La inteligencia artificial generativa ya no es ciencia ficción. Está componiendo textos, creando imágenes y, como era de esperar, haciendo música. Pero, ¿puede una melodía nacida de un algoritmo evocar la misma respuesta emocional que una compuesta por un ser humano? ¿Es la creatividad un bastión puramente humano, o puede una máquina pulsar nuestras cuerdas emocionales con la misma eficacia?
Un reciente estudio publicado en PLOS One por Nikolaj Fišer y su equipo, titulado «Emotional impact of AI-generated vs. human-composed music in audiovisual media: A biometric and self-report study», se sumerge de lleno en esta pregunta. Y sus hallazgos son una mina de oro para cualquier psicólogo interesado en la emoción, la percepción y la cognición.
Analicemos este estudio y veamos qué nos revela sobre la mente humana frente al arte de la máquina.
El Experimento: Poniendo a Prueba la Emoción
La pregunta central de los investigadores era clara: en un contexto audiovisual (como ver un vídeo), ¿la música generada por IA tiene un impacto emocional diferente a la música compuesta por humanos?
Para responderla, diseñaron un experimento elegante con 88 participantes. Todos vieron los mismos 14 videoclips (sin su audio original), pero fueron divididos en tres grupos, cada uno con una banda sonora diferente:
- Grupo HCM (Human-Created Music): La banda sonora era música compuesta por humanos, extraída de una base de datos de música de cine y seleccionada para encajar emocionalmente con el vídeo. Este es nuestro grupo de control.
- Grupo AI-KP (AI – Keyword Prompt): La música fue generada por una IA (Stable Audio) a partir de prompts detallados y descriptivos. Por ejemplo, «una emotiva pieza de piano con un toque de melancolía, ideal para una escena de lluvia». Se basa en palabras clave.
- Grupo AI-DP (AI – Dimensional Prompt): La música también fue creada por la misma IA, pero a partir de prompts más simples y abstractos, basados en modelos dimensionales de la emoción que usamos en psicología. Por ejemplo: «Valencia: 3.5, Arousal: 6.7».
La Caja de Herramientas del Psicólogo: ¿Qué Midieron y Por Qué?
Aquí es donde el estudio se vuelve particularmente interesante para nosotros. Los investigadores no se conformaron con preguntar «¿cómo te sientes?». Utilizaron una combinación de mediciones biométricas (inconscientes) y autoinformes (conscientes).
1. Mediciones Biométricas (La Respuesta del Cuerpo):
- Dilatación Pupilar: Más allá de la respuesta a la luz, nuestras pupilas se dilatan en respuesta al esfuerzo cognitivo y al arousal emocional. Unas pupilas más grandes pueden indicar que el cerebro está trabajando más para procesar un estímulo o que está más activado emocionalmente.
- Tasa de Parpadeo (Blink Rate): Es un indicador complejo. Una tasa de parpadeo elevada puede asociarse con aversión o distrés, pero también puede reflejar una menor carga cognitiva (más relajación). Su interpretación depende del contexto.
- Respuesta Galvánica de la Piel (GSR) / Impedancia Cutánea: Un clásico de la psicofisiología. Mide la conductancia eléctrica de la piel, que varía con la sudoración de las glándulas ecrinas, controladas por el sistema nervioso simpático. Es un indicador directo del arousal o activación fisiológica. En este estudio, midieron la impedancia, que es la inversa: a mayor impedancia, menor arousal.
2. Autoinformes (La Respuesta Consciente):
- Valencia y Arousal: Usaron el Self-Assessment Manikin (SAM) para que los participantes calificaran cómo de agradable (valencia) y activadora (arousal) era su experiencia.
- Familiaridad: Preguntaron cuán familiar les resultaba la música.
- Congruencia: Evaluaron si la música «encajaba» bien con el vídeo.
Los Resultados: El Veredicto del Cerebro y la Conciencia
Los hallazgos revelan una fascinante disociación entre nuestras respuestas fisiológicas y nuestra experiencia consciente.
- El Esfuerzo de lo Novedoso: Tanto la música de IA-KP como la de IA-DP provocaron una mayor dilatación pupilar que la música humana.
