il brano diventa virale e viene successivamente rimosso.
Qui cambia completamente il problema. Fino a quel momento si parlava soprattutto di: “L’IA può creare musica?”
Adesso bisogna chiedersi: “L’IA può utilizzare la mia identità?”
La voce diventa una nuova frontiera del diritto d’autore, del diritto all’immagine e della proprietà dell’identità.
Grimes sceglie la strada opposta
Grimes reagisce in modo molto diverso. Con Elf.Tech, mette la propria voce a disposizione per essere utilizzata attraverso un sistema autorizzato. L’idea è semplice ma rivoluzionaria: se qualcuno vuole creare musica utilizzando una versione IA della mia voce, può farlo. Ma dentro un sistema nel quale l’artista mantiene un controllo e può partecipare economicamente al risultato.
È un modello completamente diverso dalla clonazione clandestina. La questione non è più: “Possiamo clonare una voce?”
La risposta è ormai chiaramente sì. La domanda diventa: “A quali condizioni possiamo farlo?”
E poi arrivano i Beatles
Nel 2023 esce Now and Then. Ma attenzione: non è una canzone generata dall’intelligenza artificiale.
Le tecnologie sviluppate per Get Back permettono di separare la voce di John Lennon da una vecchia registrazione. Paul McCartney e Ringo Starr completano il brano. È un esempio straordinario di come le tecnologie di machine learning possano essere utilizzate per il restauro e la separazione audio. Ed è importante distinguerlo dalla generazione. Perché una delle grandi difficoltà del dibattito sull’IA musicale è proprio questa: non tutto ciò che utilizza l’intelligenza artificiale è “musica generata dall’IA”.
2024: la macchina impara a fare una canzone intera
Con Suno e Udio cambia nuovamente tutto. Per la prima volta strumenti accessibili al grande pubblico permettono di descrivere una canzone con il linguaggio naturale e ottenere un risultato completo. Non soltanto una melodia. Non soltanto un arrangiamento. Ma: testo, voce, strumenti, struttura, produzione e sonorità.
A questo punto l’IA musicale esce definitivamente dai laboratori. Diventa democratica. Un musicista può utilizzarla. Un produttore può utilizzarla. Un creativo può utilizzarla.
Ma può farlo anche chi non ha mai studiato musica. Ed è qui che la storia cambia davvero scala.
Il caso Suno-Udio: quando arriva il copyright
Il 24 giugno 2024 la RIAA, per conto delle principali major statunitensi, avvia cause contro Suno e Udio. L’accusa riguarda l’utilizzo di registrazioni protette da copyright per l’addestramento dei modelli.
Il tema diventa enorme. Perché un modello generativo non nasce nel vuoto. Impara dai dati. E quindi arriva la domanda: se una macchina ha imparato ascoltando milioni di opere protette, chi deve essere remunerato?
La questione accompagna ancora oggi l’intero settore. E nel frattempo iniziano a comparire le prime risposte basate sulle licenze. Il passaggio è fondamentale: dalla guerra alla regolamentazione.
Randy Travis: l’IA che restituisce una voce
Nel 2024 accade anche qualcosa di molto diverso. Randy Travis pubblica Where That Came From. Dopo un ictus che aveva compromesso gravemente la sua capacità di cantare, la sua voce viene ricostruita utilizzando registrazioni precedenti e tecnologie di IA. Con il consenso dell’artista e del suo team. Qui l’intelligenza artificiale non serve a creare un falso Randy Travis. Serve a permettere al vero Randy Travis di tornare a fare qualcosa che la malattia gli aveva reso quasi impossibile. È uno dei casi più importanti perché mostra che la tecnologia può avere anche un significato profondamente umano. L’IA può sostituire una voce. Ma può anche restituirla.
2025: non vengono più create soltanto canzoni
Nel 2025 accade qualcosa che fino a pochi anni prima sarebbe sembrato fantascienza. Cominciano a emergere progetti nei quali non viene generata soltanto la musica. Viene generato l’artista.
The Velvet Sundown diventa il caso più famoso. Una band apparentemente reale raggiunge rapidamente numeri significativi sulle piattaforme. Poi emerge l’utilizzo massiccio dell’intelligenza artificiale nella produzione musicale e nella costruzione dell’immagine. Musica. Fotografie. Biografia. Identità. Tutto può essere sintetico. La domanda diventa quindi ancora più inquietante: se una band non esiste, ma milioni di persone la ascoltano, quella band è davvero “finta”?
