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SpotifyのAI DJの驚くべき愚かさ

45日前原文(www.charlespetzold.com)

概要

  • AIの「知性」への期待と現実のギャップについての疑問提起
  • Spotify DJによるクラシック音楽の扱いの問題点
  • メタデータ設計の限界がクラシック音楽体験を損なう現状
  • AIとプログラマーの責任分界に関する考察
  • 今後のAIの進化や改善への懐疑的な見方

AIの「知性」と責任の所在

  • AIに「賢さ」を期待することがナイーブかどうかの自問
  • 「知性」という言葉の解釈が直訳的すぎる可能性への気づき
  • AIの愚かな挙動に対して、責任はプログラマーかAIかという疑問
  • AIと開発者の区別が妥当かどうかの考察
  • AIの不可解な挙動が生じた場合、開発者の責任が問われるべきかという問題提起

Spotify DJとクラシック音楽の現状

  • **SpotifyアプリのAI機能（Spotify DJ）**への期待
  • ポップ音楽中心のメタデータ設計がクラシック音楽に不向き
  • 「Song」タグの乱用によるクラシック音楽への無理解
  • クラシック音楽では「作曲家」が中心であるのに対し、ポップ音楽では「アーティスト（演奏者）」が中心
  • 複数楽章から成る作品の扱いが不適切で、楽章の順序や作品全体の流れが無視されがち

Spotifyでのクラシック音楽検索の問題

  • 「Beethoven 7th Symphony」を再生しようとした際、2楽章のみが再生されるケース
  • 「全楽章を順番に再生」と明示しても、楽章の順序や録音がバラバラ
  • 同じ作品の異なる録音・指揮者・オーケストラが混在し、全体として一貫性のない再生体験
  • 最終的には全く関係のないポップソングに切り替わるなど、AIの理解不足が露呈
  • 「プロンプトの工夫」で解決できる範囲を超えた根本的な問題を指摘

AIの限界と今後への懸念

  • AIが音楽を「作曲できる」との主張に対する疑念
  • 基本的な音楽概念すら理解できていない現状への失望
  • Spotify DJがベータ版であることを認めつつも、根本的な改善には懐疑的
  • 企業利益と西洋音楽伝統の保存との間に大きな乖離
  • クラシック音楽の扱いが企業にとって重要視されない現実への諦観

結論：AIとクラシック音楽のこれから

  • AIの「知性」への過度な期待は禁物という教訓
  • クラシック音楽のような複雑な文化的伝統をAIが真に理解し扱うには限界
  • メタデータ設計やAIアルゴリズムの抜本的な見直しが不可欠
  • AIの進化がクラシック音楽体験を改善する可能性はあるが、現状は懐疑的
  • 伝統文化の保存とデジタル技術の調和という課題の重要性

