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AI技术对音乐的影响：颠覆还是增强人类创造力？
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2023-11-28 16:15:29
随着AI技术的发展，音乐行业也不例外。从创作到后期制作，从流媒体平台到音乐软件，AI技术的影响无所不在。比如，蒙特利尔的初创公司Landr一直致力于开发AI音乐软件，利用数百万首歌曲作为训练数据，通过分析它们的音乐风格，开发特殊的后期制作工具。同时，像Spotify、Apple Music这样的流媒体音乐平台也经常利用AI来预测用户的歌曲偏好。Landr母带处理工具已经取得了巨大的进步。
另外，AI技术也正在以各种妙趣横生的形式出现在其他各行各业中。比如，Aiva澳大利亚初创公司Popgun一直在研发名为“Alice”的AI作曲软件，它可以用钢琴、贝司和鼓即兴创作，也可以为歌手制作伴奏，甚至可以唱歌。Mubert也已推出一款可以根据用户偏好不断更新的AI作曲软件。这些公司的开发理念都大致相同，即利用机器学习算法进行模式学习，输出真正原创的、独一无二的作品。
一些音乐公司希望通过开发AI软件来颠覆现有的一切，这些软件能够代替主流录音室承担作曲职责，或协助艺术家进行创作，甚至可以自主作曲。普通人也许从未用四个以上和弦创作过一首歌曲，对他们来说，这一发展迷人至极——这些软件是否可以激发人们迄今未曾觉醒的音乐天赋？
但是，作曲并不是一件简单的事情。如果机器只是提供一个初始的创造性构思、一个想法的起源，那么人们是否可以用自己（有限的）音乐能力继续拓展这一想法，并将其创作成一首热门歌曲？如果说普通人和超级巨星之间的差距，就在于这一颠覆性的、充满创造力的初始想法，那么奇妙的AI技术是否就可以帮助人们弥合这一差距了？
AI可以指代任何试图模仿某一人类行为的计算机功能，AI算法善于在明确定义的空间内，利用固定规则对不同模式进行匹配，这也使得AI十分擅长玩魔方、下象棋。但任何需要高级创造力的活动，例如写歌，都更应该被理解为“强人工智能”，即一种能与人类思想相媲美的通用智能。目前，“强人工智能”仍只能在科幻小说中实现，没有任何算法能够比拟人类思维的复杂性。但人工智能的子集——机器学习，却能够利用海量数据集自主进行模式学习。当机器能够学习新信息时，它便能够发现人类认知无法处理的数据模式，因为机器能够通过建构特殊模型，对数据进行识别和分类，这是人类无法理解甚至无法感知的。这意味着“无监督”机器学习算法可以在没有人类干涉的情况下，输出真正原创的、独一无二的作品。
AI作曲技术更适合于某些特定的音乐类型，例如Popgun就承认爵士相当难以复制。机器学习算法更易于分析并理解简单的MIDI文件。但AI算法无法判断其阐释是否正确，这就需要某种程度的人为干预。为了挑选出精美的作品，就需要对AI输出的大量作品进行筛选，这项工作听起来太过枯燥，可能使我们从此对音乐产生厌倦心理。
AI技术能够增强人类的创造力。Popgun表示，他们将这些音乐软件视为另一种乐器，就像80年代的合成器一样。实际上，AI作曲能够缩短创作过程中那些令人疲倦、单调重复的环节。机器学习算法能够生成真正的原创音乐，而这可以激发人类作曲家的灵感，也可以帮助一个正在崭露头角的作曲家充分发挥能力和知识，创作出有价值的音乐作品。
未来，技术能够充分增强人们的创造力。这种增强的创造力可以激励那些曾经缺乏信心涉足创意行业的人们勇敢走出这一步。有强大技术能力的人，例如那些从不认为自己具有创造力的人，完全可以运用AI技术，去探索他们曾经不敢想象的发展道路。如果将AI的分析能力和数字运算能力与人类的创造力相结合，行业现状将被颠覆。
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