人類改變AI的同時，但也被AI改變。

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今年5月，說唱歌手肯德里克·拉馬爾（Kendrick Lamar）回歸，打頭陣的是一支變臉MV。借助人工智能，拉馬爾在MV中一邊唱一邊變出了多位名人的面孔，毫無pS痕跡。

拉馬爾發布MV八天后，知名視頻博主DoodleChaos發布了一支用人工智能生成的MV，播放量很快就破了百萬。知名樂隊Everything Everything不久前發行的專輯，歌詞部分來自AI的創作，他們為此專門教AI學習了孔子的名言。

看起來，人工智能正在成為音樂人創作的伴侶，而陳奕迅多年前在歌曲《人工智能》里所唱的“你若要氣氛，可交給科技助興”也正在成為現實。

Deep時代，有爭議也有合作

去年4月，為了提醒大家關注音樂人們的心理健康，一個慈善組織以《Lost Tapes of the 27 Club》為名發布了一張專輯。在專輯中，AI模仿科特·科本（Kurt Cobain）、艾米·懷恩豪斯（Amy Winehouse）和吉米·亨德里克斯（Jimi Hendrix）等27歲便英年早逝的歌手的風格生成了一些歌曲，聽起來像那么回事。

這實際上就是音樂上的DeepFake，深度偽造，而DeepFake是機器學習不斷深入的結果，而近年來越來越多的出現在輿論場里的Deep Learning（深度學習）一詞，足以證明我們距離人工智能時代越來越近了。

DeepFake更多用在影像的“模仿”上。早前，一位長相酷似伊隆·馬斯克的中國網友走紅，后來被人扒出其實是玩的DeepFake，盡管其微博賬號已經被禁言，但到目前為止仍然無法證實是否用了DeepFake。

在網絡上，DeepFake Song（深度偽造歌曲）近年來也出現得越來越頻繁了。兩年前，曾經有人用人工智能DeepFake了說唱天王埃米納姆（Eminem）的歌來擠兌馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）。由于聲音以假亂真，有網友留言，跪求創作一整張埃米納姆DeepFake專輯。

以DeepFake為代表的人工智能應用帶來了不少爭論，對人類影像和聲音的模仿涉及版權和倫理問題。所以，很多平臺都禁止或限制DeepFake。今年6月2日，谷歌禁止在其Google Colaboratory平臺上訓練可用于生成DeepFake的人工智能系統。

DeepFake所引發的種種爭議讓我們看到人工智能的發展確實進入了一個新階段，如何面對機器學習的不斷進化所帶來的挑戰已經成為人類必須正視的問題。

對此，肯德里克·拉馬爾的態度是，用它！

拉馬爾在MV《The Heart part 5》中一邊唱一邊變出了O.J.辛普森（O. J. Simpson）、坎耶·韋斯特（Kanye West）和威爾·史密斯（Will Smith）等不同名人的面孔，變化的過程十分順滑，觀眾們嘖嘖稱奇。

拉馬爾玩的就是DeepFake，借助人工智能完成影響的實時替換，拉馬爾試圖用“變臉”來傳達“我們是一體的”這樣一個理念。作品整體性很強，表達也很深刻，DeepFake在這個案例中并沒有引發什么太大的負面爭議。

坊間也有議論，MV中使用知名人物的形象是否構成侵權。不過，據一些律師分析，DeepFake目前還處于灰色地帶，除非涉及人物認為MV使用影像產生了污蔑或誹謗等負面影響，不然很難訴諸法律。

AI工具化，做音樂的門檻更低了

今年5月20日，Everything Everything發行了新專輯《Raw Data Feel》。這張專輯最特別的地方之一是樂隊和英國約克大學的研究人員合作開發了一個叫“凱文”的人工智能系統來協助樂隊創作歌詞。

通過學習《貝奧武夫》、孔子名言和4chan論壇里的4萬篇帖子，凱文最終貢獻了專輯了5%的歌詞和一首歌的標題。

AI輔助創作并不是什么新鮮事了，近兩年來國內外的音樂平臺都在研發各自的AI輔助創作工具。網易推出了AI創作平臺天音，抖音發布了AI音樂創作編輯工具海綿音樂，酷狗和楊超越合作推出了“超越AI”——用戶可以用楊超越聲庫定制歌曲。

去年，做夢唱片聯合微軟小冰推出了一張名為《潛入虛擬世界》的合輯，合輯中收錄的作品便是由AI輔助創作：AI小冰根據人類樂隊給出的創作文字、圖片關鍵詞、歌曲期待調性生成編曲和歌詞，人類樂隊以此為靈感進行再創作。

工具化正是目前AI在音樂市場里的一個發展方向：AI替代人完成很多基礎、重復的工作，人專門負責創意的部分。

這些音樂創作里的基礎性、重復性的流程，在AI音樂工具里被簡化成了幾個選項，用戶只需要動動手指或鼠標，就能夠生成一首歌曲。這意味著，音樂創作的門檻將進一步降低。借助人工智能，不懂音樂的普通人也可以在家里快速生成音樂作品。

boomy便是這樣一個“工具”，它的宣傳語是“制作即時音樂與世界分享”。boomy為用戶提供了幾個簡單的風格選項，比如Lo-Fi或Hip-Hop，用戶還可以添加人聲，選擇完成之后，短短幾十秒內就生成了一首“歌曲”。

