人工智能作曲编曲软件会取代音乐家的创作动力吗

音乐界有一种持久的恐惧，人工智能将取代我们所爱的艺术家，并结束我们所知的创造力。

这种说法可能是荒谬的，它基于具体的证据。去年12月，由Spotify高管全力支持，由人工智能组成的歌曲在Spotify上安装了几个New Music Friday播放列表。整个创业生态系统围绕着为艺术家提供人工智能音乐制作自动歌曲创作建议的服务而出现，或者让普通互联网用户只需点击一下按钮即可生成自定义乐器曲目。

但人工智能编曲作曲软件对音乐创作的长期影响并没有那么严重。事实上，如果我们作为一个行业已经从一开始就对AI进行了如此还原和悲观的思考，那么我们就将自己的命运视为算法的奴隶。相反，如果我们长期关注技术创新如何使艺术家逐渐更容易实现他们的创造性愿景，我们可以看到AI作为一个强大的工具和合作伙伴的真正潜力，而不是一种威胁。

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具有讽刺意味的是，人工智能产生的音乐在音乐史上并不是什 早在20世纪50年代，实验作曲家就开始使用随机统计模型来编写音乐。几十年后，David Bowie与前环球音乐集团首席技术官Ty Roberts合作建立了Verbasizer - 这个程序促使Bowie在一系列窗口中输入多达25个句子和单词组，然后程序随机重新排序新的，潜在的重要抒情组合。

“我可以重新灌输[中Verbasizer]与感性的品质，如果我想，还是把它作为它写入本身，”鲍维说，纪念在纪录片启示。“有些事我真的会非常同情。”换句话说，鲍伊看到这种混乱（如果是基本的）人工智能作为提升而不是扼杀他的艺术的手段 - 他最终使用了许多Verbasizer的输出在他20世纪70年代后期的标志性柏林三部曲专辑中，许多人认为这是他最好的作品。

因此，2018年的新技术并不是技术：它就是金钱。主要品牌，流媒体服务，风险投资公司和其他利益相关者正在投入越来越多的现金，试图为大众创建可扩展的AI生成的音乐产品。

2016年9月，索尼的计算机科学实验室（CSL）建立了一个名为Flow Machines的AI ，它与歌曲作者BenoîtCarré合作编写了一首披着披头士乐队风格的歌曲，名为“ Daddy's Car”。不到一年后，CSL的导演François Pachet离开索尼加入Spotify，成为流媒体服务创始人技术研究实验室的负责人，该实验室总部位于巴黎，专注于“制作工具，帮助艺术家创作过程”。

几乎在加入Spotify之后，Pachet就与Carré重聚，帮助推广一个名为SKYGGE的流媒体平台上新的由AI组成的音乐项目。SKYGGE的热门单曲之一 - “Hello Shadow”，以Kiesza为特色- 于2017年12月出现在Spotify的旗舰新音乐星期五播放列表中，以及英国，挪威和斯堪的纳维亚半岛的本地化NMF播放列表中。

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通过其内部Magenta项目，Google还开发了深度学习算法，用于生成歌曲，绘图和其他艺术作品。Performance RNN是其最受欢迎的音乐项目之一，它使用神经网络为机器生成的MIDI文件停滞不前，提供类似人类的表现和动态。Magenta的所有工具都是开源的，真正的艺术家已经在使用这些工具来编写自己的歌曲。

在创业领域，像Splice和Amadeus Code这样的公司正在为歌曲作者和制作人建立类似的AI辅助助手。-在TechStars的音乐加速器名册的21个初创至今的三安珀，Popgun和SecondBrain -已经建立围绕AI-产生的音乐他们的核心产品。自从Techstars毕业以来，Amper和Popgun都已经关闭了来自Khosla Ventures，Two Sigma Ventures，Horizons Ventures和Foundry Group等公司的额外融资。

“看看我们更广泛的音乐组合，这些类型的创业公司正在从外部投资者那里筹集不成比例的资本，” Techstars Music董事总经理Bob Moczydlowsky告诉Billboard。“我认为精英投资者和风险投资公司特别与创造性人工智能的领域和潜力保持一致。”

