Alineación de la IA Generativa Musical con las Preferencias Humanas: Métodos y Desafíos
Aligning Generative Music AI with Human Preferences: Methods and Challenges
November 19, 2025
Autores: Dorien Herremans, Abhinaba Roy
cs.AI
Resumen
Los recientes avances en IA generativa para música han logrado una fidelidad y diversidad estilística notables; sin embargo, estos sistemas a menudo no se alinean con las preferencias humanas matizadas debido a las funciones de pérdida específicas que utilizan. Este artículo aboga por la aplicación sistemática de técnicas de alineación de preferencias para la generación musical, abordando la brecha fundamental entre la optimización computacional y la apreciación musical humana. Basándonos en avances recientes, como el aprendizaje de preferencias a gran escala de MusicRL, los marcos de alineación múltiple de preferencias como la optimización de preferencias basada en difusión en DiffRhythm+, y las técnicas de optimización en tiempo de inferencia como Text2midi-InferAlign, discutimos cómo estas técnicas pueden abordar los desafíos únicos de la música: la coherencia temporal, la consistencia armónica y la evaluación subjetiva de la calidad. Identificamos desafíos clave de investigación, incluida la escalabilidad a composiciones de larga duración y la fiabilidad en el modelado de preferencias. De cara al futuro, prevemos que la generación de música alineada con preferencias permitirá aplicaciones transformadoras en herramientas de composición interactiva y servicios musicales personalizados. Este trabajo hace un llamado a una investigación interdisciplinaria sostenida que combine avances en aprendizaje automático y teoría musical para crear sistemas de IA musical que realmente satisfagan las necesidades creativas y experienciales humanas.
English
Recent advances in generative AI for music have achieved remarkable fidelity and stylistic diversity, yet these systems often fail to align with nuanced human preferences due to the specific loss functions they use. This paper advocates for the systematic application of preference alignment techniques to music generation, addressing the fundamental gap between computational optimization and human musical appreciation. Drawing on recent breakthroughs including MusicRL's large-scale preference learning, multi-preference alignment frameworks like diffusion-based preference optimization in DiffRhythm+, and inference-time optimization techniques like Text2midi-InferAlign, we discuss how these techniques can address music's unique challenges: temporal coherence, harmonic consistency, and subjective quality assessment. We identify key research challenges including scalability to long-form compositions, reliability amongst others in preference modelling. Looking forward, we envision preference-aligned music generation enabling transformative applications in interactive composition tools and personalized music services. This work calls for sustained interdisciplinary research combining advances in machine learning, music-theory to create music AI systems that truly serve human creative and experiential needs.