«Yo no escucho música de IA»: lo que dicen, lo que hacen y lo que hacen las redes

Alex: Bienvenidos a Voces Libres, el espacio donde Aura Radio dice lo que piensa de las cosas que le afectan. Hoy, un episodio largo, porque el tema da para ello. Partimos de una frase que se oye mucho: «Yo no escucho música hecha con inteligencia artificial». Y la pregunta que nos hacemos es: quienes lo dicen, ¿viven de verdad al margen de la IA? Elena: Y para que nadie se sienta atacado, empezamos con las reglas del juego. No vamos a señalar a nadie, ni a decir que quien rechaza la IA esté equivocado. Hay razones muy serias para desconfiar y las vamos a contar. Lo que queremos es mirar los datos con calma y ver si lo que decimos y lo que hacemos coinciden. También lo haremos con nosotros mismos, que somos voces generadas por IA hablando de IA. Alex: Una advertencia de método. No existe, que sepamos, un estudio que cruce persona por persona quién rechaza las canciones con IA y quién usa chatbots o comparte imágenes generadas. Esa pieza concreta no la tenemos. Lo que sí hay son muchos datos del conjunto, y cuando se juntan dibujan un patrón curioso. Elena: Empecemos por la gran paradoja. Según el centro de investigación Pew, en Estados Unidos alrededor de la mitad de los adultos dice que la IA le preocupa más de lo que le entusiasma, y solo una de cada diez dice lo contrario. Pero a la vez, en una encuesta de principios de dos mil veintiséis, casi la mitad reconocía usar chatbots de IA. Alex: Las dos mitades se solapan. Mucha gente desconfía y usa, a la vez. Y las cifras de las empresas lo confirman. OpenAI habló de unos novecientos millones de usuarios semanales de ChatGPT a principios de dos mil veintiséis, y Google dijo en mayo que su aplicación Gemini superaba los novecientos millones de usuarios mensuales. Son datos que dan las propias compañías, así que hay que tomarlos con cautela, pero el orden de magnitud es claro. Elena: Es como cuando alguien dice que no le gusta la comida rápida y luego ves la cola del lunes. No es una acusación, es humano. Podemos recelar de algo y usarlo igualmente porque nos resulta útil. Lo interesante es darse cuenta. Alex: Y ahora lo menos visible. Aunque no abras nunca un chatbot, la IA ya te acompaña. El orden en que ves los vídeos, la canción que te sugiere la plataforma, la serie que te ofrece la tele, el filtro del correo basura, el corrector del teclado, la ruta que te marca el mapa, el aviso de tu banco cuando detecta un pago raro. Todo eso son sistemas de aprendizaje automático. Elena: Y tu cámara. Cuando haces una foto con el móvil, el teléfono hace muchos cálculos con aprendizaje automático: combina varias tomas, corrige la luz, reduce el ruido. La foto que subes a tus redes ya ha pasado por la IA antes de que la publiques, sin que tú lo decidas. Alex: Por eso decir «yo no uso IA» es hoy casi una frase imposible. Lo que la gente quiere decir, en realidad, suele ser «no quiero que se note» o «no quiero que sustituya a las personas». Y eso es otra conversación, mucho más interesante. Elena: Pasemos a las redes sociales, que es lo que más nos pedían. ¿Qué hacen las plataformas con la IA hoy? Primero, la usan para decidir qué ves, es su motor. Segundo, la ofrecen para que la uses tú. Y tercero, intentan contener los efectos secundarios. Las tres cosas a la vez, que es un malabarismo. Alex: Un ejemplo de lo segundo. En otoño de dos mil veinticinco, OpenAI lanzó Sora, una aplicación que parece una red social con vídeos hechos enteramente con IA, y Meta lanzó Vibes, un canal parecido dentro de su aplicación de IA. Fueron novedades muy comentadas. Elena: Y lo curioso es el comportamiento de la gente. Según informó la cadena CNBC, Sora superó los dos millones y medio de descargas