Hackerたちの意見

あの、クラシックを聴くっていう自己主張がウザくて、作曲家を何十人も挙げてたところで、もう無理だった。DJって言ったら、やっぱり現代のエレクトロニック音楽のことだよね。
└
そうそう、そこで彼に冷めた。すごく見栄っ張りに感じる。彼は「クラシック」とも言わず、「最も素晴らしい音楽の伝統」とか言ってたし。
└
「wanky」オーストラリア人/ニュージーランド人だね、笑
└
SpotifyのAI DJは、結構クールなセットを作ってくれるんだけど、俺はハイパーポップやアウトラン系のエレクトロニックミュージックを聴くから、クラシックのDJセットはちょっと変だよね、笑。クラシックの新作プレイリストを聴くのをおすすめするよ、めっちゃいいから。
└
自分だけじゃなくてよかった！彼が言ったこと、みんながその名前に馴染みがないことを自覚してるのが好き。
└
結婚式やディスコで有名なポップやダンスの曲をかける人もいるよね。前回行った時は、一般的に交響曲や弦楽四重奏を流すことはなかったし、重厚なバロックの曲をかけてみんなを盛り上げるなんてことはなかったよ。
└
私も同じく。最初はジョークだと思ったけど、最後まで読んでもオチがなかった？彼の本でWindowsプログラミングを学んだんだけど、トランスフォーマーモデルの基本的な理解がないのはちょっとショックだな…。それと、インストゥルメンタル音楽。全ての音楽のセットがポップソング＋西洋文明のクラシック音楽だと思ってるみたいだね ¯\_(ツ)_/¯
└
著者は今の時代で言う「パフォーマティブ・マン」って感じだね。
記事からの引用: > 「人工知能が賢いと期待するのはナイーブですか？『知性』という言葉の解釈があまりにも字義通りですか？AIが愚かな行動をしたとき、誰が責任を取るべきですか？プログラマーそれともAI自体？両者を区別することは適切ですか？それとも、AIの動作があまりにも神秘的で、プログラマーは責任を負わなくていいのでしょうか？私の意見では、これはプログラミングやプロンプトの失敗であって、AIの一般的な能力の失敗ではありません。基本的なプロンプトでAIが理解できることを証明できます: https://chatgpt.com/share/69b67906-0e18-8012-9123-718fc6422c... これは微調整なしの最小限の基本プロンプトで、同じユーザープロンプトを使っているので、AIはデフォルトで正しく応答することが示されています。おそらく、彼らが使っているAIは弱いモデルか、プロンプトがモデルに対して逆効果を促しているのかもしれません（例えば、プロンプトが「提案に基づいて1曲返して、その後は似たアーティストの曲を返す」とか）。> AIが音楽を作曲できると言っている人もいるけど、基本的な音楽の概念すら理解できないのにどうやってそれができるの？悪いプロンプトに基づいてSpotifyのDJ機能から音楽を生成するAIの能力を推測しようとするのは、限界があるよね。『AIは音楽を作曲できるか』の証明は、実際に作ってみることにある。AIモデルはすでにある程度クラシック音楽を作曲できていて、音楽理論も理解できるから、あとは質や好みの問題になるだけだと思う。
└
プロンプトの話を持ち出すのはちょっと気持ち悪いね。ユーザーに責任を押し付けようとしてるみたいで。プロンプトは全部クリアだったし、ユーザーエラーに責任を押し付けるのはナンセンスなバカげたことだよ。あと、世界がどうあるべきかじゃなくて、今の世界を見てみることをおすすめする。この業界がすべてに持ち込んでる醜いAIの触手の一つで、世界を滅ぼしてるんだよ。これが実際の現実で、世界を愚かで面白くない、つまらない場所にしてる。
└
> もしかしたら、プロンプトは「提案に基づいて1曲を返し、その後は似たアーティストの曲を提案する」って言ってるのかも。ロイヤリティが高いアーティストから基本料金のアーティストにリスナーを誘導するプロンプトがある可能性はどれくらいあるんだろう？もし俺がMBAだったら、絶対にその方向に進むね。
Spotifyとか、好みを追跡しようとするサービスを使ってみたけど、なんか、つまらないんだよね。人間が選んだDJセットの方が断然面白い。普段はdublab（ロサンゼルス、ケルン、バルセロナ）やnts1（主にロンドン）、nts2（場所が変わる）を聴いてる。1時間か2時間のDJセッション（ライブか録音）をやってて、普段は聴かないような音楽が聴けるし、時には嫌いになることもあるけど、だいたいは楽しめるよ。
└
タイニーデスクは自分で検索して再生しなきゃいけないけど、無名のアーティストや有名なアーティストが寄付してるパフォーマンスは深いよ。彼らはヒットした瞬間を知ってるし、ほとんどがアコースティックで、全員ミュージシャンを使ってる。テープもシーケンサーもなし。そんなパフォーマンスを一度聴いてみたら、1週間は他のものはいらないかも。
└
NTSは本当に素晴らしいよね。ストリーミングアプリのアルゴリズムは、背景に音を流したいだけの人向けに作られてて、味気ない。
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なんだかんだで、Soundcloudが俺が楽しむ音楽を見つける主要なソースの一つになってる、DJセットを通じて。
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Spotifyには、Twitchスタイルの人間がホストするラジオショーがあったらいいな。動画はなしで、ライブチャット付きで。カタログにフルアクセスできれば、いい音楽を中心にしたコミュニティが簡単に復活すると思う。
└
