We hebben ons aan de puntenverdeling in de rubric gehouden, waarbij het creatief en effectief gebruik van AI het zwaarste woog, en waar dus de meeste punten te behalen waren. Hierin waren twee dingen heel belangrijk: "human-AI co-creativity" en innovativiteit.
We vonden het erg belangrijk dat er sprake was van zo veel mogelijk "human-AI co-creativity": een echte creatieve wisselwerking/interactie tussen mens en machine, in plaats van het automatisering van componeren. Dit kwam heel goed naar voren bij Dadabots, die zich lieten inspireren door eigenlijk een gefaald model, namelijk door te luisteren naar het gebrabbel dat het model voortbracht, wat de inspiratie gaf voor de lyrics, wat weer het idee gaf voor het hele nummer. Maar ook andere teams lieten zich op verrassende manieren inspireren door de output van AI, waardoor ze de modellen gingen finetunen en de output op een creatieve manier gebruikten als bouwsteentjes voor het hele nummer.
Innovativiteit was ook erg belangrijk: waren de teams in staat AI in te zetten op een vernieuwende en creatieve manier die voor interessante resultaten zorgde. Dit kwam bijvoorbeeld goed naar voren bij het Australische team, dat Australische dierengeluiden op een muzikale manier verwerkte in hun nummer, en het Nederlandse team dat een automatische manier had gevonden om de ‘catchy’ pareltjes tussen de grote hoeveelheid output van de AI te vinden. Dit zijn goede voorbeelden van innovatieve technieken die een echte toepassing hebben in muziekproductie.
Het stimuleren van een inclusieve community was voor het panel ook belangrijk. Teams met diverse achtergronden kregen meer punten. Hierbij keken we naar de demografische achtergronden van de teamleden, en naar de samenwerking tussen computerwetenschappers en muzikanten.