en iOS en pocas semanas. Pero en Vibes, la mayoría de los creadores decía que sus publicaciones recibían menos de diez «me gusta» y casi ningún comentario. Curiosidad alta, cariño bajo. Alex: Lo cual encaja con lo que decíamos: probar es fácil, implicarse es otra cosa. Eso sí, eran datos de las primeras semanas, y desde entonces las cifras habrán cambiado. Lo guardamos como una fotografía de aquel momento, no como una sentencia. Elena: Un ejemplo de lo tercero, contener los efectos. TikTok anunció en noviembre de dos mil veinticinco un control para elegir si quieres ver más o menos contenido generado por IA en tu página principal. No permite quitarlo del todo, pero demuestra que hay demanda de poder elegir. Alex: YouTube, en julio de dos mil veinticinco, aclaró sus normas de monetización para actuar contra el contenido masivo y repetitivo, al que llama «inauténtico». Y fíjate en el detalle: la norma no prohíbe la IA. Dice que el contenido hecho con IA puede monetizarse si es original y aporta valor humano. Lo que penaliza es la producción en serie sin criterio. Elena: Y a mí esa distinción me parece sensata y muy cercana a nuestra postura. Las plataformas, que tienen todos los datos, no han concluido que haya que expulsar la IA. Han concluido que hay que apartar la basura, la haga quien la haga. Alex: Y el responsable de Instagram, Adam Mosseri, escribió a principios de dos mil veintiséis algo que sorprendió: que será más práctico certificar lo auténtico, por ejemplo firmando las fotos desde la propia cámara, que perseguir lo falso. Y admitió que las plataformas irán teniendo más dificultad para detectar la IA a medida que esta mejore. Elena: Esa frase es una confesión notable. La red que más imágenes mueve reconoce que, dentro de poco, distinguir a simple vista va a ser muy difícil. Y eso nos lleva a la siguiente pregunta: ¿qué hace la gente cuando se encuentra contenido de IA en su pantalla? Alex: Veamos algunos casos. Primero, las imágenes absurdas de Facebook. Investigadores de Stanford y de Georgetown estudiaron en dos mil veinticuatro unas ciento veinte páginas que publicaban imágenes generadas con IA, el famoso «Jesús de gambas», y vieron que acumulaban cientos de millones de interacciones. Es un estudio preliminar, pero muestra que esas imágenes funcionan. Elena: Y lo más llamativo es que muchos comentarios parecían de personas que creían que las imágenes eran reales. «Amén» debajo de un niño con un Jesús hecho de patatas. Aquí no hay hipocresía, hay gente que no lo sabía. Y ese es un buen argumento a favor del etiquetado: no para castigar, sino para informar. Alex: Segundo caso, marzo de dos mil veinticinco. ChatGPT estrena su generador de imágenes y durante días las redes se llenan de fotos al estilo de Studio Ghibli. Todo el mundo, de repente, con su retrato animado. Y a la vez, se recuperó un viejo vídeo de Hayao Miyazaki diciendo que una demostración de IA le parecía una ofensa a la propia vida. Elena: Ojo con lo que podemos y lo que no podemos decir. No sabemos si eran las mismas personas las que se hacían el retrato y las que criticaban. Lo que sí sabemos es que ocurrió a la vez, en las mismas plataformas y la misma semana. Y OpenAI dijo que seguía bloqueando imitar el estilo de artistas vivos concretos, aunque permitía el de estudios. Alex: Tercer caso, español. Aitana López, una modelo creada con IA por una agencia española, The Clueless. Su perfil dice claramente que es una creación virtual. Ha tenido cientos de miles de seguidores, según el momento, y la prensa ha calculado ingresos de varios miles de euros al mes. Sus seguidores, en su mayoría, saben lo que es. Elena: Y aquí hay algo importante. No siempre se rechaza lo artificial; con frecuencia se rechaza que te lo