Spotifyや似たようなサービスを使ってみたけど、なんか、つまらないんだよね。人間が選んだDJセットの方が断然面白い。AIが自動で何かをキュレーションする際の大きな問題は、入力データが大体ひどいこと。キュレーションされるものの類似性に基づいてるけど、人はあまりにも似てるものや、逆にあまりにも違うものを求めてないからうまくいかない。ランダム性に基づいても、調和が取れないからダメだし、データのパターン（Xを聴いた人はYを聴いたから、Xを聴く人にYを勧める）に基づいても、リスナーの好みが大多数と一致してないと機能しない。データのパターンを複数導入すると、すぐにバリエーションが失われて、面白さがなくなっちゃう。この問題は難しい。SpotifyやNetflix、YouTubeなどが何億も投資しても、誰も本当に解決できてない。人間は多分、アルゴリズムが選ぶことを受け入れるには気まぐれすぎるんだと思う。DJのようなテイストメーカーがもたらす社会的証明が欠けてる。
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これ、すごくいいね！おすすめをシェアしてくれてありがとう。NTSを聴き始めたら、気づいたら長いこと聴き続けてた。他にもいいおすすめがあったら、ぜひ教えてほしいな。ありがとう！
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自分でミックステープを作ったり、CDからMP3をミックスするのが好き。コンサートの後にバンドから直接買うこともあるし。あとは、広告があってもヨーロッパのラジオをいくつか聴いてる。外国語のスキルを保つための目的もあるからね。YouTubeでの運良く見つけたアルゴリズムの宝石や、KEXP、Tiny Desk、ARTEコンサート、Coloursチャンネルもいい感じ。Spotifyにはハマらなかったな。
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あなたが言ってるのは、レコメンダーシステムに関わる人たちが言う「セレンディピティ」ってやつだと思う。セレンディピティを最大化しつつ、比較的高い関連性や推薦成功率を維持するのは、結構難しい問題らしいね。LLMがそれを変えたかどうかは分からないけど。
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これらのヒントありがとう！YouTubeの方がSpotifyよりもいいおすすめをくれることがあるって気づいたよ。今、NTSの「イタリアンライブラリー、サウンドトラックとOST」のガイドをチェックしてる。ギャングスタ音楽は避けてるけど、クラシックやOST、落ち着いたジャズ、トランスなどがあれば大丈夫 :) あるセクションにはちょっと引いたけど、無視できるし。あ、Spotifyで「NTS Guide to」を検索したら、みんながプレイリスト作ってる！最高！ありがとう！
自動音楽プレイリストに満足できる人がいるのが不思議だよね。Pandoraが新しかった頃は数時間楽しめたけど、結局いつも変な曲を流したり、同じ50曲を延々と繰り返したり、レコード会社がプロモーションのために金を払ってる新しいクソ曲を流したりするだけ。なのに、最近はみんなSpotify中毒みたいだね。大半の人はそれで満足なんだろうな。
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私の観察では、普通の人はAI音楽でいっぱいの現代のプレイリストにうんざりしてるけど、何も行動を起こそうとはしないみたい。個人的には、ずっと前にプレイリストをやめて、YouTubeのDJセットに切り替えた。SpotifyのAI DJよりも何百万倍も良いからね。これには技術的な失敗だけじゃなくて、DJたちは未発表のトラックや自分のプライベートエディットにアクセスできて、もっと大胆なことをする意欲があるから。AI DJは、観客が叫ぶようなサプライズの変化を絶対にしないよ。
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パンドラは、俺にとって唯一、ちょっと価値のあるものに近づいたサービスだった。だいたい俺が聴きたい曲を選んでくれたし、もう10年くらい前の話だけど。他の選曲サービスは、いつもゴミみたいな曲ばっかり流してた。パンドラはスキップ制限があって（有料版でも）、それが無価値だったけどね。それでも効果的だったけど、やっぱりゴミも流れてきた。この人はクラシック好きみたいだけど、選曲サービスは本当にダメだよ。クラシックはずっとひどい扱いを受けてきた。アップルがクラシックを別のアプリに分けたのは超残念。俺はいつも普通の音楽と混ぜて楽しんでたから。クラシック音楽について言えるのは、どの演奏も「カバー」だってこと。誰がその曲を演奏するかは、誰が作ったかと同じくらい大事なのに、選曲サービスはそれを理解してないみたい。MP3タグはほとんど価値がないよね。すごく限界があって、なんで改善されないのか分からない。
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俺は古い音楽、特に1950年代や1960年代の曲をたくさん聴くんだけど、周りに聴いてる人がいないから、発見するのが本当に大変。パンドラは20年くらい前にすごく良かった。聴いたこともない曲を紹介してくれたから。特に50年代は「ワンヒットワンダー」が多かったから、バンドを聴くだけじゃ他の好きな曲を見つけるのは難しかった。Spotifyはあんまり使ってないから比べられないけど、パンドラは最高だった。今のところ、YouTubeのプレイリストが一番の代替手段だね。
