Yapay zekâ kullanımı müzik bağlamında ziyadesiyle sık olmasına karşın, her nedense konunun tartışmaya açıldığı pek görülmez. Bunun nedeni, yapay zekânın ekseriyetle ve başat olarak görsel/imaj üretimi için kullanılıyor olması olsa da, yine de, düşünüldüğünde, yapay zekânın müziğe etkisi, örneğin sinemaya ya da fotoğrafa etkisine kıyasla, çok daha köklüdür. Hakikaten, müziğe dair her tür sürece bakıldığında, bugün, yapay zekânın sirayet etmediği bir tanesine rastlanmıyor. Sesin imali, işlenmesi, dönüştürülmesi, sunum ve dağıtımı ve dahasını, özetle müziği, günümüzde yapay zekâdan bağımsız düşünmek zor, belki de imkânsız. Dolayısıyla, “yapay zekâ müziği”ni de bu minvalde yeniden tanımlamak gerekiyor: Bir “müzik türü” değil, müziğin yapay zekâyla hemhâl olduğu bir paradigma.

Bu paradigmanın birden çok yönü var, dolayısıyla yalnızca yapay zekâ araçları vasıtasıyla üretilen müzikleri kapsamıyor. Bu, paradigmanın başat olarak görünür bir yönü sadece. Bunun haricinde, müziğin tüketimi ve alımlanışını, üretim ve yapımını, simbiyotikleşmesini, yeniden kodlanışını, hatta suni bir biçimde şahsiyet kazanmasını ilgilendiren yönler mevcut. Bunlar, sırasıyla değil karışık bir biçimde algoritmik, programatik, taksonomik, otomatik, sistematik, estetik ve sembolik yönlere karşılık geliyor. Ve her biri yapay zekânın müzikle kurduğu ilişkinin bir başka boyutunu imliyor.

Grimes, AI Lullaby, 2020 (with Endel)

İlk yön, tüketime ve alımlamaya dair. Bugün dinlenilen çoğu müziğin, düne kıyasla “keşfedilen” değil “önerilen” olma niteliğini taşıması temelli bir başkalaşımdır ve bu yönü ifadelendirir. Bundan kasıt, bugün müziğin bize ulaşma şeklinin, organik olmaktansa algoritmik oluşu. Örneğin artık hangi müziğin dinleneceği seçilirken bir eleştirmene ya da bir müzik gurusu veya nerd’üne ihtiyaç duyulmaktansa, kullanılıyor olan uygulamaların, mesela Apple Music’in, YouTube Music’in ve Spotify’ın öne çıkardığı albüm, tekli ya da EP’lere göz atılıyor. Tabii bu “öne çıkartma” hâli de rastlantısal değil, yine bir yapay zekâ işlemini varsayıyor: Kullanıcı verilerinin toplanması, derlenmesi ve oryantasyonu. Bu oryantasyon özel olduğu gibi genel de, Spotify’dan bir örnekle: “Haftalık keşif” kısmı özel oryantasyona örnekse, her sanatçının sayfasında yer alan “hayranların hoşlandığı diğer sanatçılar” kısmı genel oryantasyona örnek. Ama her hâlükârda şu kesin: “Dinlenir olan” şey, algoritma dolayımında dinlenir şey, dolayısıyla makine dolayımlı olarak tüketilir şey de. Artık keşif tevâfuktan mülhem değil, daha ziyade, teknik bir tabirle, “matriks faktorizasyonu”yla tanımlı.

Bunun bir uzantısı olarak, ikinci yönde, müziğin taksonomisindeki bir dönüşüm söz konusu. Spotify yine merkezi örneği teşkil ediyor: Bu uygulamada oluşturulan listelerin çoğu, esasında müzik trendlerine ve kullanıcı verilerine dayanarak oluşturuluyor; dolayısıyla da algoritma temelliler. Her ne kadar editörlerce üstlerinden geçilse de, yine de dayandıkları bilgi, enformasyon, yapay zekâ tarafından sağlanıyor ve dahası, bir loop da üretiyor: Bu listeler ziyadesiyle takip edilir, dolayısıyla da görünür olduğundan, sanatçılar da bu listelere parçalarını sokabilmek adına müziğini standartlaştırıyor, ki bu da en nihayetinde listelerin benzer parçalarla dolmasını sağlıyor, bir tür negatif geribildirim döngüsünü sürece nakşediyor; yani listeler olduğu gibi kalıyor; isimler ve parçalar değişse de “genel eğilim” değişmiyor. Dolayısıyla, müziği “türlere bölen”, ama bunu yaparken de standartlaştıran bir yapay zekâ etkisi, müziğin sınıflandırılışında azımsanamayacak düzeyde. Eski günlerin CD, plak ve kaset alışverişiyle koşullu “türleştirme”sinin yerini alan bir indeksleme şekli.

