为什么生成式人工智能并不标志着音乐创造力的终结
这些标题是否有一丝真实性？我们真的正走向机器取代我们最喜欢的艺术家的未来吗？
保持冷静很重要。请记住，过去的其他预测有点过于热心：
“音乐流媒体将杀死广播”。德国广播听众总数五年来保持稳定。
“Netflix 将杀死电影院”。《Barbenheimer》两周内票房收入超过 10 亿美元。
“genAI 将扼杀人类音乐”。
当人工智能渗透到人们一直认为是人类固有的能力——创造力时——我个人感到震惊。我可以忍受一台比我计算得更好的计算机，但看到它比我写得更好、画得更好、说得更好，我很容易失去所有希望。
但在评估了 genAI 的各种因素之后，我相信它不会导致人类创造力的终结。genAI 的输出质量落后于人类音乐创作，但我确信它最终会赶上。然而，还有更多因素可以减轻 genAI 对我们喜爱的媒体——音乐的影响。以下是我认为 genAI 不会终结音乐创造力的七个理由：
真实性
每个声称 genAI 正在接管音乐行业的人都在将音乐简化为纯粹的声音。要理解这一点，我们必须思考人类为什么发明音乐：讲述和记忆故事。旋律是更容易记忆的媒介，而不是主要目的。人工智能无法取代音乐创作中的人为因素。
时代精神
预测热门单曲之所以如此困难，是因为导致趋势曲目的参数数不胜数。声音只是其中之一。本地新兴场景和全球事件等因素都有助于曲目的成功。
例如，Disco、HipHop、Trap 和 Grunge 从地下音乐圈中脱颖而出，并最终成为主流音乐的成功。他们的创造者正在反抗当前的趋势和社会并表达他们的斗争。
因此，通过人工智能自动化人类直觉和试错过程并不总是有效。GenAI 当然可以延续这些趋势，但它不太可能真正创造这些趋势。
可识别性
与大多数创意产品不同，如果你反复消费音乐，它的主观效用和情感价值就会增长。每次我们听一首歌曲时，我们都会与它建立更多的个人联系。广告和电影制作工作室利用这些品质来唤起观众强烈的情感反应。
理论上，这也适用于人工智能生成的音乐，但由于 genAI 的力量在于创造连续的、个性化的音乐流，所以我们不太可能重新聆听同一首音乐，就像我们与人类音乐有关。
生成成本
矛盾的是，人类创作的音乐原则上比 genAI 更便宜。每个 genAI 初创公司都需要一个商业模式，并且需要以某种形式产生收入。
另一方面，卧室里的年轻人则没有同样的商业压力。有无数才华横溢的艺术家将音乐作为一种创造性的表达方式，而不是出于商业利益。对于商业企业来说，要与这种程度的热情竞争是极其困难的。运营成本 人们普遍认为 genAI 仍然具有更好的用户体验，因为它针对给定的搜索提示生成定制的轨迹。
然而，从预先存在的目录中搜索合适曲目的现代推荐算法非常复杂。这些搜索算法不仅赶上了 genAI，而且在准确性和对提示的契合度方面实际上已经超越了它。虽然生成歌曲的计算量很大，因此成本很高，但从预先存在的目录中搜索歌曲要便宜得多，而且通常更快。它搜索人工智能生成的音乐还是人类创作的音乐并不重要。
数据
音乐文件也比图像大几倍，这使得训练 AI 的成本要高得多。文件和相应的元数据也更难获取，而且可能是非法的。
字节跳动和谷歌一直在努力解决这个问题，因为 MusicLM 采样需要通过语言模型进行逐一处理以获得细粒度的声学标记。
资金
如果你将你一天看到的图像数量与你听的歌曲数量进行比较，很明显，与其他创意产业相比，genAI 在音乐领域需要解决的问题要小得多。因此，投入数十亿美元的资金并没有经济意义。例如，仅 Open.ai 筹集的资金就几乎是整个音乐 genAI 市场总价值的五倍。
策展是必经之路
出于我概述的七个原因，我认为在可预见的未来，genAI 对音乐的影响不会像一些更为悲观的声音那样巨大。相反，我认为这是一个扩大艺术家使用工具范围的机会。Boomy 或 Loudly 等公司展示了 genAI 如何改善音乐行业不同领域的创作流程。
然而，genAI 正在使我们与搜索引擎交互的方式发生重大范式转变。用户体验非常简单，可以用自己的话准确输入您需要的内容，而不必依赖神秘的音乐关键字，这无疑是一场革命。音乐行业可以从采用这种用户体验来平衡人工智能生成的音乐与人类创作的音乐的优势之间的竞争环境中学到很多东西。
有趣的是，即使对于 genAI 公司来说，展示现有赛道也比从头开始生成新赛道更便宜、更容易。
这正是为什么在音乐内容呈指数级增长的未来，行业真正需要的是关注策展和搜索能力的力量。人工智能可以通过实时呈现适合任何场合的完美赛道来实现这一点。人工智能可以发挥非常关键的作用，因为它可以对音乐库进行分类，并在几秒钟内从大量音乐集中提供完美曲目的推荐。
这是 Spotify 联合创始人兼首席执行官 Daniel Ek 所期待的未来。Ek 最近指出了人工智能在音乐发现方面的机遇：“我们仍然认为核心机器学习或人工智能在发现方面的改进有巨大的好处。这将是巨大的，你可以看到其中一些改进已经取得了很好的回报，提高了参与度和保留率，从而降低了客户流失率。”
人工智能在音乐行业的未来
业界需要考虑人工智能作为创作音乐的新途径的价值有多大。或者，人工智能是否可以通过在我们已经拥有的东西中寻找更多价值来提供更多的机会来开发进一步的收入流——现有音乐的宝贵资源尚未被成功利用或货币化。
原文链接：https://aijourn.com/why-generative-ai-doesnt-mark-the-end-of-music-creativity/
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