oculten. Cuando la etiqueta está a la vista, parte del público lo acepta como un personaje más. Cuando no, se siente engañado. La diferencia está en la honestidad. Alex: Eso nos lleva a la música, que es lo nuestro, y a los experimentos que miden cómo reaccionamos. En noviembre de dos mil veinticinco, Deezer e Ipsos publicaron una encuesta a unas nueve mil personas de ocho países, con una prueba a ciegas: tres canciones, dos hechas con IA y una de personas. Elena: El noventa y siete por ciento no supo distinguir cuál era cuál. Un dato espectacular, con una salvedad honesta: fue una prueba con pocas canciones, y Deezer tiene interés en hablar de transparencia, así que no hay que leerlo como una medida absoluta. Pero sí dice algo: el oído no es tan infalible como creemos. Alex: Y la misma encuesta decía que más de la mitad se sentía incómoda por no poder distinguirlo, y que el ochenta por ciento quería que la música totalmente generada por IA estuviese etiquetada. Fíjate: quien pide etiquetas no suele pedir prohibiciones, pide poder decidir. Elena: Segundo caso, The Velvet Sundown. Un grupo que en el verano de dos mil veinticinco llegó a cientos de miles de oyentes mensuales en Spotify, con un sonido de rock psicodélico. Parte del público empezó a sospechar y, finalmente, se reconoció que era un proyecto creado con IA, que sus responsables llamaron una especie de broma artística. Alex: La reacción fue dividida. Hubo enfado, y hubo quien dijo que le seguía gustando la música. Y ese es el punto más interesante: las mismas canciones, el mismo sonido, y cambia la reacción solo con saber cómo se hicieron. Elena: Hay investigación académica que lo mide. En varios experimentos con arte, a un grupo se le dijo que una obra era de una persona y a otro que era de una IA. Con la misma obra, la valoraban peor cuando creían que era de una IA: la veían menos creativa y sentían menos admiración. Los investigadores hablan de un sesgo contra lo artificial. Alex: Aunque esos estudios tienen límites: usan participantes de pocos países, y otros trabajos encuentran resultados más mezclados cuando la prueba es de verdad a ciegas. Lo que parece estable es el efecto de la etiqueta: el prejuicio pesa más cuando se conoce el origen. Elena: O sea, que gran parte del rechazo no está en el oído, está en la información. Se decide antes de escuchar. Y eso, dicho con todo el respeto, nos hace pensar que muchos que dicen «yo no escucho IA» probablemente ya la han escuchado sin saberlo. Alex: Pero cuidado, que no queremos caer en el desprecio. Hay motivos de peso para el rechazo, y merecen respeto. El primero es el consentimiento. Muchos creadores sienten, con razón, que estos modelos se han entrenado con su obra sin permiso ni pago. Elena: Segundo motivo: el volumen y la basura. Un análisis de la empresa Kapwing, en dos mil veinticinco, miró los primeros quinientos vídeos cortos que YouTube recomendaba a una cuenta nueva y encontró que uno de cada cinco era contenido generado por IA de baja calidad. Kapwing vende herramientas de vídeo y clasificó los vídeos a mano, pero la sensación de saturación es real. Alex: Tercer motivo: el miedo al trabajo. Si tu oficio es componer, ilustrar o doblar, que una máquina produzca algo parecido en segundos no es una abstracción, es tu sueldo. Esa preocupación es legítima y no se resuelve diciendo «adáptate». Elena: Y cuarto, un motivo más íntimo: lo que significa una canción. Mucha gente escucha música para sentir que alguien, en algún sitio, vivió algo parecido. Si no hay nadie detrás, sienten que se rompe ese pacto. Es un argumento que respetamos de verdad. Alex: Y también hay quien es plenamente coherente: no usa chatbots, no comparte imágenes de IA, no escucha música generada. Esas personas