AI技術在當代多元化音樂創作中的兩面性

［摘 要］ 隨著人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術的不斷發展和進步，其在音樂領域的應用與拓展日益受到關注。從最初的旋律生成、和聲序進生成及節奏設計，到如今“詞曲編”一鍵生成，在AI技術的爆炸式發展為音樂創作帶來許多便捷性、高效率的同時也逐漸顯露出了一系列問題。本文旨在客觀探討AI技術在音樂創作中的具體使用及優劣勢，如在創作過程中的輔助作用，以及在音樂風格生成、作曲、編曲等方面的應用為創作主體帶來的便捷性及不足之處。通過分析當前AI技術在音樂創作領域的最新應用進展和應用案例，探討其未來的發展方向，最后著重分析其在創作過程中可能帶來的版權歸屬問題，以期為AI音樂創作領域的進一步研究提供參考。

［關鍵詞］ 人工智能；作曲；音樂制作；創意輔助；版權問題

［中圖分類號］ J60-05" " ［文獻標識碼］ A ［文章編號］ 1007-2233（２０２5）01-0004-03

隨著科技的不斷進步，人工智能技術在各個藝術領域（繪畫、文學寫作等）的應用也變得越來越廣泛。其中，音樂創作作為一門“聲音設計”的藝術，也不可避免地受到了AI技術的影響，其應用不僅提供了新的創作思路和輔助工具，還挑戰了傳統音樂創作的界限，帶來了全新的創作可能性。AI（Artificial Intelligence）①介入音樂創作主要通過以下幾個步驟實現②。

1.數據學習和理解。AI系統通過學習大量的音樂數據，包括旋律、和聲、節奏、配器及風格等，理解掌握音樂的規則與特點。這些數據來源于各種類型的音樂作品，從而使AI能夠理解和模仿不同的音樂風格流派。

2.音樂生成模型。基于深度學習技術，AI被訓練出能夠根據特定的指令或參數生成音樂作品的模型。例如，循環神經網絡（RNN）或變分自編碼器（VAE）等深度學習架構可以構建音樂生成模型。

總的來說，AI在音樂創作中的應用大大提高了創作效率，擴展了創作可能性，并給用戶帶來了豐富多彩的體驗。然而，如何處理AI音樂創作中的版權、倫理及情感表達等問題，仍需要業界和學界的進一步探討。AI技術對音樂創作進行介入時，由于主要通過其“神經網絡”（NN）“模型”③中數據庫的學習計算完成，所以AI的創作仍是建立在對人類已有音樂的了解基礎上進行模仿學習的產物。以此反觀，人類更應深入了解AI這一創作外源技術。本文將主要探討AI技術在音樂創作領域（包含傳統作曲和制作兩個領域），分別闡述AI技術在其領域的具體應用方式與可能性發展路徑，以及可能帶來的版權歸屬問題。

一、AI技術在音樂創作路徑中的具體應用方式

作為具有獨立思考認知的音樂創作主體，人們對AI的使用必定會首先考慮為“共同創造”或“創意輔助”，例如，在進入創作主題較為陌生的風格或領域時，人們完全可以通過AI技術先對此類風格進行“命題作文式生成”，對AI創作進行指導并提供參考。也有創作者在沒有靈感的創作初期使用AI生成相似風格的音樂以作為創作動機的參考等，下文將對基于這些AI在創作中的初期音樂創作到音樂后期制作中的干預所體現的優勢性進行論述。

（一）AI技術作為創作主體的初期靈感輔助——生成音樂創作的材料動機

任何音樂創作的要素都離不開旋律材料、節奏律動、和聲以及配器（或編曲）幾大要素，那么，使用AI技術進行音樂生成便可極大地啟發創作者的想象力。其實，輔助計算機計算進行音樂創作在20世紀的嚴肅音樂創作中已經廣泛存在，如在頻譜樂派（Spectral Music）中，很早就有使用Open Music軟件生成泛音列音高作為旋律動機或生成和聲序進、節奏序進等技術的運用，如算法作曲①及頻譜樂派②，都無法去除計算機技術的介入。法國頻譜樂派作曲家特里斯坦·米哈伊（Tristan Murail）就借助Open Music的和聲生成機制作為其《裂變》的創作材料動機，見下例。

圖1 《裂變》和聲生成③

上例只是舉出作曲家使用Open Music軟件生成了和聲序進。實際上，通過其對泛音列的測算并抽取其中的任意數值，即可構建出音樂的旋律材料（或主題動機）。只是，在當時的科學技術發展及社會背景下，人們還未意識到計算機技術輔助創作的未來發展方向，而是借助計算機運算完成復雜的計算公式，并與某個音樂流派相關聯以作為創作的輔助介質。但是，我們已經可以看出這種“創意輔助”思維的顯露。

