今年AI参与创作作品频繁出圈，多首歌曲展现强大创作能力
今年，AI 参与创作的不少作品频繁出圈。
1 月份时，有原神玩家，其用游戏台词做歌词，还用 Suno 作曲，创作了《奥奇坎竟是我自己》，此曲在 B 站爆火，至今已经有了近 640 万的播放量，“看看抖音那些裁缝们剪辑的金曲，再看看这个 AI 制作编曲，我觉得这完全就是 AI 碾压。”有网友评价道 。
那时，有网友表示，“AI给我的感受是：你尽管去构思创意、想出点子，其余的交由AI去处理。”这是那时网友所作出的评价，不知不觉当中，逐步变成了大家的一致看法。
今年3月，程序员Yapie使用工具，使用Make Best Music工具，以“暗恋到分手”为核心提示词，以七天情感叙事为核心提示词，并仅用数小时完成《七天爱人》的词曲创作，歌曲上线网易云音乐后，播放量迅速突破200万次，评论超4600条，跻身飙升榜、赏音榜等主流榜单，与毛不易、陈奕迅等明星作品同框。
当时有网友评价，十八线音乐人努力写歌拼尽全力却无法战胜AI ，重要的是，《七天爱人》取得了商业上的突破，歌曲版权最后卖出了数万元，这给大众做AI音乐变现带来了启发 。
在未被告知之时，大众现在几乎很难辨别究竟是不是AI音乐。今年7月，有每月听众超过百万的迷幻摇滚乐队，被曝光其音乐是由Suno等生成式音乐创作工具制作而出，大众这才猛然明白。
人类就找 bug 和画龙点睛
火星电波创始人徐文健说道，专注内容的AI创业公司火星电波创始人徐文健说道，创作者对AI的态度已经有了很大的转变。
网友 分享了他的心路变化：
我大约是在2017年之际就已然开始接触AI音乐了，那个时间段主要是被激发出了兴趣，那时候最首要的是研究机器听觉相关的事物，诸如Nick的某些工作，我始终对于AI究竟能不能开展实时音乐编程（live）怀有格外浓厚的好奇之心，2019年的时候，我做了一个项目，名为 ，那算得上是一个颇为有趣的小型实验，那时 极为火爆，看上去相当惊艳，然而声音的质量总是感觉有那么一点“糊”，至于MIDI的生成，我觉得也并不太像是真正意义上的“音乐生成”。
此时，我针对这些事情的观点略微产生了变化。也许音质问题会一如往昔的 MP3，起初稍显逊色，然而随后却演变成了“足够好”的标准，扩散模型貌似正促使着这般态势。至于 MIDI，倘若运用得当，实际上是个颇具潜力的工具。人声合成以及转换当下尤为酷炫，感觉如同“插件”，不过更为高级、更为实用。
2023年之际，众人忧心会被取代，对AI创作满怀不屑与排斥，到了2024年，头部创作者把AI当作助手以及灵感源头，发觉了提效与突破创意的潜在可能，直至如今，创作者们愈发务实，大家不再争论“用不用”，而是探讨“怎样用好AI”。
有报道声称，截止到2023年，AI已然创作出了超出一亿首的乐曲。有业界相关人士预估，AI音乐的市场收益会在2026年抵达70亿美元；到2030年，AI音乐将占有50%的音乐市场份额。
从艺术家层面来看，音乐之所以具备迷人特质，正是因不同乐器于某一时刻实现和谐共鸣，无论节奏方面、音调方面，亦或是音色方面。然而另一方面，AI音乐存有一些偏向商业用途的实用场景，像广告配乐、短视频背景音之类，这类内容更着重“功能性”，只要有一定氛围感即可，人们亦不想耗费大量时间去搞创作。在这类场景当中，AI音乐是契合的。
是执行者的AI，是人能力边界的延伸，人作为老板，负责定义问题与目标，去指挥AI干活，徐文健强调。
依据他自身所拥的经验，当下的创作者于创作环节里，重点是要去界定“美”究竟是什么，借由持续不断地进行反馈迭代，凭借个性化的记忆，依靠设置创作目标以及边界以此来对模型予以引导。除此之外，是以技术作为主导，再编辑作为辅助性的。“将人想象成为总监，技术能够处理80% 的工作任务，人所处理的便是剩余的10% 的错漏之处以及10% 的起到画龙点睛作用的部分。”
从整体上去看，AI当下于创作这个方面的核心价值在于“补位”，它能够帮助普通的人去实现创作，普通人不需要耗费几万的金钱，也不需要花费几年的时间去学习乐理知识，仅仅只需要输入情感方面的经历，输入个人感悟等内容，便能够生成具有专属风格的音乐等作品；对于专业的创作者来讲，其核心价值则是提升效率，而并非是取代他们去进行产出。
对于此前讨论诸多的AI致人类失业问题，徐文健坦言，工作被替代这种顾虑实际存在，这和每次工业革命之际的情形相同，AI在取代一些旧岗位之时也在创造诸多新机会，善于利用AI的人能获得前所未有的生产力。