Xania Monet: quando l’artista IA diventa un investimento
Xania Monet rappresenta un altro passaggio fondamentale. Dietro il progetto c’è una persona reale, Telisha “Nikki” Jones. I suoi testi vengono trasformati attraverso strumenti generativi in brani R&B. Il progetto raggiunge le classifiche e attira l’interesse delle case discografiche. Arrivano offerte fino a circa tre milioni di dollari. La questione non è più se l’IA possa fare musica. L’industria ha già risposto. Sì.
La domanda è: quanto vale commercialmente un artista la cui voce e produzione sono generate artificialmente?
2026: dalla sperimentazione alla normalizzazione
Nel 2026 l’intelligenza artificiale musicale entra in una fase diversa. Non è più soltanto una tecnologia sperimentale. Non è più soltanto un fenomeno virale. Sta diventando infrastruttura.
Eleven Music, Suno, Udio e altri sistemi lavorano verso modelli nei quali l’IA viene integrata nella produzione professionale. Parallelamente, cresce l’importanza del consenso e delle licenze. The Eleven Album, realizzato con la partecipazione di artisti che autorizzano l’utilizzo della propria identità e del proprio lavoro, rappresenta proprio questa direzione. Il futuro non sembra quindi essere necessariamente: IA contro musicisti.
Potrebbe essere: musicisti con IA.
Ma solo se esistono regole chiare.
2 agosto 2026: anche l’Europa interviene
Il 2 agosto 2026 entrano in applicazione gli obblighi di trasparenza previsti dall’AI Act europeo. È un passaggio storico. Perché l’IA musicale non è più soltanto una questione artistica o tecnologica. Diventa anche una questione normativa. Copyright. Consenso. Identità. Trasparenza. Informazione al pubblico. La tecnologia è arrivata al punto in cui la società deve decidere come vuole che venga utilizzata.
Quasi settant’anni di musica artificiale
Guardando questa storia nel suo complesso, possiamo individuare alcune grandi fasi.
1957 — La macchina esegue.
Il computer segue regole e produce musica.
Anni Ottanta-Novanta — La macchina analizza.
EMI studia gli stili dei compositori e genera nuova musica.
Anni Duemila — La macchina suggerisce.
I sistemi algoritmici diventano strumenti per esplorare nuove possibilità.
2016-2019 — La macchina collabora.
Flow Machines, Taryn Southern, Holly Herndon e altri trasformano l’IA in un partner creativo.
2020-2022 — La macchina diventa interattiva.
La musica può adattarsi, reagire e modificarsi in tempo reale.
2023-2024 — La macchina imita.
Arrivano i deepfake vocali e la clonazione dell’identità.
2025 — La macchina inventa l’artista.
Musica, voce, immagine e biografia possono diventare artificiali.
2026 — La macchina viene regolamentata.
Entrano in gioco licenze, consenso, copyright e obblighi di trasparenza.
Quindi l’IA ha davvero appena iniziato a fare musica? No. Ed è forse questa la parte più interessante della storia.
Quando oggi vediamo una canzone generata da Suno o Udio e diciamo: “Questa cosa è incredibile: l’ha fatta l’intelligenza artificiale!” stiamo osservando soltanto l’ultimo capitolo di una storia iniziata nel 1957.
La vera novità non è che l’uomo abbia iniziato a utilizzare le macchine per fare musica. Lo fa da quasi settant’anni. La vera novità è che questa tecnologia, per decenni confinata a università, laboratori di ricerca, compositori sperimentali e grandi aziende tecnologiche, è diventata accessibile praticamente a tutti.
Oggi non serve essere Hiller. Non serve essere David Cope. Non serve lavorare nei laboratori Sony. Non serve conoscere la programmazione o le note. Oggi può bastare una frase. Ed è proprio questo che rende il 2026 diverso dal 1957.
Nel 1957 un computer poteva aiutare un compositore a generare musica. Nel 2026 chiunque può chiedere a un computer di generare una canzone.
La tecnologia non ha inventato la musica artificiale. Ha semplicemente democratizzato una possibilità che esiste da quasi settant’anni.
E forse il vero punto della discussione, oggi, non dovrebbe essere “L’intelligenza artificiale può fare musica?” La storia ha già risposto.
La domanda vera è un’altra “Che cosa succede alla musica quando una macchina non è più soltanto uno strumento nelle mani del musicista, ma diventa uno dei soggetti del processo creativo?”
Questa è la storia che stiamo ancora scrivendo. E, a differenza del 1957, questa volta possiamo parteciparvi tutti.
