Inteligencia artificial Vs creatividad musical, ¿sustituto o complemento?
Bibliographic record
Abstract
La integración de la Inteligencia Artificial en el ámbito artístico despierta interrogantes sobre su capacidad creativa, su influencia en la esencia y apreciación del arte, así como el rol del artista. Esta investigación realiza una revisión sistemática de la literatura para abordar estas cuestiones centrando el foco en la música y conocer la situación del estado del arte. En la actualidad, hay IAs que tienen la capacidad de generar composiciones de manera autónoma, planteando si la percepción de originalidad y belleza cambia cuando es una máquina la que crea. Al simular procesos cognitivos, la IA brinda perspectivas sobre la manifestación de la creatividad humana. Sin embargo, la creatividad de las personas es única, influida por emociones y vivencias. En contraposición, las máquinas se basan en replicar patrones preexistentes, pero con la dirección adecuada, pueden potenciar la creatividad humana. Aun así, requieren calibración constante, confiando en criterios humanos para juzgar su producción. La convergencia de tecnología y creatividad ha llevado a debates éticos y de derechos de autor de las obras. Es crucial que la tecnología esté al servicio del ser humano, subrayando la urgencia de establecer un marco ético firme en nuestra era digital.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".