（二）AI技術在音樂創作路徑中的優勢性——自動作曲與配器合成技術

2023年，國際知名科技公司的團隊成員研發了生成式人工智能音樂創作程序Suno，該AI音樂生成器由可以隨意輸入歌詞，選擇想要生成的音樂風格，即可在不需要任何樂器工具下，讓所有人都可以創造自己想要的音樂片段，并且，截止本文寫作完成時，該軟件已達到v3.5版本，可以在幾秒鐘創作出完整歌曲。甚至在近期推出的版本中可以上傳一段旋律音頻文件，平臺會根據創作者的要求生成指定音樂風格的配器效果。

生成式人工智能音樂創作程序Suno及Udio一經問世，一方面引發了許多音樂愛好者的好奇與使用熱潮，另一方面業內人士對此程序的態度褒貶不一、各執一詞。由于在短時間內AI音樂創作的快速發展，使其已經以音樂制作的身份正式進軍電影界，與電影制片人及導演建立了合作關系，正式用于影視配樂的創作。可見，AI音樂創作的開發極大地提高了商業音樂制作的效率且降低了制作成本，在支持與反對的紛雜聲中，我們還應該考慮這種現象給音樂從業者帶來了什么。

（三）AI技術在音樂作品后期的輔助性——人聲模擬、消音與混音生成技術

1.人聲模擬技術與音頻分離技術

在商業流行音樂的前期制作中，多數情況下其流程是作詞-譜曲-編曲-人聲演唱小樣（即流行音樂中常被提及的Demo），再將此版本交予甲方，一方面使其聽到音樂近乎完整的結構，另一方面也對最終演繹者提供了參考與借鑒。如今，通過AI技術的介入已經可以為原創作品制作Demo，其模擬人聲的效果已達到了以假亂真的程度，極大地降低了制作成本，提高了制作效率。目前該技術已經較為成熟，市場上出現了很多該技術開發的應用軟件，從演唱風格到語種都進行了詳細的分類。

下圖是眾多人聲模擬生成軟件中的一種（ACE studio）。

圖2" 人聲模擬生成軟件ACE studio的初始操作頁面

圖3" 人聲模擬生成軟件ACE studio根據歌詞

生成的音軌

十年前，將一個帶有人聲的完整伴奏作“消音”①處理還是件棘手難題。如今，利用AI技術對音頻分離的處理以及音頻文件復原的處理效果已遠超我們的想象，近年來就有利用AI技術復原了披頭士（The Beatles）樂隊主唱生前在鋼琴旁的人聲小樣，并完全剝離了鋼琴的聲音，為其制作出披頭士樂隊真正的“最后”一部作品。在更宏觀的視角看，AI技術或許能對已遺失的民歌資料、珍稀的但已殘缺的遠古之聲作復原處理，從而使人類的音樂財富得到更好的保存。但同時我們也要清醒地認識到，音頻分離技術的應用也對音樂版權的保護帶來了諸多問題，翻唱沒有伴奏的聲樂作品不再是一件棘手的事，這也為原創音樂作品的版權保護及侵權界限在法律層面提出了新的思考。

2.智能混音軟件與智能母帶處理軟件

與人聲模擬和音頻分離技術一樣，使用軟件進行混音及母帶處理大大提高了商業音樂制作的效率，降低了音樂創作過程的成本。iZotope、Waves公司團隊研發的此類應用軟件較多，在此不一一舉例。

3.AI技術對音樂總體流行趨勢的預測

AI具有強大的數據庫及學習能力，其通過分類學習音樂近年趨勢并對未來做出預測是完全可能的，“ＡI技術的應用則可以借助‘大數據技術’等先進科學技術，基于計算機平臺對所創作音樂作品本身的流行性進行有效地預測。”［1］尤其在商業音樂制作中，音樂的受眾程度、流行情況也是創作者需要考慮的重要指標，那么通過AI技術進行預測或許會影響一些商業音樂從業者的創作導向。

圖4" "Neutron智能混音的初始操作頁面

圖5" "Ozone自動母帶的初始操作頁面

圖6" "Ozone自動母帶根據音頻分析進行母帶處理

綜上所述，當下的AI技術在音樂創作中的應用已經展現出了巨大的潛力并在以迅猛之勢向前發展。可以說，妥善使用AI技術輔助或將成為輔助創作的利刃。同時AI的出現也對創作者提出了更高的要求，不賦予真情實感的流水線創作或將被AI取代，這或許也在敦促著創作者的學習進步。那么，AI的使用又有哪些具體的優劣勢體現，下文將探討其在帶來諸多優勢的同時，面臨的一系列挑戰與局限性。