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Pandoraで素晴らしい音楽をたくさん見つけたよ。運が良い時もあれば、そうじゃない時もあるけど、Pandoraが勧めるものの95%はスルーする覚悟が必要だね。でも、ちゃんと使えばいい発見ができるよ。
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ちょっと手動でキュレーションすることでこの問題に取り組んでるものを、時々作ってるんだ。興味のあるジャンルを選ぶと、自分の音楽ライブラリから自動更新されたプレイリストが作成されるんだ。音楽の選択肢を広げるための他の実験的な機能も計画中だけど、まだ実装されてない。 [1] https://riffradar.org/
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SpotifyのDiscover Weeklyは、最初は本当に良かった。他の推薦サービスとは次元が違ったよ。Bandcampで買った音楽の90%は、Discover Weeklyがなかったら絶対知らなかったと思う（Bandcampの推薦機能はイマイチだし）。でも、権利者がそれを利用したり、Spotifyがいじったりして、今のDiscover Weeklyは昔の影も形もないね。
AI DJは試したことがないからコメントできないけど、著者に共感するのが難しい。批判に価値がないわけじゃないけど、技術の利点と欠点を探る本当の試みがないから。AIについて文句を言う人にこういうパターンがよく見られる。うまくいかない狭いケースを取り上げて、全体を否定するんだ。AIは人間じゃないから、限界があるのは当然。AI支援のコーディングでも同じことを見た。AIがXYZのセキュリティリスクを引き起こしてるって文句言ってる人たち、悪い、クソだって。確かにそうかもしれないけど、たった一文でネイティブのMacアプリを作れるって事実を無視するのはなんで？それは少なくともいくつかのことには役立つはずだよね？
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>それは少なくともいくつかのことには役立つはずだよね？君が説明した例では、そうじゃないよ。品質や仕様（その一文）への準拠は確率的だから、良くないんだよ…
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> これは本当かもしれないけど、なぜ「フルブローンのネイティブMacアプリを作った」と言うのを一文で無視するの？実際に「フルブローンのネイティブMacアプリ」に到達するために必要な修正を無視してる理由と同じだと思う。アプリが「Hello World」を印刷するようなトリビアルなことをする場合を除いて、単文で済むことはほとんどないよ。
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基本的には、「AI」ができることは「AIエヴァンジェリスト」が主張することとは全然違うから。1人の「AIエヴァンジェリスト」が懸念や限界について触れてるのを見たことがない。ただ「もっとAIを投入しろ」とか「5年後には良くなる、ちょうど冷融合の頃に」とかだけ。> フルブローンのネイティブMacアプリを作ったみたいに、実際には自分のテストを通過しなかった「Linuxをコンパイルできる」フルブローンのCコンパイラを作ったの？狼が本当に来たときに、ずっと狼が来ると叫んでたら、誰も信じてくれないよ。
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なんか変な見解だね。Spotifyの製品に対する正当な批判を無視して、「一文でMacアプリを作れる」みたいな話に飛び込むのはどうかと思うよ。
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> これが本当かもしれないけど、フル機能のネイティブMacアプリを一文で作れるって事実を無視するのはどうなの？ちょっと大袈裟じゃない？今、VSCodeでCopilotを立ち上げて「MIDIコントロールチェンジをトラック出力に注入するDAWプラグインを作って」って入力したけど、どこから始めればいいかすら分からなかったよ。
なんか変な記事だね。技術を理解してるはずの人が書いたのに（「本」タブをクリックしてみて - 著者は技術者だよ）。これはAIの話じゃなくて、著者は主にSpotifyがクラシック音楽用に設計されてないことを指摘してるだけ。これは製品の問題だよ。Spotify DJは基本的に「声のインタールード付きのシャッフル」みたいなもんだし、アルバムを通して再生しないようにするための非AIコードも入ってるかも。そもそも、AIって一つのものじゃないから、「このベータ版のSpotify機能は役に立たないから、AIは無意味だ」って一般化するのは変だよ。例えば、著者が「これができないなら、どうやって音楽を作れるの？」って言ってるのは、カテゴリーエラーだと思う。正直、この記事全体とそのトーンには驚かされるよ。いろんな意見を混ぜて一つの傘の下にまとめようとしてるけど、文章の約50%は特定のクラシック曲の名前を挙げてるだけだし。Spotify DJ機能がひどいってのには同意するけど、これは議論を提示するにはあまりにも非効率的だと思う。
└
ごめん、でもこのベータ版の製品はもう2年以上経ってるから、もっと良くなってるべきだと思う。あなたの「驚くべき」コメントとは違って、少なくとも彼は自分で記事を書いてるからね。
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「私」がほとんどクラシック音楽で、これが音楽プラットフォームなら、その批判は無理ないと思う。クラシック用の特別なシステムプロンプトで適応できるはずだよ。
