Ryuichi Sakamoto non era semplicemente un compositore. Era un filosofo del suono, un esploratore dell’imperfezione, un artista che ha trascorso cinquant’anni a dimostrare che la vera innovazione nasce sempre dall’ascolto.
Il 28 marzo scorso sono passati tre anni dalla sua scomparsa, un evento che ha lasciato un vuoto che nessun algoritmo potrà mai colmare. Eppure, Sakamoto stesso ci ha regalato un paradosso affascinante: era aperto all’intelligenza artificiale, ma il suo lavoro rappresenta forse l’argomento più convincente contro l’idea che le macchine possano sostituire l’artista.
Il paradosso: pro-tecnologia, anti-imitazione
In una discussione al MIT Media Lab con il direttore Joichi Ito, l’artista giapponese espresse una posizione sorprendentemente progressista: “Mi sento fondamentalmente positivo riguardo all’uso dell’intelligenza artificiale e non mi dispiacerebbe se sistemi di IA componessero musica. Amerei la musica che creano se fosse interessante”.
Ma ecco il punto cruciale della conversazione: “La cosa importante rimane la natura del processo e del programma applicato nella composizione di questa musica”.
Per Sakamoto, l’AI non era una minaccia, ma uno strumento. La sua preoccupazione non era tecnologica, ma filosofica: non importa chi (o cosa) crea, importa come e perché.
L’arte dell’imperfezione: quando il suono diventa presenza
Cosa distingue veramente un artista umano da un algoritmo? Per rispondere, dobbiamo comprendere il suo approccio al processo creativo.
In un’intervista del 2017 a The Creative Independent, Sakamoto spiega il suo metodo: “In generale, non sopporto l’idea di creare musica seguendo uno schema, un obiettivo o uno scopo preciso. Se fossi un architetto, sarei un disastro, perché detesto lavorare con i progetti. Certo, senza un progetto nessuno sa che forma prenderà l’edificio, ma è esattamente questo il punto: è proprio quello che amo fare. Non dovrei sapere cosa sto creando, né cosa diventerà. Il mio desiderio è dare vita a qualcosa che non conosco, qualcosa che non ho mai fatto e che mi è del tutto nuovo”.
Questa frase contiene l’essenza del suo modo di lavorare: l’arte non è una formula perfetta eseguita meccanicamente, ma un atto di scoperta. Un algoritmo non può non sapere cosa sta facendo. Non può decidere, la sera di un’esibizione, di suonare diversamente perché l’atmosfera lo suggerisce.
Poi aggiunge: “Voglio che sia una sorpresa, e una nuova esperienza”.
L’AI genera output basati su pattern preesistenti. Sakamoto cercava l’imprevisto.
Async: quando la malattia insegna ad ascoltare il silenzio
Il lavoro più interessante degli ultimi anni è forse Async (2017), album composto dopo la sua diagnosi di cancro. Nella stessa intervista, racconta: “Stavo per fare un album nel 2014, l’anno in cui mi è stato diagnosticato il cancro. Ho cancellato tutto e due anni dopo ho ricominciato a comporre, decidendo di voltare pagina e lasciare andare quanto avevo prodotto fino a quel momento”.
L’album nasce da una domanda esistenziale: “Sentivo il bisogno di ripartire da zero, perché non ero mai stato così vicino alla morte in tutta la mia vita. Era un’esperienza troppo significativa per essere ignorata: volevo esplorarla fino in fondo”.
Mentre l’intelligenza artificiale cerca pattern, connessioni logiche, strutture prevedibili, Sakamoto cercava di disimparare tutto ciò che aveva studiato per decenni. “Ho studiato musica occidentale per molto tempo, da quando avevo 10 o 11 anni. […] Per questo album, ho cercato di dimenticare tutto ciò che avevo imparato”.
Il suono della neve: quando l’ascolto diventa atto creativo
In Ryuichi Sakamoto: Coda (documentario del 2017 diretto da Stephen Nomura Schible e distribuito da Mubi), c’è una scena emblematica: il musicista, già segnato dalla malattia, intraprende un viaggio verso il Circolo Polare Artico alla ricerca della vibrazione perfetta. Insegue una dimensione sonora che percepisce come naturale e incontaminata, sulla scia delle sue riflessioni post-Fukushima sul rapporto tra uomo e tecnologia. In una sequenza toccante, tenta di catturare il fluire dell’acqua immergendo un microfono per isolare la purezza del ghiaccio che si scioglie, per poi trasporre quella materia acustica in “Async”.
L’intelligenza artificiale può generare il fruscio della neve; può analizzare frequenze, spettri e riverberi. Ma, almeno ad oggi, non può sentire. Perché sentire non è semplicemente registrare: è decidere che una determinata risonanza meriti di esistere proprio oggi, in questo preciso istante, trasformando un fenomeno fisico in una testimonianza poetica della propria presenza nel mondo.
Tradurre il mondo, non imitarlo
Oggi assistiamo a un fenomeno crescente: strumenti come AIVA, Amper Music, o Suno AI promettono di democratizzare la creazione musicale. Eppure, la tecnologia può anche percorrere strade diverse, più tese all’ascolto dell’invisibile.
Lo dimostra il rapporto che Ryuichi Sakamoto instaura con quel pianoforte “annegato”, recuperato tra i detriti dello tsunami che ha colpito il Giappone nel 2011. Per il maestro giapponese, quello strumento non era semplicemente rotto, ma era tornato a uno stato di natura primordiale. La sua sfida non è stata ripararlo per ricondurlo a una perfezione umana, ma trasformarlo in un tramite: un dispositivo capace di convertire i dati sismici globali in tempo reale in segnali MIDI.
Sakamoto usava la tecnologia come strumento di traduzione, non come sostituto. L’AI genera, Sakamoto trasformava. I dati sismici diventavano musica attraverso un pianoforte distrutto, un atto simbolico che nessun algoritmo può concepire da solo.
L’eredità del maestro
A tre anni dalla sua scomparsa, l’AI genera musica in 30 secondi. Artisti “collaborano” con algoritmi. Eppure, riascoltando Async o riguardando Coda, ci si rende conto che Sakamoto aveva già vinto. Non contro la tecnologia ma con la tecnologia, mantenendo il controllo del processo.L’eredità non è nei suoi pezzi, che un’AI può imitare. È nel metodo: usava la tecnologia come strumento, non come scusa. E soprattutto: ascoltava. Il suono della neve, l’eco di una stanza vuota, il silenzio tra una nota e l’altra.