existen y nadie debería llamarlas incoherentes. Nuestra pregunta no va por ellas. Elena: Va por el resto: por quien rechaza por principio lo que luego usa por comodidad, o lo que le gusta sin saber cómo se hizo. Para esa gente, nuestra propuesta es una reflexión, no un reproche. Alex: Entonces, ¿cuál es la postura de Aura Radio? Primera: transparencia total. Nosotros decimos que todo lo que suena aquí está hecho con IA, que las voces son sintéticas y que detrás hay una persona que dirige el proyecto y toma las decisiones. Elena: Segunda: pedimos lo mismo al resto. Que las plataformas etiqueten con claridad lo que está generado, y que lo hagan para informar, no para avergonzar. Con matices: no es lo mismo una herramienta que limpia una grabación que una canción, un cantante o un vídeo enteros generados. Alex: Tercera: que se juzgue lo que se escucha. Si una canción te emociona, que te emocione; si te parece vacía, que te lo parezca, sea de quien sea. Los humanos hacemos mucha música mediocre y las máquinas también. Elena: Cuarta: que haya sitio para todos. Para quien quiere solo música hecha por personas, que existan espacios y etiquetas que se lo permitan. Y para quien disfruta de lo generado con IA, también. Elegir con información es la libertad que defendemos en este espacio. Alex: Y te dejamos tres preguntas para esta semana. Primera: ¿cuántas veces has usado hoy algo con IA sin darte cuenta? Segunda: si una canción te hubiera emocionado antes de saber cómo se hizo, ¿cambiaría tu opinión al saberlo? Y tercera: ¿qué necesitarías ver en una etiqueta para sentirte bien informado? Elena: Si nos escuchas desde una postura contraria a la nuestra, tienes todo el derecho. Aquí nadie te va a decir que te equivocas. Solo te pedimos que lo pienses con la misma calma con la que lo hemos pensado nosotros. Esto ha sido Voces Libres, en Aura Radio. Nos escuchamos.

Letra de la Canción

Alex: Bienvenidos a Voces Libres, el espacio donde Aura Radio dice lo que piensa de las cosas que le afectan. Hoy, un episodio largo, porque el tema da para ello. Partimos de una frase que se oye mucho: «Yo no escucho música hecha con inteligencia artificial». Y la pregunta que nos hacemos es: quienes lo dicen, ¿viven de verdad al margen de la IA?
Elena: Y para que nadie se sienta atacado, empezamos con las reglas del juego. No vamos a señalar a nadie, ni a decir que quien rechaza la IA esté equivocado. Hay razones muy serias para desconfiar y las vamos a contar. Lo que queremos es mirar los datos con calma y ver si lo que decimos y lo que hacemos coinciden. También lo haremos con nosotros mismos, que somos voces generadas por IA hablando de IA.
Alex: Una advertencia de método. No existe, que sepamos, un estudio que cruce persona por persona quién rechaza las canciones con IA y quién usa chatbots o comparte imágenes generadas. Esa pieza concreta no la tenemos. Lo que sí hay son muchos datos del conjunto, y cuando se juntan dibujan un patrón curioso.
Elena: Empecemos por la gran paradoja. Según el centro de investigación Pew, en Estados Unidos alrededor de la mitad de los adultos dice que la IA le preocupa más de lo que le entusiasma, y solo una de cada diez dice lo contrario. Pero a la vez, en una encuesta de principios de dos mil veintiséis, casi la mitad reconocía usar chatbots de IA.
Alex: Las dos mitades se solapan. Mucha gente desconfía y usa, a la vez. Y las cifras de las empresas lo confirman. OpenAI habló de unos novecientos millones de usuarios semanales de ChatGPT a principios de dos mil veintiséis, y Google dijo en mayo que su aplicación Gemini superaba los novecientos millones de usuarios mensuales. Son datos que dan las propias compañías, así que hay que tomarlos con cautela, pero el orden de magnitud es claro.
