AI在創造還是毀掉音樂？

簡介

最近一個月，輪番上線的音樂大模型，一舉將素人生產音樂的門檻降到了最低，并掀起了音樂圈會不會被AI徹底顛覆的討論。短暫的興奮后，AI產品的版權歸屬于誰，創意產業要如何在AI的陰影下生長，都在被更多理性的目光審視。

方向一：整體介紹

AI生成音樂的發展現狀

AI生成音樂技術近年來迅猛發展，不僅使音樂創作的門檻大幅降低，還使得創意過程變得更加高效和多樣化。精英創企和大廠在這場音樂革命中扮演了重要角色，分別在技術創新和市場推廣方面起到了至關重要的作用。

精英創企的先鋒作用

1. OpenAI的Jukedeck：Jukedeck是較早進入AI音樂生成領域的公司之一，其音樂生成引擎能夠根據用戶需求創作各種風格的音樂。通過簡單的參數設置，如情感、節奏和樂器，用戶可以快速生成個性化的音樂作品。這種便捷性和高效性使得Jukedeck在市場上迅速嶄露頭角。

2. Amper Music：Amper通過用戶輸入的情感和風格參數生成音樂，其便捷性使得許多非專業音樂人能夠輕松制作高質量音樂。Amper的系統采用了復雜的算法，能夠模擬人類作曲家的創作過程，從而生成極具創意的音樂作品。

3. AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)：AIVA專注于經典音樂和交響樂的創作，通過深度學習技術分析大量音樂作品，生成新的音樂片段。AIVA的作品已被用于電影配樂、游戲音樂和廣告中，顯示出其在高質量音樂創作中的巨大潛力。

大廠的跟進

1. 谷歌的Magenta：谷歌Magenta項目通過深度學習技術生成音樂，探索AI在藝術創作中的可能性。Magenta不僅生成音樂，還包括其他藝術形式的創作，如繪畫和舞蹈。谷歌通過開源的方式，使得更多開發者能夠參與到AI藝術創作的研究中，推動了整個領域的發展。

2. 百度的Melody：百度推出的Melody項目利用AI技術生成流行音樂和背景音樂，拓展了AI在音樂商業化中的應用。Melody能夠根據用戶的需求生成定制化音樂，并且能夠快速適應市場需求的變化，提供即時的音樂創作服務。

3. 騰訊的Dreamwriter：騰訊的Dreamwriter不僅在新聞寫作中應用AI技術，也在音樂創作中有所嘗試。通過深度學習和自然語言處理技術，Dreamwriter能夠生成歌詞和旋律，幫助音樂人快速完成創作。

市場份額和商業模式

AI生成音樂的市場份額正在迅速增長。預計到2025年，全球AI音樂市場規模將突破數十億美元。AI音樂技術的廣泛應用不僅改變了音樂行業的生態，也催生了多種商業模式。

訂閱服務

許多AI音樂平臺提供訂閱服務，用戶可以按月或按年付費，享受無限制的音樂生成和下載。這種模式類似于流媒體音樂服務，但用戶可以生成和定制自己的音樂作品。例如，Amper Music和Soundraw都提供這種訂閱服務，讓用戶能夠根據自己的需求不斷創作新的音樂。

定制化服務

一些平臺為企業和個人提供定制化音樂生成服務，按需收費，滿足特定的音樂需求。例如，企業可以通過這些服務為廣告、電影、游戲等制作專屬音樂，提升品牌形象和用戶體驗。Jukedeck和AIVA等平臺在這一領域表現尤為突出，通過分析用戶需求生成高質量的定制化音樂作品。

版權共享

部分平臺采取版權共享模式，用戶生成的音樂版權由用戶和平臺共同擁有，平臺從中獲取分成。這種模式既保護了用戶的創作權益，也為平臺帶來了穩定的收入。例如，Soundraw的用戶生成音樂后，可以選擇與平臺共享版權，雙方共同受益。

方向二：人機合作

AI在音樂創作中的輔助作用

AI在音樂創作中不僅僅是一個工具，更是音樂人的創意伙伴。它能夠在多方面提供輔助作用，使得音樂創作變得更加豐富和多樣。

靈感激發

AI可以生成不同風格的旋律和和聲，幫助音樂人在創作過程中獲得靈感。通過AI的幫助，音樂人可以嘗試不同的音樂元素和結構，從而突破創作瓶頸。例如，谷歌Magenta的生成音樂工具能夠根據輸入的旋律生成多種變奏，為音樂人提供豐富的創作素材。