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> 「本」タブをクリックしてみて - 著者は技術者だよ それは彼を過小評価してるね。チャールズ・ペッツォルドはWin32とMFCのプログラミングに関する権威ある参考書を書いた人だから。ドナルド・クヌースを講師と呼ぶようなもんだよ。
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ペッツォルド氏の本『Code』は素晴らしいから、ぜひ読んでみてね。
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> 例えば、著者が「これができないなら、どうやって音楽を作曲できるのか？」と言っているのは、カテゴリエラーだ。それは本当にカテゴリエラーではない。むしろ、問題を提起している。DJとしての能力と作曲する能力が同じだという前提を持っていて、その前提を使って、クラシックの楽章をDJできないことが作曲できないことにつながると示唆している。カテゴリエラーは、AIに持てない属性を割り当てることだ。もっと言うと、「AIが音楽をDJできないなら、その色が何か知る方法がない」という感じになるだろう。
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AIを使って音楽を分析したり、作曲したり、演奏したりする歴史は長いよね。アタリ・ケンブリッジ研究所 - パート5: デイビッド・レヴィットがリスプマシンでミュージックボックスを紹介してる。 https://www.youtube.com/watch?v=ocwsVkqEKys アタリ・ケンブリッジ研究所 - パート6: トム・トローバーと一緒にミュージックボックス、ジム・デイビスとのドラムマシン。 https://www.youtube.com/watch?v=DhA0FGsin_s シンシア・ソロモンは、セイモア・パパートやマーヴィン、マーガレット・ミンスキー、子供たちがロゴをプログラミングしたり、カメと遊んだりする珍しいクラシックビデオの宝庫をMIT AIラボやMITメディアラボ、アタリ・ケンブリッジ研究所で共有してるよ。 https://news.ycombinator.com/item?id=28604629
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> 例えば、著者が「これができないなら、どうやって音楽を作曲できるの？」って言うのは、カテゴリーエラーだと思う。著者のバックグラウンドを考えると、意図的に怒らせようとしてるんじゃないかな。LLMがRの数を数えられないから文法的に正しい文を生成できないって言うのと同じくらい馬鹿げてる。彼が本気でその論理が正しいと思ってるとは思えない。
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クラシック音楽でDJをする人なんているの？クラシック音楽について少しでも知っていれば、DJセットのようにミックスするべきじゃないって分かるし、そのためにDJアルゴリズムを最適化することもないよ。
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実際のところ、多くの「AIの問題」は「データの問題」だってことを掘り下げていくと、あまり不思議じゃないかもね。
音楽のAI DJって、レストランレビューを書くAIみたいなもんだよね。理論的には可能だけど、機械がどう思ってるかなんて正直どうでもいい。人間、しかも専門家の意見が聞きたいんだよね。YouTubeでDJミックスをたくさん聴くけど（例えばHör Berlinは最高）、そのDJが何を選ぶかが魅力の一部なんだよ。出身国でどんな音楽を聴いてるのか、どう解釈してるのか、何とミックスしてるのかとか。DJによっては、ミュージシャンみたいに個性的なビジュアルブランドもあるしね。匿名のAIが最適化された音楽リストを選ぶって、なんか本来の目的を台無しにしてる気がする。
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SoundCloudの自動リストを使って新しい音楽を発見するのが好き。たまにハズレもあるけど、素晴らしいトラックが見つかることもあるよ。意図的にやってるから、スキップトラックやハートボタンには気を使わないとね。
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確かに、人間が音楽を提案するのとは違うけど、アートを楽しむためにアートを消費する人もいるからね。キュレーターのためじゃない！どちらも価値があるよ。
これは核心の議論とはあまり関係ないけど、著者はApple Music (Classical) に切り替えた方がいいと思う。クラシック音楽に特化した発見や整理の仕組みがあって、素材を見つけたり保存したり楽しんだりするプロジェクトがずっと良くなるよ。ブックレットのPDFも含まれてるし、同じ曲を異なる演奏者の録音で簡単に比較できるんだから！
SpotifyのDJの本当の問題は、よく使っているとフィードバックループに入って、好きだと思っている曲ばかりを繰り返し流すことだよ。新しい音楽を見つけるのが下手なのが皮肉だね。SpotifyのDiscover Weeklyのアルゴリズムは結構いいと思う時もあるけど。
これ面白いな。音楽のセンスがいい人が、ただのバックグラウンドミュージックやラジオ風の選曲を求めてる人向けの機能を使ってるって。