導讀：人工智能(AI)在信息技術變革方面具有里程碑式的顛覆意義，它利用算法使繁瑣、音樂耗時的產(chǎn)業(yè)
任務變得更加高效。
雖然算法已經(jīng)被用于檢測音樂品味和對流媒體服務提出建議很長時間，作曲但它們現(xiàn)在開始被用于制作音樂本身。家或人工智能(AI)在信息技術變革方面具有里程碑式的面臨意義，它利用算法使繁瑣、失業(yè)耗時的危機任務變得更加高效。一旦AI超越了它的顛覆使命，開始創(chuàng)造娛樂，音樂甚至與人類創(chuàng)作相匹敵，產(chǎn)業(yè)那么事情就會變得有趣起來。作曲
歷史上的家或藝術家和作曲家使用隨機統(tǒng)計方法來創(chuàng)作音樂。大衛(wèi)·鮑伊(David Bowie)和泰·羅伯茨(Ty Roberts)合作開發(fā)了Verbalizer，面臨
鮑伊可以輸入多達25個句子和大量詞組。失業(yè)然后，Verbalizer會隨機將單詞重新排列組合。鮑伊用這個工具對他的《柏林三部曲》(Berlin Trilogy)產(chǎn)生了巨大影響。與許多其他生產(chǎn)領域一樣，人類對音樂的投入水平可能正在下降，這對音樂產(chǎn)業(yè)的影響將是巨大的。
大型科技公司似乎都在圍繞著AI創(chuàng)作音樂的概念進行研究。谷歌創(chuàng)造Magenta，即為藝術家設計，用來幫助他們寫歌的項目。同樣，索尼旗下計算機科學實驗室也建立了名為Flow Machines的AI系統(tǒng)，它可以從歌曲數(shù)據(jù)庫中學習幾種風格后創(chuàng)作音樂。法國作曲家貝諾特·卡爾(Benoit Carre用這種算法創(chuàng)作的披頭士風格的歌曲，名為《爸爸的汽車》。
在網(wǎng)絡上也有類似的可訪問程序，比如Jukedeck和Amper Music，它們允許普通用戶或音樂家在選擇音樂類型和情緒后，將剩下的事情丟給電腦去完成。前一家公司正在“訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡，使其能夠從細微層面理解音樂創(chuàng)作”。在Jukedeck程序中，我(本文作者亞當·比倫伯格(Adam Bielenberg))點擊電子民謠類型，選擇了“振奮”情感。結果發(fā)現(xiàn)其創(chuàng)作出一首平淡的合成音樂，與在排行榜冠軍歌曲的背景下?lián)]之不去的節(jié)拍沒有什么不同。
于是，我開始研究Amper Music。他們的測試版采用了一種不同的方法，專注于“功能性音樂”。它有7個專門的標簽——社交媒體、視頻游戲、歌曲創(chuàng)作、電影、電視節(jié)目、播客或廣播以及應用程序。我選擇了歌曲創(chuàng)作功能，但又一次被賦予了一種平凡的器樂節(jié)奏，聽起來完全符合人類的創(chuàng)作能力。從這兩種體驗來看，“功能性音樂”可能會給AI音樂帶來最大的合法性，它可以而且很可能會在背景音樂中占有一席之地。
另一方面，前面提到的《爸爸的汽車》聽起來讓人印象深刻。雖然它的共鳴更像是延斯·勒克曼(Jens Lekman)的迷幻版，而不是Fab 4，但它有一種未來主義的氣息。不過，通過閱讀YouTube上的說明，我們可以清楚地看到，AI的輸入非常少，因為有人指出，卡爾“編排、創(chuàng)作了這首曲目，還寫了歌詞”。
也許我遇到過的最引人注目、最復雜的程序是AIVA，它是一種將經(jīng)典作品進行各種組合的系統(tǒng)。該公司網(wǎng)站指出，AIVA“一直通過閱讀大量由最偉大作曲家(莫扎特、貝多芬、巴赫…)創(chuàng)作的音樂來學習音樂創(chuàng)作藝術，以建立數(shù)學模型來解釋什么是音樂”。AIVA是通過深度學習算法實現(xiàn)的，這是一種受大腦神經(jīng)網(wǎng)絡啟發(fā)的算法，然后為真正的音樂家制作樂譜。
AIVA成為第一個獲得作曲家國際地位的AI，該技術的作品曾出現(xiàn)在電影配樂、游戲和廣告中。雖然AIVA可能無法與莫扎特競爭，但與Jukedeck和Amper Music的電子/通用語錄相比，其作品明顯更有旋律感和廣泛性。此外，AIVA借鑒的古典音樂都是版權過期的，這對創(chuàng)始人來說是個雙贏的局面。
盡管AI音樂的合法所有權是個模糊的話題，但流媒體服務將會非常喜歡AI音樂，因為它們不必向第三方版權所有者付費。為了真正突破任何法律障礙，需要明確使用AI程序的藝術家是否是該音樂的“作曲家”。個人或企業(yè)目前可以購買他們在Jukedeck平臺上制作的歌曲，獲得免版稅的使用許可。
或者以更高的價格購買版權，完全擁有這首歌曲。AI用歌詞創(chuàng)作出深度、引人入勝的歌曲，這種想法目前看來似乎有些牽強。在近期，人工合成的流行金曲可能不會很快出現(xiàn)，但AI很容易對電影/視頻游戲配樂作曲家的職業(yè)生涯產(chǎn)生負面影響。流行藝術家們可能會用它來制作各自音樂的底層。
現(xiàn)有的AI音樂應用質(zhì)量參差不齊，畢竟這一概念仍處于起步階段。但毫無疑問，它將進一步走向卓越。有些人可能會擔心AI會剝奪音樂的創(chuàng)造性和情感表達能力。然而，從西方記譜系統(tǒng)的角度來看，當音樂理論的基礎被插入到計算機中后，其結果并不一定產(chǎn)生一種非人性化的音樂形式，而是一種自動化的、快速的音樂形式。我們用同樣的和弦來處理大量的音軌，并利用最基本的算法識別它們。
在FutureFest的演講中，保羅·梅森(Paul Mason)提出“音樂AI將從創(chuàng)造我們想不到的音樂開始，但它也可能創(chuàng)造出我們無法理解的音樂”。這種反思是一種反烏托邦式的反思，我們是成為超人類還是繼承機器一樣的特征，這是個遙遠的未來邏輯辯論問題。音樂產(chǎn)業(yè)最近的發(fā)展已經(jīng)令人擔憂，但是AI消滅人類音樂輸出的想法既令人感到恐懼，又令人懷疑。