然而，尽管所有这些资金涌入，创意人工智能仍然面临许多音乐人的财务和法律阻力，尤其是那些围绕利用人类版权开展业务的传统品牌高管。

考虑到音乐本质上是主观的和情感的，有机器量化和优化“美学质量”的概念可以理解地惹恼了一些羽毛。然而，在其他运营领域，主要品牌逐渐升温到这样一种观念，即数据和“直觉”不会简单地相互抵消，而是在它们共存时最强大。华纳音乐集团最近收购了Sodatone，这是一家使用算法来简化和改进A＆R流程的创业公司，是这种范式转变艺术家发展的一个典型例子。

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创造性的AI尤其引起争议的原因在于标签和流媒体服务 - 他们陷入了可以说是错误的相互依赖关系 - 实际上在人工智能生成的音乐得到的结果方面存在相反的利害关系。虽然唱片公司希望继续从他们的版权中赚钱，但是流媒体服务希望停止将近80％的收入放弃给第三方版权所有者。

特别值得一提的是，Spotify投入更多人工智能音乐的动机可能与优步，Lyft和其他股份公司在自动驾驶汽车上投入更多资金的原因相同 - 即为了证明前期研发成本高昂而未来成本大幅下降。在这方面，Spotify的首席研发官员GustavSöderström将公司面向消费者的愿景描述为“ 自动驾驶音乐 ”并非巧合。

2017年7月，当媒体和行业高管指责 Spotify将“虚假艺术家”置于心情播放列表中时，标签与流媒体服务之间的紧张关系在2017年7月引起了人们的关注。据透露，瑞典生产-和背景音乐公司流行的声音已经制定了心情的音乐在YouTube上的强大的分销网络，并成功转化是网络成为主流的市场份额上的Spotify播放列表，像和平钢琴的屈指可数，而深源和环境寒意。即将到来的创造性人工智能浪潮将成为音乐产业能够容忍 - 并与之竞争 - 更具功能性，实用性的音乐流媒体生态系统的另一个试金石。

不幸的是，对于唱片公司来说，一些致力于人工智能音乐的创业公司也在以更实用的行业观点运作。Amper Music首席执行官Drew Silverstein在2018年1月的纽约版权与技术大会上发表讲话，概述了他所理解的“艺术音乐”（例如星球大战的管弦乐配乐）和“功能音乐”（例如Muzak-）之间的区别。风格电梯jingles）。

主持人will.i.am将于2016年2月11日在加利福尼亚好莱坞参加will.i.am的i.am.angel基金会TRANS4M 2016联欢晚会。

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Silverstein宣称Amper的主要产品确实是“功能性音乐，因为它需要它的背景。”在他看来，不仅功能性音乐产品更具可销售性，而且这种方法也显着扩大了市场对于可能不一定判断的用户的影响。一首关于其艺术价值的歌曲 - 即电影，广告，游戏和其他相邻行业。

“视频摄影师甚至许多大公司并不真正关心谁拥有版权，就像他们关心音乐可以做什么一样，”西尔弗斯坦说。“音乐对他们来说非常实用。”

为了降低未来的风险，标签是明智的投资和/或获得AI生成的音乐创业公司 - 这已经通过与Techstars Music等计划的合作间接发生。但是，房间里还有一头合法的大象，可能会使围绕知识产权和音乐所有权的已经讨论的对话变得复杂化：截至发稿时，美国法律不允许AI拥有版权。

美国法典第102条规定 “在任何情况下，作者身份的原创作品的版权保护都不会扩展到任何想法，程序，过程，系统，操作方法，概念，原则或发现。”音乐算法几乎符合这些标准完美：在他们的心里，他们只是输出音乐内容的程序和过程。法律的复杂性在于弄清楚使用AI工具的人类艺术家是否真的是所创造的最终作品的“作者”，或者他们是否仅仅是AI工具背后的程序员。

在国会议员解决这些问题之前 - 如果历史是任何教训，如果不是几十年，这将需要几年时间 - 该行业将根据具体情况看待整个范围内的协议。例如，YouTube个性和歌手Taryn Southern 正式将 Amper Music评为她最新专辑“ 我是AI”的所有曲目的合着者。另一方面，虽然许多艺术家使用Google Magenta工具编写自己的音乐，但大多数艺术家都没有向谷歌支付版税的愿望和基础设施。