Elena: Es como cuando alguien dice que no le gusta la comida rápida y luego ves la cola del lunes. No es una acusación, es humano. Podemos recelar de algo y usarlo igualmente porque nos resulta útil. Lo interesante es darse cuenta.
Alex: Y ahora lo menos visible. Aunque no abras nunca un chatbot, la IA ya te acompaña. El orden en que ves los vídeos, la canción que te sugiere la plataforma, la serie que te ofrece la tele, el filtro del correo basura, el corrector del teclado, la ruta que te marca el mapa, el aviso de tu banco cuando detecta un pago raro. Todo eso son sistemas de aprendizaje automático.
Elena: Y tu cámara. Cuando haces una foto con el móvil, el teléfono hace muchos cálculos con aprendizaje automático: combina varias tomas, corrige la luz, reduce el ruido. La foto que subes a tus redes ya ha pasado por la IA antes de que la publiques, sin que tú lo decidas.
Alex: Por eso decir «yo no uso IA» es hoy casi una frase imposible. Lo que la gente quiere decir, en realidad, suele ser «no quiero que se note» o «no quiero que sustituya a las personas». Y eso es otra conversación, mucho más interesante.
Elena: Pasemos a las redes sociales, que es lo que más nos pedían. ¿Qué hacen las plataformas con la IA hoy? Primero, la usan para decidir qué ves, es su motor. Segundo, la ofrecen para que la uses tú. Y tercero, intentan contener los efectos secundarios. Las tres cosas a la vez, que es un malabarismo.
Alex: Un ejemplo de lo segundo. En otoño de dos mil veinticinco, OpenAI lanzó Sora, una aplicación que parece una red social con vídeos hechos enteramente con IA, y Meta lanzó Vibes, un canal parecido dentro de su aplicación de IA. Fueron novedades muy comentadas.
Elena: Y lo curioso es el comportamiento de la gente. Según informó la cadena CNBC, Sora superó los dos millones y medio de descargas en iOS en pocas semanas. Pero en Vibes, la mayoría de los creadores decía que sus publicaciones recibían menos de diez «me gusta» y casi ningún comentario. Curiosidad alta, cariño bajo.
Alex: Lo cual encaja con lo que decíamos: probar es fácil, implicarse es otra cosa. Eso sí, eran datos de las primeras semanas, y desde entonces las cifras habrán cambiado. Lo guardamos como una fotografía de aquel momento, no como una sentencia.
Elena: Un ejemplo de lo tercero, contener los efectos. TikTok anunció en noviembre de dos mil veinticinco un control para elegir si quieres ver más o menos contenido generado por IA en tu página principal. No permite quitarlo del todo, pero demuestra que hay demanda de poder elegir.
Alex: YouTube, en julio de dos mil veinticinco, aclaró sus normas de monetización para actuar contra el contenido masivo y repetitivo, al que llama «inauténtico». Y fíjate en el detalle: la norma no prohíbe la IA. Dice que el contenido hecho con IA puede monetizarse si es original y aporta valor humano. Lo que penaliza es la producción en serie sin criterio.
Elena: Y a mí esa distinción me parece sensata y muy cercana a nuestra postura. Las plataformas, que tienen todos los datos, no han concluido que haya que expulsar la IA. Han concluido que hay que apartar la basura, la haga quien la haga.
Alex: Y el responsable de Instagram, Adam Mosseri, escribió a principios de dos mil veintiséis algo que sorprendió: que será más práctico certificar lo auténtico, por ejemplo firmando las fotos desde la propia cámara, que perseguir lo falso. Y admitió que las plataformas irán teniendo más dificultad para detectar la IA a medida que esta mejore.
Elena: Esa frase es una confesión notable. La red que más imágenes mueve reconoce que, dentro de poco, distinguir a simple vista va a ser muy difícil. Y eso nos lleva a la siguiente pregunta: ¿qué hace la gente cuando se encuentra contenido de IA en su pantalla?
