悄悄的，人工智能进村了

人类改变AI的同时，但也被AI改变。

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今年5月，说唱歌手肯德里克·拉马尔（Kendrick Lamar）回归，打头阵的是一支变脸MV。借助人工智能，拉马尔在MV中一边唱一边变出了多位名人的面孔，毫无pS痕迹。

拉马尔发布MV八天后，知名视频博主DoodleChaos发布了一支用人工智能生成的MV，播放量很快就破了百万。知名乐队Everything Everything不久前发行的专辑，歌词部分来自AI的创作，他们为此专门教AI学习了孔子的名言。

看起来，人工智能正在成为音乐人创作的伴侣，而陈奕迅多年前在歌曲《人工智能》里所唱的“你若要气氛，可交给科技助兴”也正在成为现实。

Deep时代，有争议也有合作

去年4月，为了提醒大家关注音乐人们的心理健康，一个慈善组织以《Lost Tapes of the 27 Club》为名发布了一张专辑。在专辑中，AI模仿科特·科本（Kurt Cobain）、艾米·怀恩豪斯（Amy Winehouse）和吉米·亨德里克斯（Jimi Hendrix）等27岁便英年早逝的歌手的风格生成了一些歌曲，听起来像那么回事。

这实际上就是音乐上的DeepFake，深度伪造，而DeepFake是机器学习不断深入的结果，而近年来越来越多的出现在舆论场里的Deep Learning（深度学习）一词，足以证明我们距离人工智能时代越来越近了。

DeepFake更多用在影像的“模仿”上。早前，一位长相酷似伊隆·马斯克的中国网友走红，后来被人扒出其实是玩的DeepFake，尽管其微博账号已经被禁言，但到目前为止仍然无法证实是否用了DeepFake。

在网络上，DeepFake Song（深度伪造歌曲）近年来也出现得越来越频繁了。两年前，曾经有人用人工智能DeepFake了说唱天王埃米纳姆（Eminem）的歌来挤兑马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）。由于声音以假乱真，有网友留言，跪求创作一整张埃米纳姆DeepFake专辑。

以DeepFake为代表的人工智能应用带来了不少争论，对人类影像和声音的模仿涉及版权和伦理问题。所以，很多平台都禁止或限制DeepFake。今年6月2日，谷歌禁止在其Google Colaboratory平台上训练可用于生成DeepFake的人工智能系统。

DeepFake所引发的种种争议让我们看到人工智能的发展确实进入了一个新阶段，如何面对机器学习的不断进化所带来的挑战已经成为人类必须正视的问题。

对此，肯德里克·拉马尔的态度是，用它！

拉马尔在MV《The Heart part 5》中一边唱一边变出了O.J.辛普森（O. J. Simpson）、坎耶·韦斯特（Kanye West）和威尔·史密斯（Will Smith）等不同名人的面孔，变化的过程十分顺滑，观众们啧啧称奇。

拉马尔玩的就是DeepFake，借助人工智能完成影响的实时替换，拉马尔试图用“变脸”来传达“我们是一体的”这样一个理念。作品整体性很强，表达也很深刻，DeepFake在这个案例中并没有引发什么太大的负面争议。

坊间也有议论，MV中使用知名人物的形象是否构成侵权。不过，据一些律师分析，DeepFake目前还处于灰色地带，除非涉及人物认为MV使用影像产生了污蔑或诽谤等负面影响，不然很难诉诸法律。

AI工具化，做音乐的门槛更低了

今年5月20日，Everything Everything发行了新专辑《Raw Data Feel》。这张专辑最特别的地方之一是乐队和英国约克大学的研究人员合作开发了一个叫“凯文”的人工智能系统来协助乐队创作歌词。

通过学习《贝奥武夫》、孔子名言和4chan论坛里的4万篇帖子，凯文最终贡献了专辑了5%的歌词和一首歌的标题。

AI辅助创作并不是什么新鲜事了，近两年来国内外的音乐平台都在研发各自的AI辅助创作工具。网易推出了AI创作平台天音，抖音发布了AI音乐创作编辑工具海绵音乐，酷狗和杨超越合作推出了“超越AI”——用户可以用杨超越声库定制歌曲。

去年，做梦唱片联合微软小冰推出了一张名为《潜入虚拟世界》的合辑，合辑中收录的作品便是由AI辅助创作：AI小冰根据人类乐队给出的创作文字、图片关键词、歌曲期待调性生成编曲和歌词，人类乐队以此为灵感进行再创作。

工具化正是目前AI在音乐市场里的一个发展方向：AI替代人完成很多基础、重复的工作，人专门负责创意的部分。

这些音乐创作里的基础性、重复性的流程，在AI音乐工具里被简化成了几个选项，用户只需要动动手指或鼠标，就能够生成一首歌曲。这意味着，音乐创作的门槛将进一步降低。借助人工智能，不懂音乐的普通人也可以在家里快速生成音乐作品。

boomy便是这样一个“工具”，它的宣传语是“制作即时音乐与世界分享”。boomy为用户提供了几个简单的风格选项，比如Lo-Fi或Hip-Hop，用户还可以添加人声，选择完成之后，短短几十秒内就生成了一首“歌曲”。