Holly Herndon, PROTO, 2019

Diğer taraftan, üçüncü yön, yapay zekâ programları aracılığıyla otomatikleşen ses işleme süreçlerini ilgilendiriyor. Miks ve master işlemlerinin otomatikleştirilmesi en tipik örnekler: Ableton ve Logic gibi programlarla (DAW) her geçen gün daha da eklemli hâle gelen yapay zekâ araçları, örneğin, genelinde ses işleme, özelinde ise müzik üretiminin mühendislik boyutunun otomasyonunun bir ifadesi. Bu bağlamda müzik, elle işlenen değil otomatik olarak işletilen, filtreler ve bu filtrelerin toplu hâlde varlık gösterdiği efektler, “hazır işlev” yada asset’ler üstünden duyumu koşullanan bir şey. Bu açıdan bakıldığında da “üretim sonrası” sürecinde insanlardan çok yapay zekâ asistanlarının iş gördüğü bir deneyim ufku müzik. Diğer bir deyişle, müziğin mühendislikten giderek soyutlandığı, müzikte makineler vasıtasıyla yapılanın doğrudan makinelerce yapılmaya başlandığı bir bağlam söz konusu. Her müziğin her müziği tınısal bir düzeyde andırdığı bir bağlam. Bir “otomatik müzik” bağlamı.

Programatizm, bir başka yandan, söz ettiğimiz paradigmanın dördüncü yönünü oluşturur. Bundan kasıt, müzikal kompozisyonlar yaratan, müzikal örüntüleri tanıyan bir programın, yapay zekâ araçlarınca destekli bir programın imalidir. Bugün varlıkları bir norm hâline gelmiş olsa da, bu tür programlar esasında 60’lardan beridir faal. Örneğin Ray Kurzweil’in 1965’te ürettiği “müzik yazılımı” bir örnek, ama bir diğer örnek de 2002’de François Pachet tarafından üretilmiş, bir müzisyen canlı performansı kesmesi hâlinde onu devam ettiren, müzikal bilginin hem iletilebildiği hem de bu bilgiyle kendince etkileşime giren Continuator. 1997’de David Cope’un Johann Sebastian Bach’ın müziğini taklit etmesi ve çeşitlemesi için ürettiği EMI’ı ise bir diğer örnek. Tüm bu örnekler ve dahasında, öte taraftan, sorun benzer: Müziğin makine tarafından da üretilebilir olmasını mümkün kılmak. Yani müzikal işlemleri yalnızca otomatikleştirmemek, ama müziğin ta kendisini, baştan sona programatikleştirmek. Yapay zekânın müzik sektörüne yalnızca bir asistan değil bir sanatçı olarak da dahiliyeti.

Beşinci ve sistematik diyebileceğimiz yön ise dördüncü yönle bağlantısında ortaya çıkar: Suno AI ve Udio gibi araçların üretimiyle birlikte, artık müzik farklı tür programlar aracılığıyla farklı müzikal görevleri yerine getirmekle kalmaz, ama tüm bu görevleri tek bir sistemin içinde kapsar. Temel fark şuradadır: Eski tipte müzik yazılımları belli tipte ve sınırlı sayıda veri ya da girdiyle iş görüyordu, yeni tipte yazılımlar ise olağanüstü çapta veri kümeleriyle iş görür ve bir kompozisyonu baştan sona, sessel olmayan öğeleri de içerecek şekilde (örneğin “lirik”ler), basit bir yönerge ya da talimat üstünden yaratır. Bu raddede ise müziğin programatikleşmesindense sistematikleşmesi söz konusudur: Müzik artık işlemsel olduğu kadar eklemli bir sistemin çıktısıdır ve müzikal jest, öğe, tür ya da örüntüler, hep birlikte bir jeneratif sistemin içinde kodludur ve türlü hâlde çeşitlenmeye de her daim açıktır. Sistem müziği.

