如果AIGC時代必將到來，音樂人該做些什麼？_風聞

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作者｜趙大卓

2023年3月，歌手陳珊妮在社交平台宣佈，自己在一週前發佈的新歌《教我如何做你的愛人》是AI模型演唱的。——像是一個行為藝術，也成為2023年樂壇的AIGC大事件。

教我如何做你的愛人音樂：陳珊妮 - 教我如何做你的愛人

這首歌的每一個音、每一個呼吸，乃至所有和聲都是AI演唱的。當然，陳珊妮融入了大量的個人創作，除了調教AI唱歌，還親自作曲並邀請周耀輝作詞、Musa明馬丁編曲。雖然意識到，“終究需要專業音樂製作人，以人類的美學和經驗去引導AI”，但陳珊妮還是提出了一個問題，如果AI時代必將到來，音樂人還可以做些什麼？

前不久，在首屆浪潮音樂大賞的當天，浪潮評委會也舉辦了「浪潮創作人論壇」。其中一場圓桌討論，陳珊妮受邀與唱作歌手鄭興，以及來自音樂平台、科技公司、律師事務所的專業人士就“AIGC如何影響音樂行業及創作人？”的話題進行了探討和交流。

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AI離音樂人的距離還有多遠？

《教我如何做你的愛人》中合作的促成，源於中國台灣的人工智能實驗室（Taiwan AI Labs）遇到的技術瓶頸，工程師發現沒有辦法訓練出更細緻的人聲，於是邀請陳珊妮提供支持。陳珊妮發現，AI學習最大的瓶頸是獲得訓練素材的授權。

“我出道很多年，作品很多，所有版權都在我身上，所以我就以實驗計劃合作的方式，拿出最原始、最高音質、最乾淨的素材讓他們訓練，整個時間就縮短了很多。”陳珊妮説。原本她設想做一個全AI創作的歌曲，從詞曲、編曲到所有的生成，都由AI完成。“但後來發現比較困難，困難的部分要在創作上，兼具意義與詩意去探討這個主題，我不認為AI能夠做得比人好”，最後主要解決了人聲問題。

科技發展和音樂創作是相輔相成的，音樂人的創作需求和痛點始終是音樂科技發展的重要源頭。AI音樂發展當前處於早期，仍需要不斷改善，陳珊妮通過這次合作，便深刻地感觸到“技術人員和產業實際工作者必須要有聯結”。

她發現，“技術研發人員對產業不瞭解的話，他們不知道研發之後要做什麼，也沒有辦法把技術用在最有用的地方。比如説他們一直會問，要推出什麼樣的AI產品會比較好”。以至於，很多AI技術並沒有解決當下音樂人的痛點。

但實際上，音樂人有很多工作可以通過AI技術得以提效。她舉例，自己前幾天在做MV調光，這個過程會消耗大量的精力，讓人很疲憊。她就在半夜跟導演説，一定有AI可以加速這個過程。或者在進行音樂製作時，可以用AI來模擬空間和混音處理，可以為製作人爭取更多發揮創意的時間。

當然，AIGC與音樂人的距離，不僅在於技術對產業的盲區，也來自創作者對AI生成技術瞭解參差不齊，所秉持態度也各不相同。“我覺得這跟每個人擅長的領域有關，有人擅長編曲，有的人是樂手出身，音樂詞曲編錄各個工種裏面，每個創作者擔任的角色、掌握的技能都不一樣，對新技術的關注點也不一樣。”唱作人鄭興説。

如今，已經有不少製作人或者編曲師會嘗試用AI類軟件，但詞曲等創作領域還很少。更多音樂人因為獲取這些軟件和信息的渠道並不多，也缺少便捷的教學或者普及型的應用，導致AI技術很少用於音樂實踐之中。

從整體來看，解決AI技術和音樂創作兩個領域的認知差，需要音樂行業和科技行業未來更多的交流和了解，一方面讓技術更能瞭解創作人的實際需求，另一方面幫助音樂人加深對AI的熟悉和了解。

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AI音樂的突破點在哪裏？

儘管「認知差」客觀存在，但AI生成音樂的潛力正在被更多感知到。

讓陳珊妮感嘆的是，AI學習了她六七十首作品，輔以她大量的人工調教，才演唱出《教我如何做你的愛人》。但學習下一個人聲，AI只需要十幾首作品就足夠了。AI學習進步迅速，加上行業技術的快速發展迭代，讓它離實際應用越來越近。

作為科技公司的代表，DeepMusic（靈動⾳科技）創始⼈兼CEO劉曉光更親身感受到這種發展速度：“比如用自然語言生成音頻這個方式，在我2018年剛創業時還是比較困難的，但在2022年後半年被Google和Meta突破了。儘管目前還有像抄襲、音質差等問題，我們認為未來2-3年可以得到解決，會很快替代掉罐頭音樂場景。”劉曉光認為，AI甚至可以生成12平均律體系之外的，超越人類日常聽覺習慣的有趣音樂。