- Interpretación psicológica: El cerebro parece necesitar más recursos cognitivos para procesar la música de la IA. Probablemente se deba a que es menos familiar, más novedosa en sus patrones, lo que exige un mayor esfuerzo de decodificación.
- Arousal de la Máquina vs. Calidez de lo Familiar: En los autoinformes, los participantes calificaron la música de IA como más activadora (mayor arousal) que la música humana. Sin embargo, la música humana fue percibida como significativamente más familiar.
- Interpretación psicológica: Aquí hay un trade-off. La IA puede generar estímulos excitantes, pero carece del «calor» de lo conocido. La familiaridad es un pilar de la preferencia estética y reduce la carga cognitiva, lo que puede llevar a una experiencia más confortable.
- La Emoción Central Permanece Intacta: Este es quizás el hallazgo más sorprendente. No hubo diferencias significativas en la valencia (el grado de agrado o desagrado) entre los tres grupos. La música de la IA no gustó ni más ni menos que la humana. Además, la emoción principal que los participantes asociaban al vídeo (alegría, tristeza, etc.) no varió en función del origen de la música.
- Interpretación psicológica: Cuando la música acompaña a una imagen potente, el origen de esa música (humano o artificial) parece ser secundario para la cualidad emocional central de la experiencia. La dominancia del sentido de la vista podría estar jugando un papel clave aquí.
- No Todas las IAs son Iguales: La forma de darle instrucciones a la IA importa. El grupo AI-KP (prompts detallados) mostró una mayor tasa de parpadeo y una mayor impedancia cutánea (menor arousal fisiológico) en comparación con los otros grupos. Esto sugiere que los prompts más ricos y semánticos pueden generar una música que, aunque requiere atención (parpadeo), resulta fisiológicamente menos activadora y más congruente.
Implicaciones para la Práctica e Investigación en Psicología
Más allá de la curiosidad, ¿para qué nos sirven estos resultados?
- Herramienta para Terapia y Bienestar: La música es una herramienta terapéutica poderosa. La IA podría permitirnos crear bandas sonoras personalizadas para intervenciones. ¿Necesitamos inducir un estado de calma sin el riesgo de que una canción conocida evoque recuerdos no deseados en un paciente? Una IA podría generar música con un bajo arousal y una valencia positiva, perfectamente controlada y sin bagaje personal. ¿Buscamos activar a un paciente con depresión? Podemos generar música con un alto arousal.
- Estímulos Controlados para la Investigación: Este estudio nos da una pista para futuros diseños experimentales. Los psicólogos que investigan la emoción a menudo luchan por encontrar estímulos (visuales o auditivos) con características afectivas específicas. La IA podría convertirse en una fábrica de estímulos a medida. ¿Quieres investigar la anhedonia? Podrías generar música diseñada para ser altamente placentera y ver si la respuesta neuronal o fisiológica del paciente se diferencia de los controles.
- Psicología del Consumidor y Neuromarketing: Los publicistas ya están usando IA para crear música para sus anuncios. Este estudio sugiere que pueden hacerlo para generar arousal sin afectar negativamente la valencia del producto. Es una herramienta potente para captar la atención del consumidor.
- Estudio del «Sesgo Antropocéntrico»: El estudio revela nuestra preferencia por lo familiar y, por extensión, por lo humano. Esto abre una vía para investigar más a fondo nuestros sesgos cognitivos hacia la creatividad artificial. ¿Por qué valoramos más una obra si sabemos que detrás hay un humano sufriendo y gozando? Es una pregunta fundamental sobre la psicología del arte.
Conclusión
El estudio de Fišer et al. nos dice que la música de IA no es simplemente «peor» o «mejor» que la humana; es diferente. Provoca una respuesta fisiológica distinta, marcada por un mayor esfuerzo cognitivo, pero es capaz de igualar a la música humana en la transmisión de la valencia emocional central de una escena.
Estamos en el umbral de una nueva era donde la línea entre el creador humano y la herramienta artificial se difumina. Para la psicología, esto no es una amenaza, sino una oportunidad sin precedentes para entender con mayor precisión los mecanismos de la emoción, la cognición y la creatividad. La máquina ya está componiendo; ahora nos toca a nosotros escuchar atentamente lo que su música nos dice sobre nosotros mismos.
