人工智能作曲：人工智能即將成為音樂界的最佳合作者嗎？

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  量子運行遠見
• 2021 年 11 月 23 日

人工智能 (AI) 正在重塑音樂行業，支持創作真實的音樂，並為經驗豐富的藝術家和新手開闢新的可能性。 這項技術的歷史可以追溯到 20 世紀中葉，現在被用來完成未完成的交響樂、製作專輯，甚至產生新的音樂流派。 隨著人工智能繼續在整個音樂界傳播，它有望使音樂創作民主化，刺激經濟增長，並推動新的監管。

人工智能創作的音樂背景

2019 年，美國電影作曲家盧卡斯·坎托 (Lucas Cantor) 與中國電信巨頭華為合作。 該項目涉及使用安裝在其移動設備上的華為人工智能（AI）應用程序。 通過這款應用，康托開始了一項雄心勃勃的任務，即完成弗朗茨·舒伯特第八交響曲中未完成的樂章，這是這位著名奧地利作曲家於8 年未完成的作品。

然而，技術與音樂的交叉並不是最近才出現的現象。 事實上，已知的第一次通過計算機生成音樂的嘗試可以追溯到1951 年。這項開創性的嘗試是由英國數學家艾倫·圖靈(Alan Turing) 進行的，他因其對理論計算機科學和人工智能的貢獻而受到廣泛認可。 圖靈的實驗涉及以允許計算機重現旋律的方式連接計算機，這標誌著計算機生成音樂歷史上的一個重要里程碑。

計算機生成音樂的發展一直穩定且令人印象深刻。 1965 年，世界見證了第一首計算機生成的鋼琴音樂，這一發展為數字音樂開闢了新的可能性。 2009年，推出首張人工智能生成音樂專輯。 這種進步使得人工智能最終不可避免地成為音樂界的重要參與者，影響音樂的創作、製作甚至表演方式。

破壞性影響

音樂技術領域的公司，例如埃隆·馬斯克的研究公司 OpenAI，正在開發能夠創作真實音樂的智能係統。 例如，OpenAI 的應用程序 MuseNet 可以生成各種音樂流派，甚至可以混合從肖邦到 Lady Gaga 的風格。 它可以建議整個四分鐘的作品，用戶可以根據自己的喜好進行修改。 MuseNet 的人工智能經過訓練，可以通過為每個樣本分配音樂和樂器“標記”來準確預測音符，這展示了人工智能理解和復制複雜音樂結構的潛力。

藝術家開始在他們的創作過程中利用人工智能的能力。 一個著名的例子是塔林·南 (Taryn Southern)，他曾是 美國偶像 參賽者發行了一張完全由人工智能平台Amper共同創作和製作的流行專輯。 其他人工智能作曲平台，例如穀歌的 Magenta、索尼的 Flow Machines 和 Jukedeck，也受到了音樂家的青睞。 雖然一些藝術家對人工智能取代人類才能和靈感的能力表示懷疑，但許多人認為該技術是一種可以增強而不是取代他們技能的工具。

人工智能可以使音樂創作民主化，讓任何能夠使用這些技術的人都可以創作音樂，無論其音樂背景如何。 對於公司，特別是音樂和娛樂行業的公司來說，人工智能可以簡化音樂製作流程，從而可能節省成本並提高效率。 對於政府來說，人工智能在音樂領域的興起可能需要圍繞版權和知識產權制定新的法規，因為它模糊了人類和機器創作內容之間的界限。

人工智能作曲的意義

人工智能作曲的更廣泛影響可能包括：

• 更多的人能夠在沒有廣泛的音樂訓練或背景的情況下創作音樂。
• 經驗豐富的音樂家使用 AI 製作更高質量的音樂錄音並降低音樂母帶製作的成本。
• 電影作曲家使用 AI 將電影音調和情緒與新穎的配樂同步。
• 人工智能本身成為音樂家，發行專輯，並與人類藝術家合作。 綜合影響者可以使用相同的技術成為流行歌星。
• 音樂流媒體平台使用此類人工智能工俱生成數千或數百萬首反映其用戶群音樂興趣的原創曲目，並從版權所有權、許可和減少對低調人類音樂家的支付中獲利。
• 更加多元化和包容的音樂產業，促進文化交流和理解，因為來自不同背景和經歷的人們可以為全球音樂界做出貢獻。
• 音樂軟件開發、AI音樂教育、AI音樂著作權法等新崗位。
• 圍繞人工智能生成內容的新法律法規，平衡創新需求與知識產權保護，從而打造更加公平公正的音樂產業。
• 通過人工智能進行數字音樂創作和發行比傳統方法更加節能、資源密集程度更低，從而打造更加可持續的音樂產業。

需要考慮的問題

• 你聽過人工智能創作的音樂嗎？
• 你認為人工智能可能會改善音樂創作嗎？