Fenomena AI dalam Musik

Tulisan ini menyajikan ulasan komprehensif mengenai revolusi Kecerdasan Buatan (AI) dalam penciptaan musik, yang secara eksplisit membahas dilema sentral: apakah AI adalah instrumen seni baru yang setara, atau hanya sekumpulan algoritma canggih. Analisis ini menyimpulkan bahwa AI musik adalah fenomena hibrida. Meskipun fondasinya didasarkan pada mekanisme algoritmik Deep Learning yang kompleks, nilai artistiknya sangat bergantung pada niat (ekspresi subjektif) dan proses kurasi data yang dilakukan oleh manusia. Kehadiran AI telah memicu disrupsi ekonomi yang signifikan, menciptakan kekosongan regulasi hak cipta (terutama terkait teknologi deepfake), dan memicu tantangan filosofis mendasar terhadap konsep kepengarangan. Solusi jangka panjang terletak pada pengembangan model kolaboratif dan kerangka etis, seperti konsep Data Trust, di mana musisi memegang peran kunci sebagai arsitek sistem dan kurator data.

Fondasi Algoritmik dan Evolusi Komposisi Otomatis (The Algorithm)

Bagian ini menguraikan landasan teknis yang memungkinkan AI menghasilkan musik, menunjukkan bagaimana teknologi telah melampaui komputasi sederhana menuju emulasi estetika yang kompleks.

Sejarah dan Pergeseran Paradigma Komposisi Algoritmik

Upaya untuk mengotomatisasi penciptaan musik bukanlah hal baru. Meskipun teknologi AI generatif modern tampak revolusioner, akarnya dapat dilacak kembali ke penelitian Algorithmic Composition yang lebih awal. Salah satu contoh signifikan adalah sistem HARMONET yang dikembangkan pada tahun 1992. Sistem ini memanfaatkan jaringan saraf untuk mengharmonisasi chorales dalam gaya J.S. Bach, menandai langkah awal komputasi dalam meniru aturan estetika yang kompleks.

Namun, pergeseran paradigma yang sebenarnya terjadi dengan munculnya Deep Learning, sebuah sub-bidang Kecerdasan Buatan yang meniru cara manusia memperoleh pengetahuan melalui pengenalan pola yang mendalam. Berbeda dengan sistem algoritmik lama yang hanya mengikuti instruksi eksplisit yang ditetapkan, sistem Deep Learning dilatih untuk menganalisis dan belajar aturan estetik—struktur, ritme, dan harmoni—dari dataset musik yang masif. Dalam konteks ini, AI telah melampaui definisi algoritma sebagai sekumpulan instruksi dan bergerak menuju model prediktif perilaku estetik.

Mekanisme Inti Pembelajaran Mendalam (Deep Learning)

Penciptaan musik generatif bergantung pada beberapa arsitektur jaringan saraf tiruan. Salah satu yang paling penting adalah Long Short-Term Memory (LSTM), sebuah varian dari Recurrent Neural Networks (RNN). Musik secara inheren bersifat sekuensial; melodi dan harmoni yang muncul saat ini seringkali bergantung pada konteks musikal yang dimainkan puluhan detik sebelumnya. LSTM adalah kunci karena kemampuannya yang unik untuk menangkap ketergantungan jangka panjang (long-term dependencies) dalam data deret waktu, memungkinkannya memahami struktur temporal musik yang kompleks, seperti irama dan pola harmonik.

Dalam tugas generasi musik, input (biasanya representasi digital musik seperti one-hot encoded MIDI note atau fitur yang mencakup pitch, durasi, dan velocity) digunakan untuk memprediksi probabilitas not berikutnya , berdasarkan urutan not historis sebelumnya. Proses ini memungkinkan AI untuk menghasilkan urutan musik yang kohesif.

Selain LSTM, arsitektur lain juga memainkan peran penting:

• Generative Adversarial Networks (GANs): Digunakan untuk menghasilkan audio mentah atau representasi musik yang sangat realistis melalui persaingan antara generator (yang menciptakan musik) dan diskriminator (yang membedakan antara musik buatan AI dan manusia).
• Convolutional Neural Networks (CNNs): Meskipun asalnya dari pemrosesan citra, CNNs telah diadopsi secara efektif dalam music information retrieval (MIR) untuk tugas-tugas seperti klasifikasi genre, deteksi mood, dan pengenalan akor, membantu AI menganalisis data spektral musik.
• Variational Autoencoders (VAEs): Mempelajari representasi data musik berdimensi rendah (low-dimensional representations), yang memungkinkan manipulasi gaya musik yang halus dan eksplorasi ruang kreativitas.