“需要统一的创作平台”
在早期的时候，AI创作规则是简单的，其输出是粗糙的，它依赖大量的人工筛选以及后期处理。如今，大模型依据文本就能够深刻理解情感与语义之间的关系，并且能够生成完整的音乐作品。
徐文健说道，目前AI音频在很大程度上已经能够取代传统音频制作，而此处传统音频制作是针对中低端以及标准化需求而言的，但在情感叙事方面，在高端真人感方面，在互动方面，在实时方面，还有优化空间。
“音乐生成跟文本生成之间的差别是非常大的。”，Suno联合创始人兼CEO Mikey说道，文本的生成，代码的生成等，处理解决的是一些客观的问题，像是提升SOTA分数，优化基准测试成绩等，然而音乐则完全属于主观范畴。所以，有人觉得，在音乐生成这个领域的模型会维持相对小巧的状态，不过得借助别的技术以使模型拥有“好品味”。
Suno运用了架构，然而其宣称竞争优势并非在于模型架构创新，而是在于音频表征创新，好比音频该怎么“分词”不存在标准答案，可是若持续钻研，并且借鉴开源社区之中的经验，便能寻得很好的办法，。
对于像Suno这样的工具而言，生成速度属于重要指标，保证用户创作第一首歌之际就能拥有惊艳体验极为关键。“我们在产品里尝试做了一些‘人工延迟’，发觉用户的好感度会降低。虽说有时‘加载中’的提示能让人感觉‘正在生成有价值的东西’，然而10秒就是比不上8秒 。”
创作进程里，即便单个的人工智能类工具具备很强的能力，然而创作者一般而言是需要把不一样的工具串联起来形成整体的工作流程的，就像使用某些工具作词，利用Suno、Udio作曲等等。在徐文健的认知当中，未来肯定会出现“人工智能创作操作系统”或者全能型平台，这类平台存在两个特性：
徐文健指出，在当前AI创作工具链当中，每一个环节都具备重要性，而结合到一起之后的真正核心所在便是，由Agent构成的自动化工作流。
业内在此之外，有资深专家表明，用户需求变得越发多元，AI创作工具要供给低时延的多元能力，含图片生成，视频生成，音乐生成，长视频生成等。所以，把业界卓越AI能力集中起来，对工具流与工作流予以优化，将成本降低，使得创作流程简便高效，这对工具提供方才可谓是相当重要的。
GPU开销，通常是AI创作工具的一项很大支出，虽然厂商们期望GPU价格能够降下来，但是大概率只会使用更多GPU，因为大家仍然在持续进行高质量研究和实验，并且不停做技术迭代。
人类创作者的壁垒在“道”
AI 能够很快掌握“爆款公式”，然而真正能够打动人心的作品，常常源自个体的情感偏差。
徐文健表示，人类创作者的壁垒在于“道”，而非“术”都在将那儿会；技法都将变得没那么重要，人类怎么去理解这个世界便就会难，怎么去解构并定义一个问题显得不易，怎么去把真实生活当中属于本人独具的感悟表达出来将会是人类的壁垒。
还指出，往后音乐创作的走向是“品味较技能更具重要性”，“AI促使创作众多内容变得轻松，然而能够从海量内容里挑选出优质作品，凭借耳朵判别出谁优谁劣的人，将愈发受到认同”。
他觉得，未来的音乐创作者，或许不会去弹奏钢琴，也不会去弹奏吉他，然而却得能够从Suno所生成的内容里，挑选出优质的，将其调整至契合预期的作品，他认定这个趋势始终在加速，就好比先前有人凭借“做歌单”名声大噪，他们仅仅是“具备好品味”，把他人的歌曲整理起来，便能够吸引听众 。
他觉得，使模型符合人类的品味是颇具难度的，当下他们所运用的技术与“基于人类反馈的强化学习（RLHF）”相类似，然而，他无法确切断定这即是未来应前行的方向，“要让音乐模型契合人类品味，并不能一定采用和大模型相同的方式。”
对于普通人来讲，目前，AI创作工具能够生成达到“60分水平”的合格之作，可以确保具有个人特色，能够满足基础创作需求。而针对专业人士而言，要对AI音乐Agent能力予以优化，要学习全网优秀的曲风，要学习词曲设计，要学习音乐人表达习惯。AI在创新性词曲创造、复杂多曲风节拍设计等方面还难以达成，未来这些难点一定要突破，从而能够提供更高的价值。
我真正渴望目睹的，是AI能够自底层切实“领会”音乐，举例而言，机器人能够自行掌握合成器参数对声音的影响方式，倘若如此，彼时我们便能够如同深度强化学习突破8bit游戏那般，缔造出全新的音乐形式，而非当下这般，获取一堆具备版权的音乐实施训练，改头换面后再度售卖，此种方式太过低廉了。说道。
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