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随着这些早期交易的开展，另一个迫切需要解决的问题是：我们如何首先为AI生成的音乐定义“成功”？人类创造力本身可能是最令人困惑的“黑匣子” - 远比任何算法或不公开协议更加不透明。如果我们自己很难描述我们究竟是如何制作音乐的，那么我们怎么可能教电脑去做呢？我们如何衡量进展和改进，以便我们能够证明长期进一步投资该空间的合理性？

谷歌正在直接应对这些挑战，开发了过去十年中许多最引人注目的AI，包括但不限于谷歌翻译和AlphaGo。这些特定的AI对社会产生如此巨大影响的一个重要原因是，他们在解决狭隘定义的问题时击败了人类 - 例如如何赢得棋盘游戏，或者如何实际上从一种语言翻译成另一种语言。

相比之下，一位不愿透露姓名的洋红研究员坦率地告诉Billboard，“我们正在一个我们没有办法评估我们正在做什么的领域工作。”

但这种开放性和灵活性可以说是一种力量 - 特别是对于艺术家社区来说，历史上感到有压力要求科技公司对他们的要求，而不是相反。Magenta直接让艺术家参与他们的日常运营，不断询问艺术家他们如何创作音乐以及他们当前的工具如何更加用户友好。

这种以艺术家为中心的方法可能是未来创意人工智能企业如何定义成功的最终北极星：“这不是制作下一个'AI超级巨星'专辑。它是关于赋予创作者权力，“Magenta来源说。“这是为了确保艺术家重视我们所做的事情 - 说如果没有洋红色工具，他们就无法做到这一点 - 同时确保他们产生的创意输出仍然像他们自己一样。”

今天，有明显的情况，人工智能可以超越人类艺术家，但不是在彻底的位移意义上。任何创作过程中最大的两个难点是时间和成本，AI可以帮助显着减少这两个因素。此外，在残酷的巡回演出，旅行和采访时间表中，艺术家可以轻松地体验到疲惫，并且因此在歌曲创作方面效率较低，而算法则没有“耗尽”; 假设没有“错误”，他们可以在最高性能，24/7不间断运行。

2014年4月11日在加利福尼亚州印第奥的帝国马球俱乐部举办的2014年科切拉谷音乐艺术节的第一天，可以看到Christian Ristow成为人类艺术装置。

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人工智能仍远远落后于艺术家 - 并且业内没有人需要担心失去工作，至少目前是这样 - 是围绕音乐建立引人入胜的故事，这将说服球迷付出代价。

“人工智能将取代艺术家”的主张假设我们只对歌曲本身规定价值，而实际上音乐家是如此受尊重，因为他们是文化和语境的仲裁者，而不仅仅是声音的仲裁者。如果他们有效地开展工作，那些帮助促进和发展艺术家（标签，经销商，经理，音乐会发起人，代理商等）的人也在出售艺术家的背景故事 - 个人历史，文化和政治成长，个人激情等等 - 尽管他们正在销售音乐作品。

相比之下，典型的人工智能在世界上没有“记忆”或“经验”来吸引其创造力; 就像Google翻译或AlphaGo一样，它只能使用一组有限的预定规则和奖励。直到我们能够让AI讲述自己和它所写的音乐的故事，直到音乐公司能够轻松推广这种“人工智能产生的背景故事”，人类艺术家仍然会站在最顶层并拥有最后的创意词。

因此，对于音乐行业的所有角落来说，今天的AI模型只不过是基于证据的工具，可以减少做出更明智决策所需的时间和成本。至少在短期内，创造性人工智能将重塑行业，不是通过消除就业机会，而是通过释放人类思维中的房地产来利用以前无法承受的某些观点和行动。

这种转变的一个积极的副作用是，AI促进的工具和助手将继续Garageband，鼓机和其他类似技术的工作，将音乐创作民主化到世界各地越来越多的有抱负的艺术家 - 这可以说是净收益对于整个音乐行业。

西尔弗斯坦在版权与技术会议上说：“随着每项新的技术进步，集体激励和创造能力总是大幅提升。” “作为作曲家，我们不仅可以做得更多，而且音乐创作的整个世界也向越来越多的人开放。如果人工智能是一种工具，可以帮助你创造机会不存在的机会，那么无论经济激励如何，历史告诉我们你将要做到这一点。“

简而言之，AI对音乐行业的总体影响不仅仅是无所作为或懒惰，而是提高了访问和效率，从而进一步提升智力。毕竟，与今天的人工智能不同，我们最终会围绕自己的创造力撰写和规定叙述 - 现在。