Table 1: Perbandingan Arsitektur Deep Learning untuk Generasi Musik

Implikasi dari kecanggihan teknis ini adalah pergeseran fokus manusia. Kecepatan dan efisiensi AI dalam menghasilkan komposisi lengkap dalam beberapa klik menunjukkan bahwa input manusia telah bergeser dari kreasi manual menjadi parameterisasi niat. Manusia tidak lagi harus menulis setiap not; sebaliknya, manusia memilih genre, mood, dan jenis adegan , menjadikan Algoritma sebagai filter dan interpreter dari niat awal manusia, bukan sebagai pencipta yang sepenuhnya independen.

Disrupsi Ekonomi dan Pasar Musik Instan

Kehadiran AI telah menciptakan pasar baru yang sangat efisien, tetapi pada saat yang sama, mengancam model ekonomi tradisional yang mendukung musisi profesional.

Peta Industri dan Proposisi Nilai AI Musik

Industri AI generatif dalam musik menunjukkan pertumbuhan yang luar biasa. Nilai pasar global diproyeksikan melonjak dari USD 569,7 juta pada tahun 2024 menjadi USD 2.794,7 juta pada tahun 2030, mencerminkan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 30,5%. Angka-angka ini menunjukkan bahwa AI bukan sekadar tren teknologi, melainkan sektor industri yang matang dan berkembang pesat.

Sejumlah platform telah memimpin pasar ini dengan proposisi nilai yang berbeda:

• Amper Music: Salah satu platform komposisi AI pertama untuk pembuat konten perusahaan. Mereka memanfaatkan teknologi Creative AI dengan perpustakaan sampel berhak milik yang terdiri dari jutaan sampel dan ribuan instrumen, memadukan teori musik dan inovasi AI untuk menawarkan musik berkualitas tinggi.
• AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist): Dirancang khusus untuk menghasilkan musik orkestra dan simfoni, menawarkan kustomisasi tingkat lanjut yang menghasilkan nada epik, dramatis, atau emosional, sangat cocok untuk konten sinematik.
• Ecrett Music: Platform ini fokus pada kemudahan penggunaan bagi content creator, memungkinkan pengguna memilih mood, genre, dan adegan video untuk mendapatkan komposisi yang sesuai, seringkali menyediakan lisensi bebas royalti.

Kecepatan, Komoditisasi, dan Ancaman Royalti

Daya tarik utama AI terletak pada kecepatan dan efisiensinya yang superior. AI Music Generator dapat menghasilkan komposisi lengkap dalam hitungan menit atau beberapa klik, jauh lebih cepat daripada proses penciptaan manusia. Selain itu, AI dapat menghasilkan musik dengan kualitas yang konsisten, tanpa dipengaruhi oleh faktor manusia seperti mood atau kelelahan.

Dari sudut pandang ekonomi, pilihan menggunakan musik AI menjadi sangat rasional. Biaya produksi yang rendah, ketersediaan solusi instan, dan potensi penghapusan kebutuhan royalti tradisional menjadikan AI sebagai “solusi cepat dan murah” bagi pembuat konten dan penyelenggara acara.

Namun, kondisi ini menimbulkan ancaman serius terhadap musisi manusia. Musisi yang menginvestasikan waktu, tenaga, dan emosi dalam proses kreatif berisiko kehilangan penghargaan berupa royalti, hanya karena pasar cenderung memilih musik instan yang lebih ekonomis. Kondisi pasar ini menciptakan disinsentif yang signifikan, di mana kreativitas manusia berisiko tergerus oleh komoditisasi algoritmik. Nilai musik bergeser dari inherent artistic merit yang diciptakan melalui ekspresi subyektif, menjadi contextual utility—yaitu, kegunaan fungsional kontekstual (misalnya, musik latar yang spesifik untuk sebuah adegan).

Isu Integritas Pasar dan Deepfake

Selain disrupsi ekonomi, AI juga memperkenalkan tantangan terhadap integritas pasar dan hak personal musisi. Teknologi deepfake memungkinkan terciptanya karya musik yang secara realistis meniru suara, gaya, dan karakteristik musisi tanpa keterlibatan atau izin pencipta aslinya.

