文｜王若晔
大家在糾結華語樂壇是姓“華”還是姓“周”的時候，AI已經悄悄将樂壇冠上了自己的姓氏。
前有陳珊妮用AI制作完成新歌《教我如何做你的夫妻》，以假亂真到鐵粉都詫異“怎麼連唱歌時的換氣聲也這麼逼真”；後有孫燕姿粉絲自給自足，用AI模拟孫燕姿聲線翻唱《發如雪》《水星記》《一直很安靜》，B站UP銳評“2023年最火爆華語歌手已從孫燕姿變成AI孫燕姿”。
随着人工智能技術的革新與躍進，各行各業都難逃AI的洗禮。同為藝術内容創作領域，AI繪畫已經落地并被應用至實際産業之中，造成了大批原畫師失業。音樂人見此情景，難免物傷其類。
國内藝術家、音樂制作人陳陳陳告訴骨朵，“如畫師一樣，大批音樂人失業隻是時間問題。隻是目前科技公司還未把目光投遞在樂壇。”隻能說，是音樂不賺錢，救了音樂人一命。
對抗
音樂人與AI的對抗并非朝夕之間。
1956年“人工智能”一詞第一次登上曆史舞台，次年第一首由計算機生成的歌曲《伊利亞克組曲》誕生。之後，AI在音樂領域經曆了長達20多年的靜默期。
直至2015年，AI音樂初創公司Juckdeck成立，各類相關公司和音樂作品進入集中爆發階段。2016年，迄今最具影響力的AI音樂公司之一AIVA成立，其創作的音樂作品開始被電影導演、廣告公司、遊戲工作室使用。
國内AI音樂的起點則可以追溯至2017年，國内第一家AI音樂初創公司DeepMusic成立，填補了國内這一領域長久的空白。2019年，中央音樂學院也開始招收音樂人工智能博士，國内AI音樂的大門徹底敞開。
時間來到2023年，AI音樂因ChatGPT的空地驚雷再次面臨“轉機”。以陳珊妮為代表，率先使用AI技術制作完成音樂作品的音樂人，不斷走上台前發聲，論述AI對音樂産業的利好與弊端。
2023年3月14日，陳珊妮釋出新歌《教我如何做你的夫妻》。她的粉絲聽完新歌後幾乎都在稱贊，這首歌的演唱水準一如以往，甚至略高于陳珊妮此前的狀态。這時候，大家都還并不知道，歌曲中的每一次呼吸、每一次歌唱都是由AI演繹。
盡管，陳珊妮随後就在公開場合表示，歌曲制作過程中，她為調教AI演唱做了充足的工作，這些工作量不低于乃至遠高于親自演唱，但全網依舊嘩然。音樂人竟然主動接納AI，并讓AI“取代”自己。
陳陳陳告訴骨朵，“并不能說AI陳珊妮會取代真正的陳珊妮。因為在《教我如何做你的夫妻》之前，是真正的那個陳珊妮打造出了自己的音樂風格，并通過無數次的創作和演唱奠定了粉絲基礎。如果沒有真正的陳珊妮，那麼AI陳珊妮也将失去意義。
包括AI孫燕姿、AI周傑倫、AI陳奕迅，這些在B站大熱的AI翻唱隻是滿足了粉絲的“私欲”，如果孫燕姿、周傑倫、陳奕迅不是知名音樂人，這些翻唱本身不會具有任何标志性。“沒聽說過有人想要用AI騰格爾翻唱一首歌，因為騰格爾本身就一直在翻唱。運用AI技術去實作歌手翻唱，在某種程度上是沒有價值的。”
2022年末，當周傑倫被問到是否擔心自己被AI打敗時，他也說到，“AI雖然能做很多事，但是取代不了我對音樂創作的美感。”
當AI技術在樂壇的使用仍大面積停留在調教、翻唱等方面，音樂人與AI的對抗，歸根究底是大衆對音樂情感性的識别。音樂人能夠做到的，就是将創作時的悲傷、憤怒、欣喜、暢快通過音樂傳遞出去。AI注定不能擁有情感，但音樂人和音樂可以。
共存
雖然AI技術愈發成熟，但AI音樂的概念在大衆眼中還是不夠明晰，這也導緻了許多人誤以為AI音樂的目的就是徹底取代音樂人。理論上沒錯，但細究起來并非如此。
陳陳陳帶領的OXYZ3團隊，正在緻力于打造“虛拟音樂世界”。聽衆可以通過這一AI技術“進入”音樂人的思維中，切實看到他們在創作時的所思所想。
（圖源OXYZ3）
“我們在想一首歌的時候，腦海裡是有畫面感的，但是這個畫面感并不是在音樂節或者live house上能呈現的。很多東西在實體世界不管花多少錢都實作不了。”但通過AI技術，觀衆能實作在音樂人的腦海中看演出。“可以将這個虛拟世界了解為一個紀錄片、MV，或者其他有閱讀性的影像。”
ChatGPT火爆全球之後，OXYZ3團隊也精簡了部分人員，這或許也是“音樂人失業”的表象之一。陳陳陳說，AI對他們這種小公司是最有幫助的。“收集資料、素材的工作完全可以交給AI去做，我們的效率大大提升了。作為技術的利用者，公司強制要求每一個員工都要熟練的掌握AI相關知識。”