技術支持

AI可以在編曲、混音和母帶處理等技術環節提供專業支持，使音樂制作更加高效和精細。傳統的音樂制作過程往往需要耗費大量時間和精力，而AI技術可以自動化這些過程，提高效率。例如，Amper Music的編曲工具可以根據用戶的需求自動生成高質量的編曲，使音樂人能夠專注于創意的表達。

多樣化創作

通過AI生成音樂，音樂人可以輕松嘗試不同的音樂風格和元素，拓寬創作領域。AI的多樣化生成能力使得音樂人可以快速實驗不同的音樂方向，從而發現新的創作可能。例如，百度Melody的生成系統能夠生成從古典到流行的多種音樂風格，為音樂人提供更多創作選擇。

實現人機共同創作的可能性

合作模式

人類音樂人可以與AI合作，共同創作音樂。音樂人負責創意和情感表達，AI負責技術和細節處理。這種合作模式不僅提高了創作效率，也使得音樂作品更加多樣化。例如，音樂人可以通過AI生成基礎旋律，然后在此基礎上進行創作和修改，形成最終的作品。

實時交互

通過實時交互平臺，音樂人可以即時調整AI生成的音樂，確保最終作品符合個人風格和創作意圖。AI生成的音樂可以作為初稿，音樂人通過實時反饋不斷修改和完善。例如，Magenta的實時生成工具允許音樂人在創作過程中即時調整和修改生成的音樂片段，確保作品的獨特性和個性化。

學習與提升

音樂人可以通過與AI的合作學習新的創作技巧和方法，提高自身的音樂創作能力。AI可以分析大量音樂作品，總結出創作規律和技巧，幫助音樂人更好地理解和應用。例如，AIVA的生成系統可以生成復雜的交響樂作品，音樂人通過分析這些作品，可以學習到更多的作曲技巧和方法。

方向三：倫理道德

AI在創意產業引發的倫理道德問題

隨著AI在音樂創作中的廣泛應用，許多倫理道德問題也逐漸浮出水面。這些問題不僅涉及法律和技術，還涉及文化和社會的方方面面。

版權歸屬

AI生成的音樂版權歸屬于誰？這是一個亟待解決的問題。是歸屬于使用者、開發者，還是平臺？目前，許多國家和地區尚未對這一問題做出明確規定，導致版權糾紛頻發。例如，用戶通過Amper生成的音樂，版權歸屬于用戶還是平臺，這需要法律的進一步明確。

創造力的威脅

AI是否會取代人類音樂人的地位，導致人類創造力的萎縮？這是音樂界普遍關注的問題。雖然AI能夠生成高質量的音樂，但其創作過程缺乏人類的情感和個性，難以完全取代人類的創造力。例如，雖然AI可以生成復雜的旋律和和聲，但這些作品往往缺乏人類音樂人獨特的情感表達和創意。

公平競爭

AI生成音樂是否會對傳統音樂人造成不公平競爭？AI生成音樂的成本低廉，可能使傳統音樂人的生存空間受到擠壓。尤其是在商業音樂領域，AI生成的低成本音樂可能會大量涌現，導致傳統音樂人的市場份額下降。例如，廣告公司可能更傾向于選擇AI生成的背景音樂，而不是聘請音樂人進行創作。

平衡技術發展與人類創造力的關系

法規制定

應制定相關法律法規，明確AI生成音樂的版權歸屬，保護音樂人的合法權益。通過法律手段，確保AI生成音樂的版權問題得到妥善解決，從而保護創作者的利益。例如，可以規定AI生成音樂的版權歸屬于使用者，但開發者和平臺可以獲得一定比例的分成。

教育與培訓

通過教育和培訓，提高音樂人對AI技術的理解和應用能力，使其能夠更好地利用AI輔助創作。音樂教育機構可以開設相關課程，幫助音樂人了解和掌握AI技術，從而提升其創作能力。例如，音樂學院可以開設AI音樂創作課程，讓學生學習如何利用AI工具進行創作。

共存共榮

提倡人機共存共榮，鼓勵音樂人和AI合作，共同推動音樂創作的多樣性和創新性。通過合作，AI和人類音樂人可以相互補充，形成協同效應，從而創作出更加豐富多樣的音樂作品。例如，音樂人可以利用AI生成的基礎旋律進行創作，而AI則可以通過學習人類音樂人的創作技巧不斷提升自身能力。

結語

AI技術在音樂創作中的應用，既帶來了前所未有的機遇，也引發了諸多挑戰。通過合理利用AI技術，音樂人可以獲得更多靈感和技術支持，創作出更加豐富多樣的音樂作品。同時，通過制定相關法規和開展教育培訓，可以有效應對AI帶來的倫理道德問題，確保技術發展與人類創造力的和諧共存。未來，AI與人類音樂人的合作將成為音樂創作的新常態，共同譜寫音樂的美好未來。