Hudební streamovací platformy se neobejdou bez automatického řazení písní určených k dalšímu přehrávání, k němuž přispívá také umělá inteligence. Podle dnes zveřejněné studie rakouských výzkumníků mají tyto algoritmy potíže zvolit „správné“ skladby pro vyznavače hudebních žánrů mimo střední proud. Nejméně se trefují do vkusu milovníkům tvrdého rocku a hip-hopu, napsala dnes agentura APA.
Automatická doporučení na další skladby se na čím dál větších platformách v hudební a filmové branži jako Amazon, Netflix, Spotify či YouTube používají již dlouho, přičemž tuto funkci pomáhá v posledních letech vylepšovat také analýza dosavadního chování posluchačů. Otázka, jaká pokřivení mohou nastat, když lidské rozhodování přeberou algoritmy, v posledních letech vědce silně zaměstnává. Stejně tak otázka, nakolik jsou tyto systémy schopny svými návrhy skutečně vystihnout vkus uživatelů.
Výzkumníci z rakouských univerzit ve Štýrském Hradci (Grazu) a Linci proto za pomoci svých nizozemských kolegů analyzovali data k hudebním návykům více než 4000 posluchačů na streamovací platformě Last.fm. Polovina z nich upřednostňovala mainstreamovou muziku, zbylí se při volbě žánru pohybovali spíše mimo střední proud.
Z výzkumu uveřejněného v časopise EPJ Data Science vyplývá, že druhá jmenovaná skupina dostává od algoritmů relativně méně užitečných návrhů na další písně. Nejméně „čitelní“ jsou pro umělou inteligenci fanoušci, kteří inklinují k tvrdému rocku a hip-hopu. Důvodem je, že vyznavači těchto dvou žánrů se ve volbě skladeb nejvíce odchylují od svých kmenových hudebních preferencí. Umělá inteligence se s tím zatím nedokáže zcela popasovat, uvádí studie.
Potíže mají algoritmy také s posluchači žánrů, kde hrají prim akustické nástroje – například folku. Nedaří se jim příliš ani u vyznavačů ambientní či rychlejší elektronické hudby beze zpěvu.