二、AI技術在音樂創作中的優勢與局限性體現

（一）AI與作曲家協作——創作效能與靈感拓展之優勢

經過上文對AI技術介入音樂創作的前、中、后期的初步了解后，我們可以提出以下兩點優勢。

1.AI技術大大提高了音樂制作（尤其以商業音樂為代表）的生產效率，可以作為創作者“靈感枯竭”時的一劑良藥，也可以在制作過程中降低時間和資金成本。

2.風格多樣性。在創作主體有了具體創作風格后，以軟件的生成為靈感，可借助（或模仿）其中某個音樂要素進行創作，或遇到某一不擅長的音樂風格不知如何“入手”時，都可以讓AI技術輔助生成許多“音樂成品”供自己參考。從這個觀點來看，AI技術類似于創作者的“智囊團隊”。

（二）情感表達的缺乏與創意創新的局限性

從更為客觀的角度看，AI創作的模式化與機械性也是當下普遍存在的問題。筆者就此問題做出了一些嘗試：筆者將周杰倫的《青花瓷》歌詞原文輸入進suno（v3.5版本）后共計生成四版“新《青花瓷》”。將“新《青花瓷》”與原曲對比，筆者總結出以下結論。

通過對比可以直觀地感受到，雖然音樂的素材（歌詞）來源一致，編曲的風格設定也一致（中國風），音樂整體流暢，在選擇的樂器上也能夠與中國風適配，甚至在筆者生成的第二版“新青花瓷”的歌詞節奏與原曲十分一致。這些均為Suno的優勢。但在經過更細節的對比后，筆者發現，相比原曲的歌詞與音樂適配、編曲的段落轉換、混音等細節，Suno生成的音樂仍有以下欠缺：

1.旋律過于強調“流暢”，歌詞咬字存在“倒字”問題，缺乏記憶點；

2.和聲編配過于簡單，并沒有獨特的和弦走向設計；

3.編曲的手段單一，沒有新穎的段落設計，旋律發展遵循“主歌平緩-副歌（或間奏）進節奏-重復”的一般化套路；

4.由于AI是根據眾多母帶師制作的各種風格作品的大數據分析計算來進行音樂作品的處理，所以其混音效果無法彰顯個人風格，十分單一。

從Suno目前達到的生成技術來看，其優勢在于對風格的準確把握，以及對歌曲相對完整流暢的處理技術。但其“機械化”和“平庸化”還是普遍存在的問題，雖然目前在已有的研究中，已推出了專門幫助AI創作的進行風格分析而避免AI創作的機械性而程序化的Sonoteller，但距離其完全達到或替代人類精良的創作水平還有很長一段路要走。由此也引發了我們的思考——Sonoteller的出現雖然能夠進一步避免AI音樂創作的僵化和機械性，但作為創作者若完全將AI的判斷標準作為個人評判保障，那么其中的誤差或機械化的判定標準是否會影響創作者未來的發展？更宏觀地設想一下，整個商業音樂制作的生態是否會被這種隱匿的“欺騙性”所誤導呢？

（三）技術依賴性與誤用風險

通過筆者對現有資料的查找以及各種評論的反饋大致了解到，目前使用AI技術進行音樂創作的群體大致分為兩類：一類為非專業音樂人，利用AI技術進行一些音樂創作的嘗試和體驗；另一類為專業音樂制作人、作曲家等專業群體，他們利用AI音樂制作平臺進行音樂創作的“拓展”，尋找更多的創作靈感和動機。

無論是哪一類使用群體，無節制、無限制、過度自由化與依賴性情況的出現都會導致創作結果的專業性與原創性受損，帶來創作能力的退化。雖然一些技術樂觀主義者認為，“將人工智能視為實現音樂民主化的途徑”［2］是因為AI技術可以讓沒有任何音樂知識的人隨心所欲地制作音樂。但是，反觀從事專業音樂創作的我們，由于在創作過程中我們完全無法學習到AI創作過程中一切與音樂相關的“技術”，那么這種技術性依賴是否會帶來創作能力的退化呢？批量生產進行商業化運作使音樂作品失去了獨特性，是否會帶來審美的固化？此外，有關AI技術作曲的“版權問題”也成為近年來的熱門話題，使用AI 技術創作的音樂作品與已有作品的雷同，以及兩個不同創作者使用AI Suno造成的雷同，是否在創作者不知情的情況下構成了侵權？此類具有法律風險的“版權歸屬”問題亟待解決，筆者將在下一章展開論述。

三、未來何為——版權歸屬問題與

人類音樂創作的新機遇

由于人工智能創作作品是基于集成音樂數據庫的機械性生成，創作的主觀能動性及獨創性幾乎不存在。那么，這種音樂究竟是不是“原創作品”呢？上文提到的“共同創造”或“創意輔助”又如何劃定準確的界限呢？沒有了“作者”的音樂創作結果，其版權歸屬何從？這一系列不可回避的問題，值得我們深入探討與解決。