在AI輔助創作領域，仍沒有非常成熟的AI工具出現。在劉曉光看來，這與音樂創作的特質有關。“我的理解是很多團隊意識到了音樂實踐的重要性，但是想做音樂實踐極其困難。”劉曉光從小學習音樂，讀書和創業期間不間斷寫歌和製作音樂，成為專業的音樂製作人，因此比較深刻理解音樂創作的過程。

他舉例，音樂創作並不是打開一個軟件就直接開工，而是需要大量實踐式的工作。比如，抱着吉他和鍵盤，彈一彈，聽一聽，這個動機好不好，那段旋律能不能用。對應到AI工具層面，這種通過嘗試不同輸入獲得不同反饋結果的創作方式，需要大量引擎級別的開發和複雜的算法作為支持。

此外，**AI輔助音樂製作的難點，在於是否能真正把不同環節融合到一起。**比如，現在AI訓練遇到最難的環節是詞配曲。有時候會發現AI歌詞寫得很好，旋律也寫得很好，但是組合在一起很難聽，詞曲不能適配。而且，詞曲作者、編曲人、製作人會應用不同的創作工具，把這些不同工種的需求整合起來，融入AI技術，也是輔助工具需要探索的方向。

在陳珊妮《教我如何做你的愛人》這一案例中，付出的人工遠遠高過AI本身的產出。騰訊音樂企業發展高級總監王璇認為，目前AI輔助可能幫助音樂人在創作上的某一個環節有所提升，但還達不到全方位提升效率的階段，可能仍需要經歷一段時間才會出現效果。但普及型應用和商業化可能並不遙遠。

“AI輔助創作，是AI工具本身的進步和創作者掌握AI工具能力的提升所共同帶來的。我覺得如果看到效率顯著提升和提升帶來的增強價值，一定會有間接或者直接的商業應用場景產生。”王璇説。

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AI音樂良性發展的原則是什麼？

在圓桌討論現場，陳珊妮提出自己的擔憂。她説，自己擁抱AI技術的初衷，是“希望在AI早期，完成一個有意義、有深度、可以帶給人啓發的作品。”但在AI的發展中，該怎麼規避可能會發生的問題？

就在陳珊妮發佈AI作品後不久，“AI孫燕姿”就火遍全網。作為知識產權律師，北京植德律師事務所合夥⼈時蕭楠針對這一事件做了法律解讀：AI孫燕姿背後的法律權利非常複雜。創作者需要先下載孫燕姿的歌曲，把人聲提取出來用於AI訓練，又需要下載翻唱的歌曲，再用孫燕姿的聲音替換另外一個歌手的聲音。既涉及到兩首歌的詞曲、錄音權利，又涉及到《民法典》中“對自然人聲音的保護”的相關權益，已不是簡單的著作權問題。

網絡上，AI孫燕姿的歌曲收穫了大量播放

至於個人的創作被用作AI訓練，是屬於合理使用範疇，還是屬於侵權，各國也在討論中，美國甚至為此專門開了聽證會。AI生成內容的版權爭議背後，我們應該思考AI音樂良性發展的原則究竟是什麼。對此時蕭楠認為：“知識產權的背後是對於行業的經濟邏輯的保護，要保護的是這個行業中的每個個體的創造性付出。”法律在支持AI發展的同時，也理應保護自然人的創作和收益，這樣才不會抑制人類的創作動力。

為什麼人類的創作具有這樣的終極意義？陳珊妮在現場談到一點，**技術可能讓作品趨於均值，而人類的美感是獨特和難以複製的。**由於數字音樂和AI技術都有統一的管理方式（如風格流派等），她擔心特異的東西越來越少，讓音樂內容越來越趨於均值。

但美感並不是這樣產生的。她舉例，電腦製作音樂普及後，很多人不再按照曾經的工業規格進行錄音工作，甚至有些音樂人沒有聽過極低的低頻和極高的高頻，有的混音師乾脆會用普通耳機聽歌曲錄製的效果。“我遇到很多年輕製作人，他們會把60赫茲以下的東西砍掉，這是不可逆的，再有沒有了。但生活中很多好聽的聲音，有時是環境中的聲音，包括你認為聽不到的低頻和高頻。這恰恰來自人類的審美和美感。”

王璇對於人類對AI工具駕馭同樣表達了樂觀態度，“ AI發展到哪一個階段，都需要人類創作者去定義一個任務目標和終極遠景。隨着創作者對技術理解加深和掌握熟練，能為藝術創作帶來更多可能性。”在她看來，“人類創作者有理解他人、感受他人的能力，會選擇非盡善盡美、非均值美感。這才是藝術品和音樂呈現的意義。”

今年以來，AIGC的興起引發了音樂行業討論熱潮，但對於音樂創作的思考還不多見。由於處在技術早期，很多問題暫時沒有標準答案。但隨着AI學習能力增強，這一腳步必將加速，創作人也需以自身方式面對這場變革。創作人既是利益相關者，也是能夠推動良性發展之人，重要在於創作者、技術、法律多方的跨界推動。這即是這場「浪潮創作人論壇」的意義所在。

內容是行業發展的基石。「浪潮創作人論壇」正是期望搭建一個面向專業的舞台，讓真正處於浪潮中的創作人，探討展望潮水的方向，共同推動華語音樂行業的進步。