而对于一些无力支付高昂MV拍摄费用的创作者来说，使用人工智能来生成MV，或许也将成为一个选项。

本文开头提到的案例中，知名视频博主DoodleChaos用人工智能生成MV所使用的歌曲，来自音乐人Rezonate的《Canvas》，原本并没有正式的MV，用AI生成的MV，为Rezonate又做了一次宣传。（出道多年的Rezonate，只有一支简单的官方MV）

一些DAW（Digital Audio Workstation，数字音频工作站）已经开始智能化。比如苹果的Logic可以根据用户创作的旋律自动添加打击乐或电音LOOp。

近年来 “卧室音乐人”数量的快速增长，就跟越来越便利的DAW有关，人工智能的加入，将会让音乐创作更加平民化，音乐创作者市场将会更加蓬勃发展。一位人工智能音乐领域的创作者对新观说：“AI不会取代音乐人，而是会让更多人成为‘音乐人’。”

当然，竞争也会更加激烈。

与AI相处，需要换个思路

音乐平台发布的数据显示，全球一年新增音乐作品超过2000万首，中国音乐平台一年新增音乐作品超过百万首。在中国，平均21秒钟有一首新歌问世，音乐市场的竞争前所未有的激烈。

AI降低了门槛，让更多人能够参与到音乐创作中来，可以想象未来的音乐市场将会是一个内容大爆炸的时代，音乐内容的质量会更加鱼龙混杂、泥沙俱下，其中还会包括大量的“机器作品”。

在这样一个市场里，人工智能无疑将会取代只有一般技能和能力的音乐人的工作，一如《第二次机器革命》所言：“对那些只有‘一般’技能和能力的人来说，没有比现在更坏的时代了，因为计算机、机器人和其他数字技术正以非同寻常的速度掌握这些技能。”

实际上，现在已经有不少商用音乐公司改用机器来创作商用“罐头音乐”，苹果公司不久前收购了一家名为AI Music的人工智能音乐团队，据报道目的也是借助AI来创作背景音乐。

于是，在人工智能快速发展的当下，音乐人们也开始思考人和机器之间的关系，以及如何利用好机器。

德国乐队Mouse on Mars去年发行了一张AI参与的专辑《AAI》。他们为此专门开发了一个机器语言训练系统，训练AI发声。谈到跟AI的合作，乐队成员称，AI目前所生成的乐段，并不完整，听起来有些杂乱，但他们更感兴趣的是利用人工智能的潜在错误，把意想不到的故障作为以前无法想象的节奏和声音的灵感。

到目前为止，AI还无法完全模仿人类的方式生成符合人类聆听习惯的作品。比如上文提到的《Lost Tapes of the 27 Club》，作品听起来确实有点像科特·科本等已故音乐人的声音，但实际上是经过人类后期加工的结果。

而使用过AI音乐创作平台boomy的用户说，该平台平台生成的作品更像是随机排列的声音碎片。人工智能的随机性加上人类的独特创意，完全有可能创造出新的杰作。

也有一些音乐人提供了另一种思路，打造不拘泥于传统创作模式的新玩法。

音乐人霍丽·赫恩登（Holly Herndon）开发的人工智能音乐生成系统，用户上传的音乐跟霍丽·赫恩登自己的声音借助人工智能进行融合，生成一首“你”和霍丽合作完成的新作品。既属于“你”，也属于霍丽。

而且，这个系统还加入了Web3概念，霍丽称她将会挑选自己喜欢的作品以DAO（去中心化组织）的形式来发布和经营。

目前看来，这似乎更像是一个互联网上的行为艺术，却也给我们带来了新的启发：借助人工智能等新技术，音乐的创作和发布将会超越传统模式，打造出新的玩法，创造出新的空间。

人类创作歌曲的历史源远流长，但我们现在所秉承的创作思路，实际上更多是音乐工业化以来的思维定式，三分半、主副歌、听专辑，等等。人工智能的加入，或许将让未来的音乐创作具有更强的交互性，人和人、人和机器之间建立一种新的合作模式，并由此带来新的音乐观，传统的产业概念也将由此重组。

在这个过程中，创作者可能需要抱持更开发的心态去接受新技术的挑战，让新技术为我所用，而非针锋相对。对此，Mouse on Mars成员维尔纳（St. Werner）认为：“像任何工具一样，人工智能是与我们的世界互动的一种方式，人类改变它的同时，但也被它改变。人工智能的真正潜力是让我们更加谦卑。”

本文来自微信公众号 “新音乐产业观察”（ID：takoff），作者：亿谦，36氪经授权发布。

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