L’uso dell’intelligenza artificiale per ottenere raccomandazioni musicali ha suscitato un crescente interesse, grazie alla capacità di questi strumenti di adattarsi ai gusti individuali degli utenti. In particolare, l’app Gemini è stata oggetto di sperimentazione per verificare la sua efficacia nel fornire suggerimenti musicali personalizzati. Questo articolo esplorerà i risultati di tale esperimento, evidenziando sia gli aspetti positivi che quelli negativi riscontrati durante l’utilizzo dell’AI.
gemini e le raccomandazioni musicali
La piattaforma Spotify offre già un DJ AI, ma non sempre riesce a soddisfare le aspettative in termini di raccomandazioni musicali. La difficoltà principale deriva dal fatto che gli algoritmi tendono a basarsi su artisti e generi simili, mentre i gusti musicali possono essere molto variabili e imprevedibili. Ad esempio, si può apprezzare solo una canzone specifica di un artista senza gradire il resto della sua discografia.
la sfida dei gusti musicali
I gusti personali possono risultare complessi da descrivere. Spesso si tende a rimanere ancorati agli stessi brani, con conseguente crescita lenta delle playlist preferite. Nel caso specifico, sono state aggiunte solo poche canzoni nel corso di diversi mesi.
risultati dell’esperimento con gemini
Durante due settimane di utilizzo di Gemini per ottenere raccomandazioni, sono emersi alcuni problemi significativi. L’intelligenza artificiale ha spesso focalizzato l’attenzione sugli artisti piuttosto che sulle singole canzoni, portando a suggerimenti poco pertinenti rispetto ai brani realmente graditi dall’utente.
problemi riscontrati
- Suggerimenti generici non allineati con i gusti personali.
- Hallucinations: proposte per canzoni inesistenti.
- Difficoltà nell’identificare correttamente il genere musicale desiderato.
aspetti positivi delle raccomandazioni
Nonostante le problematiche riscontrate, Gemini ha anche fornito alcune raccomandazioni valide. Alcuni brani suggeriti erano già presenti nella playlist personale dell’utente, confermando la capacità del chatbot di riconoscere i gusti preesistenti.
successo nei suggerimenti
- Holy Mother – Starbenders
- Could Have Been Me – The Struts
- Disease – Beartooth
- Mediacate – Hollywood Undead
- Black Holes (Solid Ground) – The Blue Stones
- In Between
- Hometown
- 45
sperimentazione futura con gemini
A seguito dell’esperimento condotto con Gemini, emerge l’intenzione di continuare ad utilizzare questo strumento per ulteriori raccomandazioni musicali. La varietà dei generi e la specificità dei gusti potrebbero portare a risultati ancora più interessanti in futuro. Si prevede che l’aggiunta continua di nuove canzoni possa migliorare ulteriormente le raccomandazioni fornite dalla piattaforma.
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