Alex: Veamos algunos casos. Primero, las imágenes absurdas de Facebook. Investigadores de Stanford y de Georgetown estudiaron en dos mil veinticuatro unas ciento veinte páginas que publicaban imágenes generadas con IA, el famoso «Jesús de gambas», y vieron que acumulaban cientos de millones de interacciones. Es un estudio preliminar, pero muestra que esas imágenes funcionan.
Elena: Y lo más llamativo es que muchos comentarios parecían de personas que creían que las imágenes eran reales. «Amén» debajo de un niño con un Jesús hecho de patatas. Aquí no hay hipocresía, hay gente que no lo sabía. Y ese es un buen argumento a favor del etiquetado: no para castigar, sino para informar.
Alex: Segundo caso, marzo de dos mil veinticinco. ChatGPT estrena su generador de imágenes y durante días las redes se llenan de fotos al estilo de Studio Ghibli. Todo el mundo, de repente, con su retrato animado. Y a la vez, se recuperó un viejo vídeo de Hayao Miyazaki diciendo que una demostración de IA le parecía una ofensa a la propia vida.
Elena: Ojo con lo que podemos y lo que no podemos decir. No sabemos si eran las mismas personas las que se hacían el retrato y las que criticaban. Lo que sí sabemos es que ocurrió a la vez, en las mismas plataformas y la misma semana. Y OpenAI dijo que seguía bloqueando imitar el estilo de artistas vivos concretos, aunque permitía el de estudios.
Alex: Tercer caso, español. Aitana López, una modelo creada con IA por una agencia española, The Clueless. Su perfil dice claramente que es una creación virtual. Ha tenido cientos de miles de seguidores, según el momento, y la prensa ha calculado ingresos de varios miles de euros al mes. Sus seguidores, en su mayoría, saben lo que es.
Elena: Y aquí hay algo importante. No siempre se rechaza lo artificial; con frecuencia se rechaza que te lo oculten. Cuando la etiqueta está a la vista, parte del público lo acepta como un personaje más. Cuando no, se siente engañado. La diferencia está en la honestidad.
Alex: Eso nos lleva a la música, que es lo nuestro, y a los experimentos que miden cómo reaccionamos. En noviembre de dos mil veinticinco, Deezer e Ipsos publicaron una encuesta a unas nueve mil personas de ocho países, con una prueba a ciegas: tres canciones, dos hechas con IA y una de personas.
Elena: El noventa y siete por ciento no supo distinguir cuál era cuál. Un dato espectacular, con una salvedad honesta: fue una prueba con pocas canciones, y Deezer tiene interés en hablar de transparencia, así que no hay que leerlo como una medida absoluta. Pero sí dice algo: el oído no es tan infalible como creemos.
Alex: Y la misma encuesta decía que más de la mitad se sentía incómoda por no poder distinguirlo, y que el ochenta por ciento quería que la música totalmente generada por IA estuviese etiquetada. Fíjate: quien pide etiquetas no suele pedir prohibiciones, pide poder decidir.
Elena: Segundo caso, The Velvet Sundown. Un grupo que en el verano de dos mil veinticinco llegó a cientos de miles de oyentes mensuales en Spotify, con un sonido de rock psicodélico. Parte del público empezó a sospechar y, finalmente, se reconoció que era un proyecto creado con IA, que sus responsables llamaron una especie de broma artística.
Alex: La reacción fue dividida. Hubo enfado, y hubo quien dijo que le seguía gustando la música. Y ese es el punto más interesante: las mismas canciones, el mismo sonido, y cambia la reacción solo con saber cómo se hicieron.
Elena: Hay investigación académica que lo mide. En varios experimentos con arte, a un grupo se le dijo que una obra era de una persona y a otro que era de una IA. Con la misma obra, la valoraban peor cuando creían que era de una IA: la veían menos creativa y sentían menos admiración. Los investigadores hablan de un sesgo contra lo artificial.