Lebih jauh, masalah fraud juga mulai menghantui sistem distribusi musik. Sebuah tulisan mengindikasikan bahwa 70% streaming musik AI yang terdeteksi di platform Deezer merupakan aktivitas fraud, meskipun jumlah ini hanya mencakup 0,5% dari total streaming secara keseluruhan. Tantangan ini menunjukkan bahwa AI, selain memproduksi musik, juga memperkenalkan kerentanan baru dalam sistem royalti dan distribusi, terutama karena model-model ini dilatih menggunakan karya berhak cipta yang belum tentu dikompensasi. Ini menciptakan rantai nilai yang dieksploitasi, di mana kontributor data set tidak diakui setara dengan final creator.

Mengurai Dilema Filosofis: Seni, Niat, dan Kepengarangan Terdistribusi

Inti dari perdebatan “Seni atau Algoritma” terletak pada pertanyaan filosofis mengenai kepengarangan, niat, dan nilai estetika.

Apa Itu Kepengarangan (Authorship) dalam Musik AI?

Kehadiran AI generatif telah menyebabkan kepengarangan menjadi samar (diffuse authorship). Jika seorang pengguna (prompter) memasukkan serangkaian parameter ke dalam AI dan outputnya adalah musik, lalu apa yang sebenarnya direfleksikan oleh karya tersebut? Musik tradisional mencerminkan niat, pengalaman emosional, atau kritik sosial sang pencipta. AI, sebaliknya, hanya mengolah pola statistik yang dipelajari dari data latih. Mesin tidak memiliki niat subjektif; ia tidak “bermaksud” untuk membuat musik sedih.

Dalam perspektif filsafat, Michel Foucault mengemukakan bahwa tujuan seorang penulis ditentukan oleh norma-norma interpretatif dari wacana yang dihidupi oleh suatu karya. Dalam konteks AI, wacana seni harus diperluas untuk mencakup kategori baru: karya yang dihasilkan oleh mesin yang dilatih dan diarahkan oleh manusia. AI, dalam hal ini, berfungsi sebagai interpreter algoritmis dari niat manusia, bukan sebagai agen kreatif independen.

Kriteria Estetika Karya AI

Apresiasi estetika terhadap karya seni, baik musik maupun visual, sangat dipengaruhi oleh pengetahuan pendengar/penonton mengenai apakah karya tersebut diciptakan oleh manusia atau AI. Pengetahuan ini dapat mengubah nilai intrinsik yang dilekatkan pada karya.

Secara metafisik, AI dapat dilihat sebagai instrumen terkomputerisasi yang luar biasa canggih. Para filsuf menyarankan agar AI dipandang sebagai alat bantu, bukan entitas yang memiliki subjektivitas. Oleh karena itu, dilema “Seni” bukan terletak pada apa yang dihasilkan AI, tetapi pada bagaimana manusia memproses dan membingkai hasil tersebut.

Musik bergantung pada psikologi harapan (expectation) pendengar. Jika AI menyempurnakan prediksi pola hingga menghilangkan kejutan (seringkali merupakan inti dari estetika musik), maka musik AI, meskipun secara teknis sempurna, mungkin akan terasa hampa secara emosional. Kegagalan untuk memenuhi peran psikologis yang dimainkan oleh seni tradisional ini adalah risiko yang harus ditanggung oleh musik yang sepenuhnya didominasi oleh algoritma.

Kesimpulan Filosofis: Seni dalam Aksi Kurasi

Output AI adalah produk turunan dari tiga elemen manusia: niat (dari prompter), pilihan teknis (arsitektur model), dan data (seni manusia sebelumnya). Oleh karena itu, unsur Art atau seni dalam musik AI terletak pada tindakan kurasi, pemilihan, dan pembingkaian hasil algoritmik.

Karena AI hanya menghasilkan ulang pola statistik—yang berarti orisinalitas dalam outputnya bersifat relatif (kombinasi unik dari yang sudah ada) alih-alih penemuan yang unik—maka manusia harus memegang peran sebagai editor dan kurator. Yang patut dievaluasi sebagai karya seni adalah kecerdasan manusia yang memprogram, melatih, dan memilih prompt yang provokatif, serta yang menentukan konteks penyajian akhir karya tersebut.

