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如果有一天周杰倫用 AI 寫歌,你還會聽嗎?

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AI 讓音樂從表達(dá)媒介,變成一種隨時調(diào)用的「情緒基礎(chǔ)設(shè)施」。


作者|Moonshot

編輯|靖宇

三月的最后一周,中文互聯(lián)網(wǎng)久違地?zé)狒[了一次,因為周杰倫發(fā)了新專輯《太陽之子》。

專輯一上線,吵得熱鬧非凡。樂評人挑剔編曲,路人感慨嗓音倒退,歌迷說旋律還是那個味道,短視頻里全是翻唱和二創(chuàng),連帶老歌的播放量也隨之翻紅。

跳出專輯本身,這是難得一見的傳統(tǒng)音樂工業(yè)現(xiàn)象。

試想一下,上一次某位歌手新專輯引發(fā)大討論,人們圍繞一個具體的「人」、瑕疵以及隨之而來的爭議,投入金錢和注意力……是什么時候?


從專輯到樂評人到 AI 制曲,都接住了這波流量|圖源:bilibili

就在同一周,另一條新聞幾乎沒有出圈。AI 音樂生成平臺 Suno 推出了號稱「史上最大更新」的 V5.5 版本。

當(dāng)我們的目光還聚焦在華語樂壇之王身上時,海外科技媒體正盯著 AI 對音樂產(chǎn)業(yè)的「漫灌」。業(yè)內(nèi)開始頻繁使用一個詞:

AI Slop(AI 泔水)」。

流媒體平臺 Deezer 的數(shù)據(jù)顯示,目前平臺每天新增約 5 萬首純 AI 歌曲,已經(jīng)占到新發(fā)曲目的 34%

一邊是可以被感知的文化事件,周杰倫新專輯帶來的討論、情緒和記憶;另一邊則更像是浪潮下的暗流,填滿了平臺的孔隙。

兩條截然不同的軌跡,在當(dāng)下的音樂產(chǎn)業(yè)相交。

01

AI 泔水,倒出行業(yè)眾生相

AI 根本沒想過去干掉周杰倫。它繞開了聚光燈,從另一側(cè)進(jìn)入系統(tǒng)。

如果把視角從「作品」挪到「系統(tǒng)」,會發(fā)現(xiàn)音樂行業(yè)對 AI 音樂的反應(yīng)并不混亂。相反,它在很短時間內(nèi)形成了許多分層。

唱片巨頭的「雙標(biāo)」博弈

表面上看,傳統(tǒng)音樂資本正在與 AI 決戰(zhàn)。

代表環(huán)球、索尼和華納三大唱片公司的 RIAA(美國唱片業(yè)協(xié)會),對 Suno 和 Udio 發(fā)起了密集訴訟,核心指控就是他們未經(jīng)授權(quán),用大量音樂進(jìn)行模型訓(xùn)練。

根據(jù) The Verge 的報道,唱片公司認(rèn)為,這些系統(tǒng)「復(fù)制并內(nèi)化了音樂作品」,并以此生成新的內(nèi)容。這類案件的索賠金額,按照單曲計算,每首侵權(quán)作品最高 15 萬美元

如果只看這些動作,很容易得出「行業(yè)在抵抗 AI」的結(jié)論,但這只是一半的真相。

另一半的事實是,環(huán)球音樂一轉(zhuǎn)身,就坐上了英偉達(dá)等技術(shù)巨頭的談判桌,探討共同開發(fā)私有定制化、合規(guī)的 AI 音樂模型。


AI 在音樂行業(yè)中的應(yīng)用一直很「曖昧」|圖源:滾石

所以關(guān)鍵不在「能不能用」,而在「誰能用」。巨頭并不想消滅 AI,他們想消滅的是「平民 AI 工具」。

因為人均可用的工具,意味著任何人都可以低成本生成接近工業(yè)水準(zhǔn)的作品,這會直接稀釋唱片公司的稀缺性。而把生成壟斷權(quán)收歸己有,才是唱片巨頭的核心訴求。

這些唱片巨頭的思路是,既然解決不了 AI,那不如制定雙重標(biāo)準(zhǔn),讓行業(yè)分層。

上層是「高價值版權(quán)層」,這里有頂流藝人、版權(quán)壁壘、唱片公司私有的訓(xùn)練模型,以及絕對的定價權(quán)。

下層則是「無限供給層」,讓 AI 模仿「上層音樂」后,用極低成本生成 AI 音樂。

而掌握分發(fā)管道的流媒體平臺,面對管道里越來越渾濁的水流,做出了基于自身商業(yè)底色的選擇。

音樂應(yīng)該是商品,還是作品

流媒體平臺是面對 AI 音樂時,最尷尬的角色。

他們既要面臨 AI 泔水的漫灌,又要按播放量給版權(quán)方結(jié)賬,還要同時應(yīng)對聽眾和音樂人的質(zhì)疑。不同平臺的反應(yīng),很大程度上取決于它們原本在做什么生意。

