Macchine che sognano musica: i teenager italiani che insegnano all'IA a inventare suoni impossibili

C'è un suono che assomiglia a un violoncello che annegava in un acquario pieno di polvere cosmica. Un altro che ricorda il respiro di un edificio abbandonato, se quell'edificio avesse deciso di cantare. Nessuno di questi suoni esiste in natura. Nessuno è stato registrato in uno studio. Sono nati in una cameretta di Brescia, su un laptop da 600 euro, grazie a un diciassettenne che si fa chiamare Frekk0 e che ha passato l'ultima estate ad addestrare modelli di intelligenza artificiale generativa invece di andare al mare.

Benvenuti nel laboratorio più strano d'Italia. Non ha camici bianchi, non ha finanziamenti ministeriali, non ha nemmeno un nome ufficiale. Ha solo una connessione internet, un microfono economico e una generazione intera che ha deciso che i suoni già esistenti sono, fondamentalmente, una noia mortale.

Dataset, modelli e mille errori gloriosi

La storia comincia — come quasi tutto nella vita dei Gen Z italiani — da un tutorial su YouTube. Negli ultimi due anni, strumenti come AudioCraft di Meta, Stable Audio, Riffusion e vari modelli open-source hanno reso accessibile a chiunque la possibilità di generare audio partendo da testo, da campioni esistenti o addirittura da zero, attraverso il training su dataset personalizzati.

Il processo, spiegato in parole povere, funziona così: prendi un sacco di suoni (registrazioni ambientali, campioni di strumenti, rumori urbani, qualsiasi cosa), li dai in pasto a un modello che impara a riconoscerne le strutture, e poi chiedi al modello di inventare qualcosa di nuovo che segua — o rompa — quelle strutture. Il risultato può essere sublime, può essere orripilante, può essere entrambe le cose nello stesso secondo e mezzo.

Ginevra, 18 anni, di Torino, ha iniziato raccogliendo registrazioni di tram e metropolitane della sua città. Ha trainato un piccolo modello con quei suoni industriali e poi ha chiesto alla macchina di generare "qualcosa di triste". Il risultato — una texture metallica, pulsante, con armoniche quasi umane — è diventato il fondo sonoro di un podcast sperimentale che ora ha qualche migliaio di ascolti su Bandcamp. "Non sapevo cosa stavo facendo," ci racconta ridendo, "ma il modello evidentemente sì."

La cameretta come laboratorio di ricerca

Quello che colpisce di questa scena non è tanto la tecnologia in sé — che, diciamocelo, esiste da prima che questi ragazzi nascessero in forma accademica — quanto il modo completamente anarchico e autodidatta con cui viene assimilata e reinventata.

Nessuno di questi giovani sperimentatori ha frequentato corsi di informatica avanzata. Nessuno ha un background in ingegneria del suono. Imparano da Reddit, da Discord, da GitHub, da thread su X che diventano tutorial improvvisati. Si scambiano dataset come una volta si scambiavano i CD masterizzati. Si correggono a vicenda nei server dedicati. Formano, in sostanza, una comunità di ricerca informale che funziona molto meglio di quanto molti laboratori universitari vorrebbero ammettere.

Marco, 19 anni, di Napoli, ha costruito quello che definisce un "organo impossibile": un modello addestrato su campioni di organi a canne medievali, suoni di basso dub giamaicano e registrazioni di temporali. Il risultato genera accordi che nessuno strumento fisico potrebbe produrre, con risonanze che sembrano venire da dimensioni parallele. Lo usa per sonorizzare cortometraggi dei suoi amici. "Nessuno mi chiede come l'ho fatto," dice, "ma tutti vogliono che lo usi nei loro progetti."

Il lato oscuro della creatività sintetica

Sarebbe bello fermarsi qui, alla storia bella e romantica dei giovani geni incompresi. Ma Radio Blinko Blanko non è quel tipo di posto, quindi parliamo anche di quello che fa un po' più male.

Il primo problema è quello del copyright e dei dataset. Molti modelli vengono trainati su materiale audio di cui non si possiedono i diritti. Le registrazioni di artisti esistenti, campioni di album commerciali, persino le voci di cantanti reali finiscono spesso nei dataset senza che nessuno abbia chiesto il permesso. È una zona grigia enorme, e le cause legali che stanno esplodendo negli Stati Uniti arriveranno presto anche da questa parte dell'oceano.

Il secondo problema è più sottile: l'omologazione estetica. Quando migliaia di persone usano gli stessi strumenti e gli stessi dataset di partenza, i risultati tendono a somigliarsi. C'è un rischio reale che questa rivoluzione sonora, invece di moltiplicare le possibilità espressive, finisca per creare una nuova forma di uniformità — più sofisticata tecnicamente, ma altrettanto ripetitiva.

Luca, 20 anni, di Bologna, ha smesso di usare i modelli preaddestrati proprio per questo motivo. "Tutti fanno le stesse texture ambient con lo stesso sapore di IA," spiega. "Ho ricominciato a registrare io tutto, dalla A alla Z, e solo dopo do quel materiale al modello. Così almeno il punto di partenza è mio."

Organico e sintetico: dove finisce uno e inizia l'altro?

Forse la domanda più interessante che questa scena pone non è tecnica né legale, ma filosofica: cosa significa creare musica quando parte del processo creativo è delegato a una macchina?

I ragazzi che abbiamo incontrato hanno risposte sorprendentemente sofisticate. Nessuno pensa di essere stato sostituito dalla tecnologia. Tutti la descrivono come uno strumento — strano, imprevedibile, a volte frustrante — ma pur sempre uno strumento. Come un sintetizzatore modulare che risponde in modi che non ti aspetti, o come un effetto a pedale che si rompe nel modo giusto.

"L'IA non ha gusto," dice Frekk0 con una sicurezza disarmante. "Genera miliardi di possibilità, ma non sa quale è quella giusta. Quello lo so solo io. O almeno, ci provo."

E forse è proprio questo il punto. In un'epoca in cui gli algoritmi sembrano sapere tutto di noi — cosa ascoltiamo, cosa ci fa piangere, cosa ci fa ballare — questi ragazzi hanno trovato un modo per ribaltare la relazione. Non sono loro a essere analizzati dalla macchina. Sono loro che analizzano la macchina, che la smontano, che la rieducano, che la costringono a produrre qualcosa che l'algoritmo medio non avrebbe mai suggerito.

Frequenze libere, davvero

Qui a Radio Blinko Blanko il motto è suoni strani, storie vere, frequenze libere. E questa storia è tutte e tre le cose insieme: è strana quanto basta, è vera fino in fondo, e parla di una libertà che si conquista riga di codice dopo riga di codice, dataset dopo dataset, errore dopo errore glorioso.

I suoni impossibili di Frekk0, Ginevra, Marco e Luca non sono ancora nelle classifiche. Probabilmente non ci arriveranno mai, nel senso tradizionale del termine. Ma stanno già cambiando il modo in cui una generazione pensa alla musica, alla creazione, al confine tra umano e artificiale.

E se volete sapere come suona un violoncello che annegava in un acquario pieno di polvere cosmica, beh — sapete dove cercare.