AI音乐改变热门歌曲创作方式 连艺术创作也要沦陷？

　　【未来科技范 报道】9月3日消息，国外媒体The Verge撰文谈到未来的音乐，讲述人工智能生成的音乐正在如何改变热门单曲的创作方式。

　　以下是文章主要内容：

　　人工智能能作曲对很多人来说都很可怕，包括我。但在过去几年里，音乐制作人工智能软件已经取得了长足的进步，它已不再是一种可怕的新奇事物;它是一个可行的工具，正被制作人用来帮助创作。这就提出了一个问题：人工智能有朝一日能取代音乐家吗?我去了洛杉矶，拜访了AI音乐平台Amper Music的办公室和流行歌手泰伦·萨瑟恩(Taryn Southern)的家。萨瑟恩正在与Amper和其他的AI平台合作，共同打造她的首张专辑《我是AI》(I AM AI)。

　　人工智能充当工具来制作音乐或辅助音乐家，已经有相当长的时间了。在上世纪90年代，英国著名音乐人大卫·鲍伊(David Bowie)帮助开发了一款名为Verbasizer的应用程序，它从文学作品获取素材，然后将里面的字词随机进行重新排序，形成可能被用作歌词的新内容。2016年，索尼公司的研究人员使用一种名为“流机器”(Flow Machines)的软件，创作了一首披头士(Beatles)风格的旋律。然后，它落到了人类作曲家伯努瓦·卡雷(Benoit Carre)的手中，并被制作成一首完整的流行歌曲《Daddy 's Car》(爸爸的车)。(“流机器”也曾被用于帮助打造一整个专辑，该专辑名为SKYGGE，在丹麦语中意指“影子。”)在消费级层面，该技术已经被整合到像Logic(被全球各地的音乐家广泛使用的一款软件)这样的音乐制作程序，它能够借助人工智能自动填充独特的鼓声。

　　人工智能已经与像Logic这样的消费级音乐制作程序相整合

　　现在，围绕着人工智能服务来创建音乐已经形成了一整个产业，玩家包括前面提到的Flow Machines、IBM的Watson Beat、Google Magenta的NSynth Super、Jukedeck、Melodrive、Spotify的创作者技术研究实验室和Amper music。

　　这些系统大多数都是通过利用深度学习网络来运作的。深度学习网络是一种依赖于分析大量数据的人工智能。基本上，你向软件输入大量的原始材料，从舞曲到迪斯科经典，分析这些材料以后，它就能够找到模式。它会学习和弦、节奏、长度之类的东西以及音符之间的联系，通过从所输入的所有材料中学习，它就能创作出自己的旋律来。不同的平台之间存在差异：有的平台提供MIDI，有的则提供音频。有的平台纯粹通过检阅数据来学习，有的则依靠基于音乐理论的硬编码规则来指导他们的输出。

　　然而，它们都有一个共同点：在微观层面上，那些音乐都是有吸引力的，但你听的时间越长，它们就越没有意义。它们当中还没有一个能出色到独立创作出格莱美获奖歌曲。

　　在我尝试过的所有音乐制作AI平台中，Amper无疑是最容易使用的。IBM和谷歌的项目需要一些编程知识，也需要解包GitHub上的开发者语言。它们还会给你带来MIDI输出，而不是音频，所以你还需要对音乐制作有更多的了解才能把输出变成真正的音乐佳作。

　　另一方面，Amper的界面极其简单。你所要做的就是前往它的网站，然后选择音乐类型和情绪类型。就是这样。你不需要知道怎么写代码，怎么作曲，甚至也不需要知道音乐理论，就可以用它来创作一首歌。它从预先录制的样本中构建音轨，并输出真实的音频，而不是MIDI。然后，你可以改变节奏;减弱单个乐器的声音，或者关掉整个乐器组合来所制作的歌曲情绪。之后，这个音频可以作为一个整体或单独的乐器层输出。接着，可以在像Ableton或Logic那样的DAWs中对它们进行进一步的操作。

　　在我朋友的车后座上绕洛杉矶兜风时，我让Amper制作了一首歌曲。我使用我的手机，在音乐流派中选择了摇滚，然后在情绪分类中选择了“驾驶”。在高速运作大约一分钟以后，它产生了一个30秒长的音频。该音频还不能拿到电台去播放，但是它有和弦，有一点结构，听起来……让人愉快。你很容易就能把它插放在YouTube视频或广告的后面，没有人会猜出它是程序制作出来的，而不是人工创作的。

　　作为一个音乐制作人，代码可以做我所做的事情的想法很奇怪。一种算法可以在几分钟内做出一首不那么糟糕的歌曲，人工智能正在进入我们认为明显是人类专属的创作领域，这种想法令人不安。如果说人工智能目前已经足够出色到能够创造出上述的简单押韵的电梯音乐，那么它还需要多久才能创造出最热门的音乐呢?如果它发展到了这个程度，那对人类音乐家又意味着什么呢?