（一）制定人工智能音樂創作的相關法律法規

在版權問題最為泛濫的商業音樂生態圈中，AI技術一旦被廣泛運用必然會造成相關的社會及法律問題。然而，侵權界限的判定和區分成了棘手難題。只是由于創作的主體由“作曲家”也就是“人”，變為使用AI技術的人，而AI技術依據的是全球音樂已有創作的數據庫進行學習-再創作，所以重合的概率和風險仍然存在。為此，筆者認為應盡快健全版權歸屬問題的判定標準，確保法律的時效性和判定準確性；同時推動AI音樂創作綜合識別系統的研發投入，完善版權保護方式及界定方式。

（二）“情感智能”與音樂創作的結合

在一次現代音樂講座上，筆者聽聞AI技術已成熟運用至影視配樂創作中。但無一例外，AI技術僅作為某些指定段落的、具體風格的音樂生成，這是由于在“轉場”或突然性的鏡頭處理時，AI技術仍無法達到細節的把控。恰巧說明了AI技術在創作時是基于對功能指向性較強的任務進行模式化的“達標”完成，與音樂創作者的創作動機截然不同。

音樂創作與作曲者的生活背景、學習經歷、社會文化影響息息相關，作品中包含的人文觀照與情感內涵并不是人工智能技術經過數據庫學習、模仿后可以達到的。這一點在蘭貝托·科奇奧利教授的文章也有提及：“人工智能通過將音樂簡化為計算表征，剝奪了音樂的意義....作為人類表達、認知和文化的表現形式，音樂是一種獨特的交流方式。音樂向聽眾傳達了創作者的信息。人工智能沒有什么可溝通的，也沒有什么可表達的。”［3］雖然AI技術的自主學習功能極其強大，但終究是根據人類的需求與指令進行創作和運算得來的，并不具備自我表達、情感認同的能力，所以AI技術模仿創作具有“照貓畫虎”之嫌。若在AI技術的創作過程中能深入認知作者的“人文關懷”（如思鄉曲中引用的民歌曲調是對故鄉的思念，又如一些特殊的音色是對童年時聽聞的大自然中蟲鳴狗叫的擬聲模仿），或許會改變其創作的“機械化”。

但是，這種技術實現的可能性是否只是基于美好的想象還需觀察未來科技的發展。創作者應與軟件開發者合力，創作主體需與時俱進強化對AI技術的了解與學習，也要求AI制作團隊的研發能力更加完善，并納入法律層面的考慮。或以AI技術的“自我約束能力”為研發指導，由各藝術類專家參與AI的研發等。

綜上所述，當下的創作主體仍應發揮個人的獨特性和創新性，提高對音樂創作中細節的處理能力，這些恰恰是AI不具備的。換一種“輕松”的思路，若創作者只將AI技術視為提升創作質量的“工具”并謹慎使用，或許對個人創作的認知創新也會產生積極結果。

結" "語

如今，AI技術在音樂創作中的應用已經展現出了巨大的潛力，并正在以迅猛之勢向前發展，這也是不可阻擋的時代更替與科學技術革新之進程。作為新時代的音樂工作者，我們應更客觀地看待AI技術的使用，更謹慎地使用AI技術進行創作，抓住人工智能帶來的新發展機遇。 最終，21世紀整個藝術創作生態會不會被AI的迅猛發展所撼動或改變并不能一言以概之，但其的確已經影響了當下創作的模式與思路。但AI技術在未來更大幅地介入是否會顛覆整個藝術生態運作，仍是值得我們關注和思考的問題。

在上文對AI技術在音樂創作中的干預與具體使用方式的優劣勢進行總結歸納后，我們更應本著真實客觀的宗旨看到該技術的兩面性。在其帶來諸多優勢的同時，也面臨著一系列挑戰與局限。首先，在法律層面針對AI技術健全更完善的法律法規迫在眉睫。截止筆者完成論文初稿時，已有三大唱片公司正式起訴了Suno、Udio這兩家生成式AI Music公司，并受到多家音樂公司及音樂人的力挺。這也證明，目前相關音樂版權問題的解決方式仍然缺乏法律保障，制定和完善相關法律法規也將推動AI技術在音樂創作領域的健康發展。此外，音樂創作中AI技術的發展方向是否需要情感化，這是一個在倫理、安全等一系列領域里都需要認真思考的問題。筆者認為，未來的研究和發展應致力于克服這些問題，在推動AI技術在音樂創作領域的進一步發展的同時促進音樂創作的創新與進步。

參考文獻：

［1］ 毛暉敏.人工智能技術在音樂創作中的運用探析［J］.文藝生活？下旬刊，2021（15）：275-276.

［2］［3］ 蘭貝托·科奇奧利，陶倩.構建音樂創作中人工智能技術運用的倫理框架［J］.中央音樂學院學報，2024（01）：44-57.

（責任編輯：韓瑩瑩）