Spotify 選擇騎墻。面對 AI 音樂的涌入,它優(yōu)先處理的是「冒名頂替」和刷量問題。比如 Spotify 曾一次性下架了由 AI 平臺 Boomy 上傳的數(shù)萬首歌曲(約占后者在平臺總曲庫的 7%),但官方給的下架原因并非「抵制 AI 生成」,而是檢測到了大規(guī)模使用機(jī)器人刷播放量的「欺詐性活動」。

所以 Spotify 的底線是不能騙版稅。畢竟,Spotify 本質(zhì)上是一家由推薦算法驅(qū)動的科技公司,內(nèi)容供給越多,模型越有空間運(yùn)轉(zhuǎn)。


有樂迷發(fā)現(xiàn),在一名已去世的歌手 Spotify 頁面里居然上傳了新歌(AI 制作的)|圖源:Reddit

歐洲音樂平臺 Deezer 的反應(yīng)則激進(jìn)得多。他們明確表態(tài)要開發(fā) AI 檢測工具,嘗試把 AI 生成內(nèi)容從版稅分配中剝離出來。內(nèi)部的說法是,要在現(xiàn)有系統(tǒng)里劃出一道邊界,避免機(jī)器生成的播放量稀釋真實創(chuàng)作者的收入。

音樂基因濃厚,但本質(zhì)上仍是科技公司的 Apple Music,選擇居中回轉(zhuǎn)的方案。持續(xù)強(qiáng)調(diào)人工編輯和策展機(jī)制,用人工篩選去對沖算法,但他們并不抗拒 AI 音樂,已經(jīng)推出「AI 標(biāo)簽」系統(tǒng),試圖用傳統(tǒng)的分類邏輯來收編新技術(shù)

以獨(dú)立音樂人為核心的平臺 Bandcamp,態(tài)度最為決絕。它本身依賴的是創(chuàng)作者和聽眾之間的直接交易關(guān)系。交易網(wǎng)絡(luò)基于音樂品味、一對一連接、作品認(rèn)同,因此必須將 AI 徹底拒之門外,否則平臺稀缺性都不存在了。


Bandcamp 的商業(yè)模式是樂迷直接向音樂人「買歌」|圖源:Bandcamp

所以平臺之爭,本質(zhì)是「音樂應(yīng)該是商品,還是作品」。

科技屬性越強(qiáng)、越依賴流量變現(xiàn)的平臺,越傾向于擁抱 AI 帶來的無限供給。越是不走量、仰賴社區(qū)黏性和音樂人生態(tài)的平臺,越需要堅守人類創(chuàng)作的護(hù)城河。

但無論平臺如何定義,身處其中的創(chuàng)作者,生存方式已經(jīng)被徹底改變。

創(chuàng)作者的異化

聚光燈下的頂流藝人,有足夠的資本和底氣對 AI 說不。

2024 年,Billie Eilish 等 200 多位知名音樂人聯(lián)名發(fā)布公開信,嚴(yán)厲抵制 AI 對音樂作品的「掠奪式訓(xùn)練」。至少在頭部創(chuàng)作者中,版權(quán)邊界仍然被視為不可退讓的底線。

而像 Grimes 這樣的先鋒派,則走向了另一個極端,主動開源自己的聲音模型(Elf.Tech),宣布只要分出版稅,任何人都可以用她的聲音創(chuàng)作

這兩種聲音最為響亮,卻無法代表行業(yè)的大多數(shù)。真正的暗流,涌動在沉默的底層與腰部。

許多獨(dú)立音樂人對 AI 閉口不談,私下卻早已把它變成了工作流的一部分。他們用 AI 跑母帶、生成過渡采樣、快速驗證一段編曲思路。這些使用方式很少被公開討論,但在實際生產(chǎn)中已經(jīng)變得常見。

畢竟,在流媒體時代,單次播放的版稅只有零點(diǎn)幾美分。微薄的收益,逼迫底層音樂人開始「以量取勝」。

當(dāng) AI 能一秒出歌時,手工打磨就變成了費(fèi)力不賺錢的低效


這種陪伴性音樂的播放量非常高|圖源:YouTube

那些曾經(jīng)養(yǎng)活了大批臥室制作人的垂類市場,比如 Lo-Fi 助眠節(jié)拍、游戲氛圍配樂,如今正是「AI 泔水」漫灌的重災(zāi)區(qū),人類在這類「功能性賽道」上的商業(yè)價值,已經(jīng)被 AI 瞬間清零了。

問題在于,這一層恰好也是最依賴「被發(fā)現(xiàn)」的人群。

過去,新人依靠流媒體算法的推薦,積累初始聽眾,走向職業(yè)音樂人的道路。但當(dāng)平臺上每天增加數(shù)萬首低成本、完成度穩(wěn)定的作品時,算法不會區(qū)分「人類潛力」和「模型產(chǎn)出」,它只處理點(diǎn)擊率、留存率,并以此分發(fā)收益。

