如果AIGC時代必將到來,音樂人該做些什麼?_風聞
新音乐产业观察-新音乐产业观察官方账号-服务音乐产业,弘扬正能量09-06 18:25

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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。