Bingkai Hukum dan Perlindungan Kekayaan Intelektual

Sistem hukum global secara tegas memosisikan AI sebagai alat, bukan pencipta, yang secara fundamental menegaskan batas antara “Algoritma” dan “Seni yang dilindungi.”

Posisi Hukum Internasional: Prioritas Kepengarangan Manusia

Secara global, posisi hukum terhadap kepengarangan AI sangat jelas: AI tidak diakui sebagai pencipta. Baik di Indonesia (melalui Undang-Undang Nomor 28 Tahun 2014 tentang Hak Cipta) maupun di Amerika Serikat (melalui US Copyright Office), perlindungan hak cipta hanya diberikan kepada karya yang merupakan hasil dari “Kreativitas Manusia”.

Organisasi Kekayaan Intelektual Dunia (WIPO) juga menekankan bahwa kekayaan intelektual (IP) memainkan peran penting dalam melindungi hak musisi, komposer, dan produser, memastikan mereka menerima kompensasi yang adil dan dapat mengontrol penggunaan karya mereka.

Perlindungan hak cipta atas karya yang dibantu AI hanya dapat diberikan jika terdapat kontribusi manusia yang signifikan (sufficiently original selection and arrangement or modification) terhadap keluaran AI. Hukum menggarisbawahi bahwa kontribusi kreatif harus berpusat pada tindakan manusia, yang berarti AI secara legal dikategorikan sebagai alat bantu (Algoritma).

Tantangan Regulasi di Indonesia

Indonesia menghadapi ketidakpastian hukum yang signifikan di persimpangan AI dan hak cipta. Meskipun Hukum Hak Cipta Indonesia menuntut adanya “Orang” sebagai pencipta, negara ini belum memiliki regulasi spesifik yang mengatasi AI, teknologi deepfake, atau standar objektif untuk menilai ambang batas orisinalitas (threshold of similarity).

Kekosongan regulasi ini sangat berbahaya dalam kasus deepfake. Musik yang dihasilkan AI yang meniru suara atau gaya artis tanpa izin berpotensi melanggar hak ekonomi dan hak moral (integritas diri dan reputasi) pencipta asli. Tanpa standar yang jelas untuk menilai orisinalitas atau ambang batas kemiripan, penegakan hukum hak cipta untuk musik buatan AI menjadi sangat tidak pasti.

Studi Kasus dan Standar Hukum

Kasus-kasus di Amerika Serikat memberikan ilustrasi jelas tentang batas legal yang ditetapkan. US Copyright Office menyoroti perbedaan antara insiden ‘Fake Drake’ yang tidak sah dan rekaman yang dibantu AI secara sah oleh Randy Travis. Hal ini menunjukkan bahwa otorisasi dan kontrol manusia atas proses AI adalah penentu utama legalitas karya.

Karena hukum tidak mengakui AI, musisi harus secara sadar menggeser peran kreatif mereka menjadi editor atau arranger akhir dari output algoritma. Kontribusi kreatif manusia yang minimal ini harus cukup signifikan untuk memenuhi syarat perlindungan.

Selain itu, masalah penggunaan konten berhak cipta sebagai data latih memicu perdebatan hukum mengenai doktrin Fair Use. Penggunaan doktrin ini seringkali menghasilkan hasil yang tidak konsisten dan sangat bergantung pada keadaan kasus, menciptakan ketidakpastian bagi pemilik hak cipta dan pengembang model AI.

Table 2: Perbandingan Regulasi Hak Cipta AI dalam Musik

Masa Depan Musik Hibrida: Kolaborasi, Etika, dan Rekomendasi

Daripada memandang AI sebagai oposisi biner (Seni atau Algoritma), masa depan menuntut pengadopsian model hibrida, di mana AI berfungsi sebagai instrumen artistik kolektif.

AI sebagai Kolaborator, Bukan Kompetitor

Beberapa seniman progresif telah merangkul AI sebagai kolaborator. Holly Herndon dan Mat Dryhurst, misalnya, memandang AI sebagai teknologi koordinasi dan komunikasi, sama seperti fungsi historis nyanyian, yang mampu mengaugmentasi transformasi dari kreativitas individu ke kolektif.

