La nueva herramienta “AI Stories with IBM Watsonx” creará texto, imágenes, animaciones y videos basados ​​en una variedad de fuentes y noticias en tiempo real antes y durante los premios. Además de que el equipo editorial de Recording Academy utilice AI Stories, los fanáticos también podrán crear su propio contenido de IA con un widget en el mismo sitio web de los Grammy. El sitio web también proporcionará una transmisión en vivo de los premios del 4 de febrero y otros días de cobertura.

El plan es utilizar también AI Stories para crear contenido para compartir ideas sobre más de 100 artistas nominados y ganadores del Grammy. Los datos de capacitación provienen del contenido de The Recording Academy y otros datos históricos, páginas de artistas, perfiles de Wikipedia y una variedad de otros contenidos disponibles públicamente, como artículos sobre música y los Grammy.

“La realidad es que tenemos millones de artículos de noticias en nuestro sistema de contenido”, dijo Ray Starck, vicepresidente de estrategia digital de The Recording Academy. “Una cosa es hacer una búsqueda y ver algunos resultados, pero también es poder ver ese contenido y tal vez aprovechar una oportunidad para algo que podría ser un tema candente en este momento dentro de la industria. Todo se mueve muy rápido”.

En una entrevista con Digiday, Starck dijo que el objetivo es experimentar con IA y al mismo tiempo producir más contenido en tiempo real durante los Grammy de 2024. Incluso antes de hablar con IBM sobre el uso de Watson, la Academia ya estaba desarrollando ideas de productos para aprovechar la IA para la creación de contenido y al mismo tiempo proteger su propiedad intelectual. La Recording Academy e IBM también se asegurarán de tener humanos informados para garantizar la precisión y realizar actualizaciones basadas en las últimas noticias durante la ceremonia.

Starck ve el uso de la IA generativa como algo aditivo para mejorar la forma en que el equipo editorial investiga temas y crea contenido. Y en lugar de permitir a los usuarios utilizar cualquier mensaje, la Academia desarrolló mensajes pregenerados que también ayudan a limitar los riesgos relacionados con los resultados o las preocupaciones sobre la propiedad intelectual.

“Nuestra estrategia de contenido principal fue echar un vistazo a todo el excelente contenido que se encuentra dentro de nuestro sistema de gestión de contenido, mirar hacia atrás en nuestra historia, nuestros registros [and] nuestros datos de adjudicación”, dijo Starck.

La experimentación se produce mientras la industria musical lidia con el impacto potencial de la IA generativa en los artistas y los sellos discográficos. El año pasado, Universal Music y otros dos editores de música presentaron una demanda contra Anthropic alegando que la startup de IA violó las leyes de derechos de autor al entrenar sus modelos de IA con letras protegidas por derechos de autor y distribuirlas en respuestas a través de su chatbot Claude.

El uso de GenAI para el contenido de los Grammy se produce menos de un año después de que la Academia de la Grabación anunciara nuevas reglas para la música generada por IA. El verano pasado, el director ejecutivo de la Academia de la Grabación, Harvey Mason Jr., dijo que los artistas que usan inteligencia artificial (por ejemplo, para una voz o un instrumento) podrían ser elegibles para una nominación si pueden demostrar que un ser humano todavía “contribuyó creativamente en las categorías apropiadas”.

Los esfuerzos de IA son la última evolución de una asociación de siete años entre Recording Academy e IBM, que utilizará el evento para promover las diversas ofertas de WatsonX. La asociación también marca la primera vez que la Academia utiliza un modelo de lenguaje grande para crear contenido generado por IA. Aunque IBM no reveló los términos del acuerdo, Noah Syken, vicepresidente de deportes y entretenimiento de IBM, dijo que la asociación incluye inversiones monetarias “que se realizan en ambos sentidos”.

“Se trata realmente de cómo entendemos el compromiso que estamos tratando de crear con una persona de 50 años como yo o de 18”, dijo Syken a Digiday. “¿Cuál es el lenguaje que resonará en ellos? ¿Y cómo entrenamos el modelo para que comprenda el contexto en el que se entrega la información?

Utilizando la plataforma WatsonX de IBM y el modelo de lenguaje grande Llama 2 de código abierto de Meta, AI Stories se desarrolló con un proceso llamado generación de aumento de recuperación (RAG) que ayuda a guiar el modelo de IA hacia el uso de datos de fuentes centradas en la música. IBM también utilizó un proceso llamado aprendizaje de pocas tomas, que ayuda a entrenar el modelo de IA con una pequeña cantidad de datos. Como parte del entrenamiento del modelo de IA para proporcionar información precisa, IBM también lo entrenó para garantizar que AI Stories genere pronombres precisos para cada artista en función de cómo se identifica.

El desafío de crear una herramienta para los Grammy fue cómo tomar la base de conocimientos de Llama 2 y la información específica de la música para crear una función que fuera creativa y libre, pero que aún así fuera precisa. Aaron Baughman, ingeniero e inventor de IBM, ofreció una analogía líquida para describir el proceso de priorizar fuentes de datos con el enfoque RAG dependiendo de los tipos de contenido que quieren que genere un modelo de IA.

“Piense en ello como si fueran varios baldes llenándose de agua. Primero intentaríamos llenar el cubo con datos basados ​​en hechos”, dijo Baughman a Digiday. “Si todavía queda espacio, entonces proporcionaríamos más información tal vez de Wikipedia o algo así. Y si todavía quedan más elementos para el contexto, echaríamos más agua”.