In Human Memories. Tecnica, creatività e autodeterminazione: una proposta etica
Bibliographic record
Abstract
La ricerca indaga il ruolo dell'intelligenza artificiale (AI) nelle moderne pratiche compositive, con particolare attenzione a due casi di studio: Convergence (2020/21) di Alexander Schubert, per Ensemble d'archi e sistema AI, e In Human Memories (2024) di Francesco Vitucci, per quattro violoncelli ed elettronica, la cui installazione è stata realizzata dalla Scuola di Musica Elettronica del Conservatorio “N. Piccinni” di Bari. L'indagine storica iniziale traccia l'evoluzione dell'uso della tecnologia nella composizione, rivelando come la ricerca di nuove possibilità espressive abbia guidato lo sviluppo di strumenti tecnologici attraverso la sperimentazione. La comparsa dell'IA segna un cambiamento fondamentale: non più solo uno strumento, l'IA pone ora domande e sfide al compositore. Impegnarsi con l'IA diventa un'esplorazione di un'entità sconosciuta, le cui capacità sono ancora in gran parte da scoprire. Questa nuova interazione porta i compositori a confrontarsi con l'IA non solo come risorsa passiva ma come partecipante al processo creativo, delineando un percorso etico per recuperare la tecnologia come strumento creativo. In Human Memories riflette questa dinamica, dimostrando come l'IA possa servire sia come ispirazione che come forza trainante nel plasmare la musica contemporanea.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".