而對于一些無力支付高昂MV拍攝費用的創作者來說，使用人工智能來生成MV，或許也將成為一個選項。

本文開頭提到的案例中，知名視頻博主DoodleChaos用人工智能生成MV所使用的歌曲，來自音樂人Rezonate的《Canvas》，原本并沒有正式的MV，用AI生成的MV，為Rezonate又做了一次宣傳。（出道多年的Rezonate，只有一支簡單的官方MV）

一些DAW（Digital Audio Workstation，數字音頻工作站）已經開始智能化。比如蘋果的Logic可以根據用戶創作的旋律自動添加打擊樂或電音LOOp。

近年來 “臥室音樂人”數量的快速增長，就跟越來越便利的DAW有關，人工智能的加入，將會讓音樂創作更加平民化，音樂創作者市場將會更加蓬勃發展。一位人工智能音樂領域的創作者對新觀說：“AI不會取代音樂人，而是會讓更多人成為‘音樂人’。”

當然，競爭也會更加激烈。

與AI相處，需要換個思路

音樂平臺發布的數據顯示，全球一年新增音樂作品超過2000萬首，中國音樂平臺一年新增音樂作品超過百萬首。在中國，平均21秒鐘有一首新歌問世，音樂市場的競爭前所未有的激烈。

AI降低了門檻，讓更多人能夠參與到音樂創作中來，可以想象未來的音樂市場將會是一個內容大爆炸的時代，音樂內容的質量會更加魚龍混雜、泥沙俱下，其中還會包括大量的“機器作品”。

在這樣一個市場里，人工智能無疑將會取代只有一般技能和能力的音樂人的工作，一如《第二次機器革命》所言：“對那些只有‘一般’技能和能力的人來說，沒有比現在更壞的時代了，因為計算機、機器人和其他數字技術正以非同尋常的速度掌握這些技能?！?/p>

實際上，現在已經有不少商用音樂公司改用機器來創作商用“罐頭音樂”，蘋果公司不久前收購了一家名為AI Music的人工智能音樂團隊，據報道目的也是借助AI來創作背景音樂。

于是，在人工智能快速發展的當下，音樂人們也開始思考人和機器之間的關系，以及如何利用好機器。

德國樂隊Mouse on Mars去年發行了一張AI參與的專輯《AAI》。他們為此專門開發了一個機器語言訓練系統，訓練AI發聲。談到跟AI的合作，樂隊成員稱，AI目前所生成的樂段，并不完整，聽起來有些雜亂，但他們更感興趣的是利用人工智能的潛在錯誤，把意想不到的故障作為以前無法想象的節奏和聲音的靈感。

到目前為止，AI還無法完全模仿人類的方式生成符合人類聆聽習慣的作品。比如上文提到的《Lost Tapes of the 27 Club》，作品聽起來確實有點像科特·科本等已故音樂人的聲音，但實際上是經過人類后期加工的結果。

而使用過AI音樂創作平臺boomy的用戶說，該平臺平臺生成的作品更像是隨機排列的聲音碎片。人工智能的隨機性加上人類的獨特創意，完全有可能創造出新的杰作。

也有一些音樂人提供了另一種思路，打造不拘泥于傳統創作模式的新玩法。

音樂人霍麗·赫恩登（Holly Herndon）開發的人工智能音樂生成系統，用戶上傳的音樂跟霍麗·赫恩登自己的聲音借助人工智能進行融合，生成一首“你”和霍麗合作完成的新作品。既屬于“你”，也屬于霍麗。

而且，這個系統還加入了Web3概念，霍麗稱她將會挑選自己喜歡的作品以DAO（去中心化組織）的形式來發布和經營。

目前看來，這似乎更像是一個互聯網上的行為藝術，卻也給我們帶來了新的啟發：借助人工智能等新技術，音樂的創作和發布將會超越傳統模式，打造出新的玩法，創造出新的空間。

人類創作歌曲的歷史源遠流長，但我們現在所秉承的創作思路，實際上更多是音樂工業化以來的思維定式，三分半、主副歌、聽專輯，等等。人工智能的加入，或許將讓未來的音樂創作具有更強的交互性，人和人、人和機器之間建立一種新的合作模式，并由此帶來新的音樂觀，傳統的產業概念也將由此重組。

在這個過程中，創作者可能需要抱持更開發的心態去接受新技術的挑戰，讓新技術為我所用，而非針鋒相對。對此，Mouse on Mars成員維爾納（St. Werner）認為：“像任何工具一樣，人工智能是與我們的世界互動的一種方式，人類改變它的同時，但也被它改變。人工智能的真正潛力是讓我們更加謙卑?！?/p>

本文來自微信公眾號 “新音樂產業觀察”（ID：takoff），作者：億謙，36氪經授權發布。

當前名稱：悄悄的，人工智能進村了
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