Estetik yön, sona gelirken, sistematik diyebileceğimiz yönün ötesinde bulunur ve daha ziyade insan-makine arayüzüyle alakalıdır. Burada kasıt, simbiyotik müziktir; yani insanın yapay zekâ araçlarını kullanarak, fakat kendi sesi, sözü ya da bestesini de sürecin içine katarak imal ettiği, melez bir müzikallik. Türlü örnek bulunsa da, Grimes’ın, Arca’nın ve Holly Herndon’ın müziği, temel örnekleri oluşturur. Grimes’ın teknoloji şirketi Endel’le iş birliği içinde ürettiği “AI Lullaby”, mesela, tamamen jeneratif yapay zekâ tarafından imal edilmiş bir ambient soundscape ve bir müzik videosudur; Grimes’ın sesinin de işlenip başkalaştırıldığı, full versiyonunda adaptif bir uyku soundscape’i olarak da iş gören bir çok yönlü çalışmadır. Diğer taraftan Arca, benzer bir yapay zekâ programı olan Bronze’la, KiCki albümünde yer alan “Riquiquí” parçasının yüz farklı remiksini ürettiğinde, esasında kendi üretimini bir başka zekânın yorumuna, dizisel çeşitlemesine açar; böylelikle yaratımı ile yapay zekânınkini kesiştirir. Son olarak, Herndon, kendi vokaline doğrudan eşlik eden, sentetik ve çoksesli bir yapay zekâ şarkıcısı olan, kendisinin “YZ bebek” olarak adlandırdığı Spawn’la, PROTO albümündeki “Godmother” parçasında iş birliği yaptığında, aslında yapay zekâ bağlamında simbiyotik sanatın mükemmel bir örneğini verir: Artık enstrüman ya da ses (bu örnekte vokal) yapay zekâ tarafından dönüştürülen bir şey değildir yalnızca, ayrıca enstrümanın, sesin kendisidir de. Bu örnekleri toplu hâlde değerlendirince, yapay zekânın müziğin estetiğini de değiştirdiğini görürüz. Artık müziğin estetiği insani, insan merkezli değildir sırf, ek olarak ve giderek basınçlı bir şekilde mekaniktir. Yapay zekâ müziği duyuran odak ya da faillerden biri hâlini alacaktır.

Arca, KiCki, 2020 (LP)

Son olarak, sembolik yönden söz etmek lazım. Bu yönde ise yapay zekânın baskın olarak avatar’lar üzerinden müzik kültürüne giriş yaptığını görürüz. Vocaloid’ler en temel örnektir: En ünlü vocaloid’lerden olan Hatsune Miku, herkese açık bir ses ve söz sentezleme yazılımına bağlı bir maskot olarak, herkesçe kullanılan (CC lisanslı), düet dahi yapılan (Ashnikko’nun Miku’yla yaptığı “Daisy 2.0” parçası) bir avatar’dır ve bu vasıfla sembolik bir değeri de haiz olmuştur; dinleyicileri olduğu gibi hayranları da vardır. Keza, Trevor McFedries ve Sara DeCou tarafından üretilmiş Miquela da, kurgusal bir karakter olduğu kadar bir vocaloid’dir; Instagram’da ünlendikten, bir tür influencer olduktan sonra “müzik yapmaya başlamış” bir avatar’dır. Ama tabii, Velvet Sundown nihai örneği oluşturur: Albüm kapaklarından grup fotoğraflarına, müziklerinden liriklerine dek, her bir veçhesi yapay zekâ tarafından üretilmiş bir “müzik grubu”. Bu bağlamda ise mesele, yapay zekânın artık salt bir ses olmaması, bir söz, bir yüz, bir vücut, dolayısıyla derli toplu bir mevcudiyet de kazanmasıdır, ki bu da yapay zekâ dendiğinde artık akla “araç” addedilen bir şeyin gelmesini önler. Yapay zekâ ki bağımsız ve dağıtık bir varlıktır da. Bir avatar, bir semboldür; sesi, sözü, müziği de kapsayan bir “genel imge”dir.

David Cope, Soft­ware-Tools, 1995 (Kaynak - crescendo.de)

Bütün bunlar hesaba katıldığında, son olarak ne söyleyebiliriz? Yeni müzik kültürünün baştan aşağı yapay zekâ dolayımlı olarak iş gördüğü kesindir; bunu söylemek mümkün. Ama bir yandan da kesin olan, bunun yeni bir trend olmadığıdır: IDM’in, Aphex Twin ve Squarepusher gibi müzisyenlerin öncülüğünde ortaya çıktığı vakitten bu yana, takriben 90’lardan beri müzik, bilinçli olarak daha da makineselleştiriliyor. Aynı on yılda David Cope’un yarattığı (müzikal notasyonu bir bilgisayar kodu olarak okuyan) besteci-program Emily Howell’ın zuhur etmesi de bir diğer kayda değer örnek (Howell’ın ilk albümü için bkz. From Darkness, Light). Bugün varılan noktada ise müziğin yalnızca üretiminin değil, tüketim, arşivleme ve programlamasının da yapay zekâ vasıtasıyla yapıldığını görüyoruz. Bu da demek oluyor ki işbu trend dünden bugüne gelişim hâlinde. Dünün sonolojisi söz konusu olduğunda makineleşme müzikteki bir diğer eğilimdi, bugünün sonolojisi, neo- ya da yeni sonoloji söz konusu olduğunda ise yegâne eğilim gibi duruyor. Artık müziğin yapay zekâdan bağımsız deneyimi bir alternatif, yapay zekâyla deneyimi ise giderek bir norm.