OXYZ3團隊原本需要一個前端從業人員，兩個後端從業人員。但如今。前端從業人員可以直接使用ChatGPT來編寫後端代碼，是以團隊結構被調整為了前端和後端從業人員各一名。也就意味着，這家音樂科技公司裡的一名員工因AI失業。
但AI沒有獨立工作的能力，始終還是需要一個人去帶領他。陳陳陳說，“利用ChatGPT寫代碼的前提，是你得有一個讀得懂代碼的技術總監。”否則，寫出的代碼無法使用、需要修改時，隻能束手無策。
而另一方面，AI音樂的本質，是通過各種算法對音樂資料進行分析與學習，形成審美相對确定的風格模型，然後基于使用者的輸入在標明的風格模型中進行内容生成。這些模型同樣依賴人工去使用，并非是由AI去使用AI。
以人工智能音樂專業第一名的成績，入學四川音樂學院的研究所學生周慕北向骨朵介紹，歌曲向AI音樂分為四個部分：詞曲編唱。AI作詞主要用到基于預訓練的GPT-2語言模型，基于端到端的生成模型架構；AI作曲主要用到基于樂理規則的生成模型和機器學習；AI編曲主要用到基于樂理規則的生成模型；AI歌聲主要用到端到端聲學模型+神經聲碼器。
她目前主要研究學習的是音樂資訊檢索MIR，比如音符起始點檢測、和弦調性檢測、節拍檢測，對音頻底層特征進行檢測，再進行資料庫的建構。“AI可能會使我們更加被動地接受音樂媒介資訊。”
換言之，即是用AI模型收集大衆喜歡聽什麼樣的歌曲，再利用這些收集而來的資訊創作而成一個模型曲庫，曲庫便能源源不斷制作成符合大衆品味的新歌曲。“你可以把現階段AI制作的音樂了解為‘口水歌’。”陳陳陳說。
AI音樂成為“音樂人”前，它隻能算作是一個搜尋引擎，懂得技術、依循喜惡、能做會唱，但不具備獨立工作的能力。音樂人與AI音樂還未到水火不相容的地步，或者可以說是正在友好共存中。
戰勝
不能免俗地，骨朵分别詢問了陳陳陳和周慕北，是否擔心未來會因AI音樂而失業。
一位是國内最先接觸AI音樂的科技公司創始人，一位是AI音樂産業中朝氣蓬勃的學生，他們二位的回答卻不約而同的都指向一個方向，“不會擔心因AI音樂而失業，反而更期待AI音樂的崛起。”
雖然陳陳陳認為，音樂人的失業隻是時間早晚的問題，但他思考得更多的是AI技術究竟能幫助音樂行業發展到哪一步。“華語樂壇如今出現的問題，并不是創作量不夠的問題，而是高品質作品産能不足的問題。是就算發了1000首歌、2000首歌，但大家還是在聽老歌和翻唱。連音樂綜藝裡也大多是在翻唱金曲。”陳陳陳說，音樂行業的整體活力在下降。
而目前，AI技術同樣無法解決這一困境。無論是ChatGPT還是其他人工隻能技術，這類工具隻能讓音樂人更快地創作。“比如說我原本每年隻能發一張專輯，但因為有AI幫助我詞曲編唱，我現在每年可以發10張專輯了。但發10張質感平平的專輯能給樂壇帶來什麼實質改變嗎？”
在陳陳陳看來，AI音樂其實是在為遊戲行業提供巨大幫助。遊戲行業需要海量音樂充填遊戲内容，音樂作為遊戲畫面的相關載體，需求量極大但是要求并不算高。AI音樂的出品速度和處于中遊水準的質感，能夠完美适應遊戲行業需求。
“對于真正享受音樂的音樂人來說，反而不太會對AI生産的作品滿意。音樂人做歌必定是希望通過歌曲，對這個世界産生情感投射，希望有人能聽懂歌裡花費的心思。”陳陳陳解釋，“但用AI做歌後，你在别人聽完歌後轉頭告訴他，我這個東西是用AI寫的，無論聽的那個人說這首歌好還是不好，你都無法享受這個好和不好的情感價值。”
而對于樂迷來說，聽歌就像是去餐廳吃飯。我們一定希望端上桌的菜肴是大師傅現場精心烹制出來的，而不是從微波爐裡面微出來的。AI音樂相較于音樂人的創作，就像是便利蜂VS米其林。
周慕北則是感激AI讓她走到了音樂行業。她是一個理科生，從小沒有條件學樂器，正是因為人工智能音樂專業的設立，才能讓她開始進行音頻音樂方向的深入學習。可以說，AI音樂降低了個人創作的門檻。
AI技術的成熟，使得“品味做歌”成為現實。即使沒有高深的樂理知識、不精通任何樂器、不懂得詞曲編唱，但通過AI模型就能根據自己的音樂品味制作完成一首完成度頗高的歌曲。
無論如何，曆史的車輪滾滾而來，AI技術不會因為某一群體的畏懼和“反對”就停止進步，要知道，1831年法拉第創造出發電機時，人們亦把電稱之為怪物。音樂人以及我們所有人，不妨大膽擁抱AI音樂，接納、共存再戰勝。
（注：文中“周慕北”為化名）