AI在创造还是毁掉音乐

        轮番上线的音乐大模型,一举将素人生产音乐的门槛降到了最低,并掀起了音乐圈会不会被AI彻底颠覆的讨论。短暂的兴奋后,AI产品的版权归属于谁,创意产业要如何在AI的阴影下生长,都在被更多理性的目光审视。

一、整体介绍

        AI音乐生成技术正迅速发展,它通过学习大量音乐作品,能够生成具有一定风格和结构的新音乐。这一技术首先由一些精英创业公司引领,随后大型科技公司也纷纷加入这一领域。

国内外音乐大模型的基本情况

1. Suno:由哈佛大学和麻省理工学院的团队开发,是一款人工智能的文本到音乐的生成器,能够通过文本提示词引导模型输出对应的音频,生成逼真歌曲。
2. 天工SkyMusic:昆仑万维推出的中国首个音乐SOTA模型,标志着中国在AIGC领域的全球领跑地位。

市场份额

        音乐大模型的市场份额正在快速增长。根据市场研究报告,AI生成音乐的市场规模预计在未来几年内将呈现爆发式增长。

商业模式

1. 订阅制或按需付费:AI音乐服务通常采取订阅制或按需付费的方式,用户可以根据自己的需求选择不同的服务包。
2. 音乐版权交易服务:一些平台提供音乐版权交易服务,使得AI创作的音乐作品能够在市场上流通。
3. 辅助创作工具:除了生成音乐本身,还有一些商业模式围绕辅助音乐创作工具,例如人声分离等。

其他商业模式

1. 流量驱动:一些公司采用流量驱动的商业模式,通过上传大量歌曲到短视频平台,利用算法挑选出有潜力的歌曲进行进一步推广。
2. 平台自产音乐:音乐平台通过AI生成音乐降低版权成本,提供给用户,从而优化财务模型。

        AI音乐生成工具正在重新定义专业的音乐创作,并在重塑整个音乐行业。尽管存在版权归属等争议,但AI音乐的商业价值和潜力已经得到市场的认可。随着技术的不断进步和市场的逐渐成熟,AI音乐生成领域有望迎来更广阔的发展空间。

二、人机合作

        人工智能(AI)与音乐人的合作模式是一个不断发展和探索的领域。AI在音乐创作中的辅助作用日益显著,它可以通过多种方式与人类音乐人合作,共同创作音乐。以下是一些探讨AI与音乐人合作模式的要点:

  1. 创意启发:AI可以作为一个灵感工具,为音乐人提供创意启发。例如,通过分析大量音乐作品,AI能够识别出流行的旋律和节奏模式,为音乐人提供创作上的参考。

  2. 风格模拟:AI能够学习和模拟特定音乐家或流派的风格,帮助音乐人探索不同的音乐表达方式,或者在特定风格上进行创新。

  3. 旋律和和声生成:AI可以生成旋律和和声,为音乐人提供创作素材。音乐人可以在此基础上进行调整和完善,形成最终作品。

  4. 歌词创作:AI能够根据给定的主题或关键词生成歌词,帮助音乐人快速构建歌曲的文本内容。

  5. 音乐制作辅助:AI可以辅助音乐制作过程中的各种任务,如自动混音、声音设计、节奏编辑等,提高音乐制作的效率。

  6. 个性化定制:AI可以根据用户的偏好和历史数据,生成符合个人口味的音乐作品,实现个性化的音乐创作。

  7. 教育和学习:AI可以作为音乐教育工具,帮助学习者理解音乐理论、和声学等基础知识,或者通过实践生成音乐来加深理解。

  8. 跨领域合作:AI可以与不同领域的艺术家合作,如视觉艺术家、舞蹈家等,共同创作跨领域的艺术作品。

  9. 实时互动表演:在现场表演中,AI可以实时响应音乐人的演奏,生成伴奏或即兴旋律,为现场演出增添不确定性和新鲜感。

  10. 版权和伦理问题:在人机共同创作的过程中,需要明确版权归属,确保音乐人的权益得到保护,同时遵守相关的伦理和法律规定。

        实现人机共同创作的可能性,需要技术、艺术和法律等多方面的协调和合作。音乐人和AI开发者需要共同探索如何更好地整合AI技术到音乐创作过程中,同时确保创作过程的原创性和艺术性。此外,行业内也需要建立相应的标准和规范,以促进健康、可持续的AI音乐创作生态。

三、伦理道德

        人工智能(AI)在创意产业中的运用引发了众多伦理道德问题,这些问题涉及创意的归属、原创性、艺术价值以及人类角色的转变等多个方面。以下是对这些问题的探讨:

  1. 创意归属问题

    • AI创作的作品是否具有原创性,能否被视为独立的作品享有版权保护,在法律上尚未有明确的界定。
    • 如果AI作品归属于AI开发者或公司,可能会忽视了AI学习过程中使用的人类创作数据的原始作者的权益。
  2. 艺术价值的稀释

    • 有人担心AI生成的艺术作品可能缺乏真正的情感深度和人类经验,这可能会降低艺术作品的价值和观众的接受度。
  3. 人类角色的转变

    • 随着AI技术的发展,一些重复性或预测性强的创意任务可能会被AI取代,但人类的直觉、情感和复杂决策能力是AI难以复制的。
  4. 技术与人类创造力的平衡

    • 技术应该被视为一种工具,用来增强而非取代人类的创造力。AI可以承担一些繁琐的创作任务,释放人类艺术家从事更深层次的创造性工作。
  5. 就业和培训问题

    • AI在创意产业的应用可能会导致某些职业的需求减少,这需要行业和教育机构重新考虑培训和就业指导,以适应技术变革。
  6. 透明度和可解释性

    • AI系统的决策过程需要更加透明和可解释,特别是在它们参与创意决策时,以便艺术家和消费者理解其工作原理和潜在偏差。
  7. 伦理标准的制定

    • 随着AI在创意产业的深入应用,需要制定相应的伦理标准和指导原则,确保技术的发展不会损害人类的价值观和文化多样性。
  8. 版权和利益分配

    • 需要明确AI创作作品的版权归属和利益分配机制,确保所有参与创作的个体和AI系统都能得到公正的回报。
  9. 文化和审美的多样性

    • AI系统在学习和生成创意内容时,需要考虑到不同文化和审美的多样性,避免产生文化偏见或单一化的趋势。
  10. 监管和政策

    • 政府和监管机构需要密切关注AI在创意产业的影响,制定相应的政策和法规,以保护艺术家的权益,促进健康创新的生态系统。

        总之,AI在创意产业中的应用是一个双刃剑,它既有可能推动艺术创作的发展,也有可能引发一系列伦理道德问题。关键在于如何制定合理的政策和标准,以及如何教育和引导AI系统,使其成为增强而非取代人类创造力的工具。

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