頂層創(chuàng)作者擁有穩(wěn)定的受眾與曝光,AI 的威脅反而成了他們強(qiáng)化「人類藝術(shù)家」標(biāo)簽;底層投機(jī)者毫無心理負(fù)擔(dān),用 AI 批量制造泔水套取版稅;而缺錢缺曝光,但在認(rèn)真寫歌的中層創(chuàng)作者,他們無法徹底擁抱 AI,也拼不過 AI 的產(chǎn)能,生存空間卻在被「AI 泔水」持續(xù)擠壓。

不僅是音樂,這是「AI 泔水」在各個內(nèi)容行業(yè)的普遍問題。

02

當(dāng)「好聽」變得廉價之后

在過去半個世紀(jì)的唱片工業(yè),「制作精良」本身就是一種篩選機(jī)制。

編曲復(fù)雜度、器樂分離度、混音質(zhì)量,并不直接決定一首歌好不好聽,但它們決定了誰有能力把作品做出來。錄音棚、設(shè)備、工程師,這些成本把大多數(shù)人擋在門外,也在無形中維持了一套篩選機(jī)制。

而 AI 把這些行業(yè)門檻迅速壓平了。

當(dāng)一個沒有任何樂理基礎(chǔ)的用戶,用幾個 prompt 就能在很短時間內(nèi)生成一段結(jié)構(gòu)完整、音色干凈、混音無可挑剔的音樂時,「制作力」就失去了篩選權(quán)。

這些音樂可能不驚艷,但問題不在于這些 AI 音樂「不夠好」,而在于它們已經(jīng)「足夠好」

當(dāng)這種「足夠好」的內(nèi)容以每天數(shù)萬首的規(guī)模進(jìn)入平臺時,原本依賴制作能力建立的區(qū)分度就失效了。「好聽順耳」不再是一種優(yōu)勢,而更像是一種基礎(chǔ)配置。


Suno V5.5 已經(jīng)允許用戶使用自己的聲音訓(xùn)練模型 |圖源:YouTube

這就是審美通脹,或者說內(nèi)容層面的「內(nèi)卷」。

在這種通脹下,絕大部分 AI 音樂將成為「功能性音樂」,被塞進(jìn)無數(shù)個特定場景的孔隙中。看看平臺上的「熱門歌單」就會發(fā)現(xiàn),越來越多的播放發(fā)生在工作、學(xué)習(xí)、通勤、運(yùn)動等特定場景里。在這類場景中,音樂后退成為 BGM(背景音樂)

現(xiàn)代人的聆聽習(xí)慣也隨之改變,在流媒體統(tǒng)治的當(dāng)下,極少有人還能正襟危坐,用 Hi-Fi 發(fā)燒友的方式去聽音樂,去細(xì)聽一段旋律里的空間感和泛音細(xì)節(jié)。

對絕大多數(shù)人而言,對音樂的判斷也發(fā)生在點(diǎn)擊之前。封面、標(biāo)題、場景標(biāo)簽、當(dāng)下熱門單曲、編輯推薦、算法推薦……挑選音樂退到了二線。


流媒體把音樂用「功能性場景」作分類|圖源:Apple Music

AI 不需要打造一首火遍大江南北的金曲,只需要生成一段「你現(xiàn)在最需要的聲音」。在這種場景下,「好聽且平庸」取代了「獨(dú)特且銳利」。

Deezer 與 Ipsos 聯(lián)合發(fā)布的一項最新調(diào)查佐證了這一判斷。在盲測中,高達(dá) 97% 的聽眾根本無法分辨出自己聽到的是 AI 還是真人創(chuàng)作

聽眾的選曲和判斷在這個過程中,就被 AI 和算法聯(lián)手外包了。

而推薦算法的邏輯,本來就是放大已有偏好,它只會不斷推送更接近算法偏好的歌曲,而不是去發(fā)掘「下一個周杰倫」。那些邊界不清、風(fēng)格未定的作品,在這樣的機(jī)制里很難被持續(xù)放大。

或許,未來聽音樂的人會變成兩種,一種被徹底納入流媒體的基礎(chǔ)設(shè)施,接受算法投喂,用完美的 AI 聲音無縫填充生活。

而另一種人保留個體的音樂偏好,主動找音樂、去線下現(xiàn)場、擁抱那些帶有瑕疵和失誤的人類創(chuàng)作。

這也是為什么,當(dāng)下圍繞周杰倫新專輯《太陽之子》的群嘲與爭論,在 AI 時代竟顯得有些復(fù)古和可愛


樂迷用 AI 還原了周杰倫早期音色|圖源:bilibili

AI 隨時可以為你生成一百首、停留在 2004 年巔峰音色、編曲一如當(dāng)初的「25 歲周杰倫」。

但在完美的 AI 泔水面前,那些被樂評人挑剔的瑕疵,那些被歌迷反復(fù)咀嚼的遺憾,恰恰是我們還在意音樂和人的證據(jù)。

只是,當(dāng)那首用 AI 還原出 2004 年巔峰音色的《太陽之子》在耳機(jī)里響起時,我不得不承認(rèn)——

它是真的……更好聽啊。

*頭圖來源:Getty

本文為極客公園原創(chuàng)文章,轉(zhuǎn)載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

極客一問

你現(xiàn)在每天聽的音樂,

有多少是 AI 生成的?


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