沒錯，AI能打敗李世石不過，AI能成為莫扎特嗎？_風聞

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和所有嶄新的前沿技術一樣，人工智能引發了人類社會的雙向迷思。一方面，我們暢想AI能為人類社會做出什麼貢獻；另一方面，我們也擔憂它會摧毀何種文化。如果説用AI來完成數學意義的計算工作已經被多數人所接受，那麼，用AI創作的音樂，也可以被稱為創意性藝術嗎？這對很多人來説仍舊是一個不確定的難題。

本期推送為你準備了發表在2021年第7期《新媒體與社會》（New media & society）上的一項研究。研究者通過實驗方法，對這一問題進行了考察。這篇論文同時在人機互動領域中，創新性地應用了期望違背這一傳統的人際傳播理論。

我們為你摘取了這項研究的核心觀點，如果你想了解全文，或對這篇論文加以引用，請回復“莫扎特”。

參考文獻：Hong, J. W., Peng, Q., & Williams, D. (2021). Are you ready for artificial Mozart and Skrillex? An experiment testing expectancy violation theory and AI music. new media & society, 23(7), 1920-1935.

如今，人工智能技術已經從多重視角侵入到我們的日常生活，例如自動駕駛汽車和個人AI助理。人們對人工智能的期待和恐懼幾乎是一樣多的。隨着Alpha Go戰勝李世石，一些人認為人工智能有可能威脅到人類的存在。不過，Alpha Go的勝利，仍舊是數學的勝利。在創意和藝術領域，AI又能做到什麼呢？

傳播學研究者或許並不關注AI**“客觀上”究竟做得如何，相比之下，他們更感興趣的問題是：人們會“主觀上”**如何評價AI作曲的音樂。有沒有這樣一種可能，即便AI可以成為一位稱職的作曲家，人們仍舊難以接受這一事實，進而對它採取一種較為負面的評價？

實際上，人工智能與音樂（Artificial Intelligence and Music，簡稱AIM）已經成為了一個重要的研究領域。如今，AI不僅可以負責作曲，還可以進行演奏甚至音樂教學。研究者們對此仍頗有擔心：AI究竟會成為作曲家的朋友，還是作曲家的敵人？我們對此做好準備了嗎？

相比之下，Alpha Go的勝利仍舊在人類的預期範圍之內，因為純粹數學能力方面人類的侷限性，在計算機到來之時，人類就已經有所預期。但AI製作音樂仍舊是一個謎團，因為這意味着AI擁有了創意性——至今為止，創意仍舊是一個僅被用於形容人類的形容詞。

研究問題：AI音樂靠譜嗎？

Chamberlain等人曾做過一項相關研究，發現人類對於AI藝術的感知與他們對AI創意性的態度呈現正相關。也就是説，人們對AI越是呈現開放的態度，就越會享受AI創造的藝術作品。果真如此嗎？

這一發現讓本研究的作者聯想到了期望違背理論（Expectancy violation theory，簡稱EVT）。這項理論認為，相比人們沒有任何期待，當他們認為事情比自己預計的要更好時，他們就會認為結果更加可以接受。換言之，正向的意外會大大增加人們喜歡的程度**。相反，則會造成喜歡程度的降低**。在這一理論之中，關鍵問題在於既有的期待值。

最開始，這項理論被發現於面對面的人際傳播研究之中，隨後又被引入到了計算機中介的人際傳播之中。如今，本文的作者進一步將其發展到人機互動之中。換言之，作者想知道人們對於AI創作音樂的既有期待，如何影響他們對AI藝術的評價？

除此之外，音樂類型也可能是一個影響因素。古典音樂一直以來被視為精英文化。也許人們能夠接受AI創作“學貓叫”，畢竟，這種網絡流行歌曲本身也鮮有創意。不過，人們是否能接受AI成為下一個莫扎特，創作古典音樂呢？

基於以上三個問題，作者設計了一項2（期望證實 vs 期望違背）X2（正向評估 vs 負向評估）X2（EDM vs 古典音樂）的實驗研究。人們對於AI的態度作為協變量出現。因變量則是人們對於AI創作音樂的主觀評價。最終，作者通過MTurk收集了299個有效的參與者，年齡從19-73歲不等，男性在其中佔61.9%。

研究發現：態度很重要，事情很複雜

這項實驗研究的發現如下：

第一，人們對於創意AI的既有態度，與他們對於AI創作音樂的評價呈現正相關，不論AI創作的音樂是古典音樂還是EDM。

第二，相比於AI音樂符合自己預期的人，那些認為AI音樂超出了自己預期的人並不會給出更高的評價；相比於AI音樂符合自己預期的人，那些認為AI音樂沒有達到自己預期的人卻普遍會給出更低的評價。

第三，人們並不會因為音樂種類的不同，而影響到他們對於AI音樂的評價。

研究意義：擴展期望違背理論的時候到了！

這項研究首先的發現是：人們對於AI藝術的態度，是人們評價AI音樂的先決條件。按照作者的原話來講：“對於新事物之美的鑑賞，來自於開放的態度。”這意味着，在後續的HMC研究之中，我們必須記住：人們對於機器本身的既有態度，將一直是需要被重要考慮的因素。

其次，這項研究延展了EVT理論的適用範圍。有趣的是，論文發現對於音樂評價的期望違背在古典音樂中被發現，在EDM中卻沒有被發現。這可能會成為EVT理論的一項發展。這可能是因為相比其他類型的音樂，EMD音樂（電子音樂）一直以來就被人為“沒有那麼人類”（less human）。換言之，AI創作EDM這件事，對人們造成的認知失調會小很多。

最後，這項研究也可以被用於擴展我們對於人機互動（HMC）的理解。既有研究較多關注人與機器的社會互動，尤其是人們是否會像和他們的同類一樣，與機器產生互動。不過，這項研究卻創意性地關注了HMC的另一個側面：人類對於IA創意的評價。更重要的是，AI創作音樂並不僅僅是藝術，還有可能在未來被應用在音樂治療（music therapy）之中，這也意味着，我們對於HMC的考察，應該有更加宏大的視野。