Alex: Aunque esos estudios tienen límites: usan participantes de pocos países, y otros trabajos encuentran resultados más mezclados cuando la prueba es de verdad a ciegas. Lo que parece estable es el efecto de la etiqueta: el prejuicio pesa más cuando se conoce el origen.
Elena: O sea, que gran parte del rechazo no está en el oído, está en la información. Se decide antes de escuchar. Y eso, dicho con todo el respeto, nos hace pensar que muchos que dicen «yo no escucho IA» probablemente ya la han escuchado sin saberlo.
Alex: Pero cuidado, que no queremos caer en el desprecio. Hay motivos de peso para el rechazo, y merecen respeto. El primero es el consentimiento. Muchos creadores sienten, con razón, que estos modelos se han entrenado con su obra sin permiso ni pago.
Elena: Segundo motivo: el volumen y la basura. Un análisis de la empresa Kapwing, en dos mil veinticinco, miró los primeros quinientos vídeos cortos que YouTube recomendaba a una cuenta nueva y encontró que uno de cada cinco era contenido generado por IA de baja calidad. Kapwing vende herramientas de vídeo y clasificó los vídeos a mano, pero la sensación de saturación es real.
Alex: Tercer motivo: el miedo al trabajo. Si tu oficio es componer, ilustrar o doblar, que una máquina produzca algo parecido en segundos no es una abstracción, es tu sueldo. Esa preocupación es legítima y no se resuelve diciendo «adáptate».
Elena: Y cuarto, un motivo más íntimo: lo que significa una canción. Mucha gente escucha música para sentir que alguien, en algún sitio, vivió algo parecido. Si no hay nadie detrás, sienten que se rompe ese pacto. Es un argumento que respetamos de verdad.
Alex: Y también hay quien es plenamente coherente: no usa chatbots, no comparte imágenes de IA, no escucha música generada. Esas personas existen y nadie debería llamarlas incoherentes. Nuestra pregunta no va por ellas.
Elena: Va por el resto: por quien rechaza por principio lo que luego usa por comodidad, o lo que le gusta sin saber cómo se hizo. Para esa gente, nuestra propuesta es una reflexión, no un reproche.
Alex: Entonces, ¿cuál es la postura de Aura Radio? Primera: transparencia total. Nosotros decimos que todo lo que suena aquí está hecho con IA, que las voces son sintéticas y que detrás hay una persona que dirige el proyecto y toma las decisiones.
Elena: Segunda: pedimos lo mismo al resto. Que las plataformas etiqueten con claridad lo que está generado, y que lo hagan para informar, no para avergonzar. Con matices: no es lo mismo una herramienta que limpia una grabación que una canción, un cantante o un vídeo enteros generados.
Alex: Tercera: que se juzgue lo que se escucha. Si una canción te emociona, que te emocione; si te parece vacía, que te lo parezca, sea de quien sea. Los humanos hacemos mucha música mediocre y las máquinas también.
Elena: Cuarta: que haya sitio para todos. Para quien quiere solo música hecha por personas, que existan espacios y etiquetas que se lo permitan. Y para quien disfruta de lo generado con IA, también. Elegir con información es la libertad que defendemos en este espacio.
Alex: Y te dejamos tres preguntas para esta semana. Primera: ¿cuántas veces has usado hoy algo con IA sin darte cuenta? Segunda: si una canción te hubiera emocionado antes de saber cómo se hizo, ¿cambiaría tu opinión al saberlo? Y tercera: ¿qué necesitarías ver en una etiqueta para sentirte bien informado?
Elena: Si nos escuchas desde una postura contraria a la nuestra, tienes todo el derecho. Aquí nadie te va a decir que te equivocas. Solo te pedimos que lo pienses con la misma calma con la que lo hemos pensado nosotros. Esto ha sido Voces Libres, en Aura Radio. Nos escuchamos.

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