　　这些都不是泰伦·萨瑟恩所关心的问题。萨瑟恩是一个网络名人，你可能是从她的YouTube频道或当她参加美国偶像时知道她的。如今，萨瑟恩对新兴科技感兴趣，这也促成了她目前的项目：录制一张流行专辑。这两件事听起来似乎没有联系，但她的专辑与众不同：萨瑟恩没有自己写所有的歌曲，而是使用人工智能来帮助创作古典打击乐、旋律以及和弦。这使得她的专辑成为了首批人工智能和人类合力打造的专辑之一。

　　Amper是萨瑟恩在开始创造她的专辑时所使用的第一个AI平台，现在她也使用IBM的Watson Beat和谷歌的Google Magenta。在她看来，人工智能是一个强大的工具和合作伙伴，而不是音乐家的替代品。

　　“我在使用人工智能来为真实的音乐创作歌词和声乐旋律，并以此作为灵感来源。”萨瑟恩告诉我，“我觉得这真的很有趣，因为我可以反复播放音乐，给它反馈和参数，并根据我的需要进行多次编辑，从某种意义上来说，它仍然是我创作出来的。”

　　它们当中还没有一个能出色到独立创作出格莱美获奖歌曲。

　　要了解人类是如何与人工智能的合作成功，可以去听听萨瑟恩2017年的单曲《Break Free》(挣脱束缚)。由人工智能制作的原始材料从人类的作品进行了各种借鉴，但它们更像是调味料，而不是主菜。为了把它变成一首流行歌曲，萨瑟恩做出了很多创造性的决定，包括更换乐器和琴键，当然，还有编写和演唱人声。

　　萨瑟恩当初之所以求助于人工智能，是因为尽管她是一位词曲作家，但她“对音乐理论知之甚少”。这是一大障碍，让她沮丧不已。“我在钢琴上找到了一个美妙的和弦，”萨瑟恩说，“然后我就围绕着它创作一整首歌，但是后来我无法找到接下来的几个和弦，因为我不知道该如何创作出我在脑海中听到的东西。而现在，我可以迭代音乐，给它反馈和参数，需要编辑多少次就编辑多少次。从某种意义上来说，它仍然是我创作出来的。”

　　这种赋权的感觉正是Amper想要给用户带来的。“我没有把它来当人工智能来看待。”Amper联合创始人迈克尔?霍比(Michael Hobe)表示，“它更多的是一种智力的提升。我们可以让你的创作过程变得更简易，免去诸多的狗屁元素。对我来说，这正在让更多的人变得具有创造性，并让那些已经拥有这些创造性的人能够进一步发展自己。”

　　霍比说到的“狗屁元素”，指的是吉他手不知道该如何编排指挥一种他们从未使用过的乐器，花费大量的时间来制作每一下击鼓的速度，或者仅仅是遇到创作障碍。Amper并不是要创造下一个人工智能超级明星;它是要赋能音乐家。当然，使用人工智能还有一个额外的好处，那就是让萨瑟恩和其他没有正式音乐背景的人能够参与到音乐创作中来。它使得创作的竞争平台变得大众化，这样任何人都可以像萨瑟恩一样在脑子里听到什么就能做出什么来。

　　Amper并不是要创造下一个人工智能超级明星；它是要赋能音乐家

　　被问到怎么看待认为使用人工智能是作弊的说法时，萨瑟恩表示，“好吧，是的，我们完全是在作弊。如果音乐被具体定义为每个人为了达到某种最终目标都必须遵循的一个过程，那么，是的，我是在作弊。我在给所有的作弊者领路。”她笑了笑，然后尖锐地指出：“音乐创作过程不能这么狭隘。”

　　这是值得思考的一个问题。每当有明显改变我们的音乐创作方式的新技术被引进，都会有唱反调的人。像AutoTune这样的东西，样品和循环的使用，以及Digital Audio Workstations当初都是我们要去适应的“颠覆者”，现在它们都已经成了常见的工具和方法。人工智能可能会是下一个。

　　这项技术对整个音乐产业的影响还有待观察。它会摧毁人们的工作机会吗?它将如何影响音乐版权呢?没有人类，它还能有效运转吗?但是像霍比和萨瑟恩这样的人相信它最终会带来积极的效益。当然，可创作音乐的算法听起来很可怕，因为它拥有某些我们觉得已经不可思议的人类能力，但它也是一种富有吸引力的工具，能过强化人类的能力。作为合作者，人工智能能够将音乐创作推向更多的人，它能够简化工作流程，它还可以提供创作下一首热门单曲所需的灵感火花。

　　“你是在与人工智能合作实现你的目标，。”霍比说道，“并不是说人工智能只是在小打小闹。它的意义在于，在创作过程中带来助力，与你共同实现那个最终的艺术构想。”(乐邦)