Artificial intelligence – be aware – elevator music does not fit for all : comparison between non-musicians and musicians with AI architectural plan - Peltoniemi, Janne (2023)
Tekoäly tukee ihmisen toimintaa kasvavalla nopeudella ja monialaisesti. Musiikkialalla, teknologiset ratkaisut ja ohjelmistot kytkeytyvät käyttäjäkokemuksiin monien eri kanavien kautta. Näitä ovat esim. musiikin kuuntelu, saatavuus ja tarjonta, peliala, kuluttajakäyttäytyminen, aivotutkimus, terveysala, musiikin tuottaminen ja esittäminen, musiikin harjoittelu ja musiikin hyödyntäminen ammatillisissa erikoisaloissa (kirurgit, lentäjät). Käyttäjäkokemuksiin sisältyy kuitenkin oletuksia, jotka saattavat olla virheellisiä tai ainakin poikkeavia tekoälyn generoimassa tarjonnassa. Käyttäjäkokemus ilmenee musiikissa hyvin yksilöllisesti. Erityisesti musiikin tuntemukset liittyvät paljolti yksilön omaan taustaan, kokemuksiin ja musiikilliseen ymmärrykseen. Aikaisemmissa tutkimuksissa musiikin laadun ja tuntemusten suhdetta on analysoitu, mutta usein kausaliteetti on jäänyt ohueksi. Tämä voi osaltaan johtua siitä, että musiikkinäytteiden teoreettiset perusteet jäävät heikoiksi ja yhteyttä kuuntelijan musiikilliseen ymmärrykseen ei tunnisteta. Tässä tutkimuksessa on analysoitu 10 musiikillista näytettä, joiden taustalla on teoreettinen perustelu laadusta ja erityisesti musiikillisesta jännitteestä. Näytteet edustavat jazz-musiikkia, jossa värien, tunnelmien ja tilan vaihtelu mahdollistavat analyysin kahden erilaisen ryhmän välillä, muusikkojen ja ei-muusikkojen. Tutkimusmenetelmänä on sovellettu Design science research (DSR) suunnittelututkimusta ja edelleen kokeellista tutkimusta (Experimental research), jossa on yhdistetty kvantitatiivista ja kvalitatiivista tutkimusta triangulaationa. Tulosten perusteella painottuvat kaksi tekijää; (i) musiikin laadun hienojakoisuus ja (ii) kuuntelijan/käyttäjän musiikillinen tausta ja ymmärrys, jotka olisi tunnistettava kohdennetuissa musiikkipalveluissa ja -sovelluksissa. Digitaaliset tekoälyä (AI) hyödyntävät musiikkisovellukset tarjoavat käyttäjilleen usein kappaleita, jotka perustuvat melko heikohkoon yksilökohtaiseen parametrointiin. Lisäksi musiikin sisältämiä hienojakoja, teoreettisia jännitteitä, ei juurikaan hyödynnetä tekoälyn tarjonnassa. Tulosten perusteella on luotu arkkitehtuurinen sovellusmalli tekoälyn tuloksellisempaan käyttämiseen. Musiikilliset ominaisuudet saattavat usein liittyä vahvoihin käyttäjien tuntemuksiin, kuten onnellisuusteen tai ahdistukseen, riippuen käyttäjän musiikillisesta ymmärryksestä. Monissa tapauksissa tekoäly saattaakin erehtyä ehdottamaan käyttäjälle sisältöä, jonka vaikutus ilmenee päinvastaisena oletettuun nähden. Toisin sanoen ja metaforisestikin todettuna, hissimusiikki ei ole ratkaisu