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。