Proyek Holly+ menunjukkan bagaimana AI dapat memperluas batas sonic. Holly+, sebuah instrumen bertenaga AI yang menggunakan suara Herndon sendiri, memungkinkan orang lain untuk “menyanyi dengan suaranya”. Hal ini mengubah AI dari sekadar generator musik menjadi instrumen ekspresif yang menantang batas pop avant-garde dan memicu pertanyaan tentang kepemilikan vokal di era digital. Kolaborasi ini membuktikan bahwa kepengarangan individu mulai usang; masa depan musik yang paling inovatif adalah kolektif—melibatkan seniman, programmer, kurator, dan komunitas penyedia data.

Model Inovasi: Data Trust dan Kepemilikan Kolektif

Salah satu tantangan etika terbesar AI adalah penggunaan data latih tanpa kompensasi yang adil, yang berkontribusi pada ancaman royalti bagi musisi. Solusi inovatif yang mengatasi masalah ini adalah model Data Trust.

Dalam proyek kolaboratif The Call, Herndon dan Dryhurst merekam lima belas paduan suara komunitas di seluruh Inggris untuk melatih model AI koral. Mereka kemudian menetapkan eksperimen Data Trust yang mendistribusikan kekuasaan antara kontributor data latih (para penyanyi) dan mereka yang menggunakan model AI.

Filosofi di balik proyek ini adalah radikal: “Jika semua media adalah data latih… mari kita jadikan produksi data latih sebagai seni”. Model ini secara etis menggeser hak ekonomi. Jika algoritma adalah kompilasi data yang disajikan ulang, maka hak ekonomi harus mengalir kembali ke sumber data tersebut. Data Trust menyediakan kerangka kerja untuk kepemilikan kolektif yang adil, mengubah hubungan dari kompetisi menjadi kolaborasi terkoordinasi.

Rekomendasi Strategis dan Kebijakan

Berdasarkan analisis teknis, ekonomi, hukum, dan filosofis, tulisan ini menyajikan rekomendasi strategis berikut untuk menavigasi era musik hibrida:

1. Untuk Regulator dan Pembuat Kebijakan (Pemerintah/DJKI):
   • Standarisasi Orisinalitas: Mendesak pengembangan standar objektif untuk threshold of originality dalam keluaran AI, memastikan bahwa persyaratan “kontribusi signifikan” manusia (Seni) dapat diukur dan sesuai dengan UU Hak Cipta.
   • Regulasi Deepfake Khusus: Pembentukan regulasi yang spesifik untuk teknologi deepfake yang melibatkan suara dan gaya musisi adalah urgensi, melindungi hak moral (integritas) dan hak ekonomi (izin penggunaan) musisi dari peniruan tanpa otorisasi.
2. Untuk Industri Kreatif dan Musisi:
   • Model Bisnis Berbasis Kurasi: Musisi profesional harus bergeser dari fokus kreasi melodi tunggal menjadi ahli dalam prompt engineering, kurasi model AI, dan post-production keluaran AI. Nilai artistik berpusat pada kemampuan memilih dan membingkai (framing) output algoritmik menjadi pernyataan artistik yang disengaja.
   • Mendorong Model Data Trust: Mengadopsi kerangka kerja kepemilikan data kolektif (seperti Data Trust) untuk memastikan bahwa kontributor data latih menerima kompensasi yang adil. Ini adalah solusi etis jangka panjang untuk mengatasi masalah royalti dan komoditisasi yang ditimbulkan oleh AI.

Kesimpulan

Dilema apakah AI dalam musik adalah Seni atau Algoritma tidak dapat diselesaikan dengan dikotomi sederhana. Secara struktural, AI adalah Algoritma—sebuah kompilator pola statistik yang sangat canggih yang mampu menghasilkan komposisi dengan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Namun, untuk diakui sebagai Seni, karya tersebut harus diresapi dengan niat (intent) dan tindakan kurasi manusia yang signifikan.

Hukum dan filsafat menegaskan bahwa AI berfungsi sebagai alat bantu (Algoritma). Untuk mendapatkan perlindungan, keluaran AI harus melalui intervensi kreatif manusia yang memenuhi standar orisinalitas. Masa depan musik tidak akan didominasi oleh AI yang bekerja sendiri, tetapi oleh musisi yang cerdas, yang memosisikan diri sebagai arsitek sistem dan kurator estetik, yang memanfaatkan kecepatan algoritma untuk memperluas batas seni. AI dalam musik adalah instrumen, dan keindahan serta maknanya bergantung pada keterampilan dan etika seniman yang memainkannya.