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AI 对话

AI音乐来袭:孙燕姿成AI顶流,音乐创作何去何从?

AI音乐来袭:孙燕姿成AI顶流,音乐创作何去何从?
AI TOP100
2025-02-08 16:39:53

AI音乐:浪潮还是危机?

“AI会取代哪些工作?”这个曾是科幻小说的议题,如今已成为热门的社会话题,特别是在春节期间,AI技术的发展更引发了人们对失业的担忧。

面对“AI让自己失业”的焦虑,张雪峰的回应含蓄而圆滑,指出AI虽能打破信息差,但无法提供情绪价值。然而,互联网上,许多网友早已被AI所感动。

ChatGPT的出现曾被视为AI技术的一次飞跃,但因使用门槛和内容质量问题,并未在国内引起太大波澜。直到国产AI模型DeepSeek的出现,让更多人感受到了AI的实力。DeepSeek输出的论文、报告质量之高,让文员们开始担忧失业。虽然DeepSeek的文学创作仍有堆砌感,但也引发了人们对语文学习的思考。

DeepSeek

(图/IC Photo)

AI生成的文字内容已接近人类水平,而在音乐领域,AI早已实现人机难辨。任天堂发布的宝可梦动画主题曲中文版,腾格尔的声线让许多人误以为是AI翻唱。AI腾格尔早已在翻唱界崭露头角,无论是二次元还是歌剧,都能轻松驾驭。

AI翻唱已不是新鲜事,许多自媒体依靠AI生成音乐致富。即使是职业音乐人,也开始使用AI进行创作。Ditto的调查显示,近60%的音乐人2024年使用过AI进行创作。

人们对AI音乐的讨论已从“像不像人”转向“好不好听”“有没有艺术性”。歌声背后是人还是算法,似乎变得越来越不重要。

AI孙燕姿:冷门歌手的爆红

如果AI要重写艺术史,孙燕姿的名字必不可少。20年前,孙燕姿的代表作是《天黑黑》,现在则是AI翻唱的《发如雪》等。

2023年,AI孙燕姿在各大平台横空出世,作品数量和曲风跨度远超孙燕姿本人。《发如雪》在B站获得了近350万的播放量,许多老粉也无法分辨真假。

AI孙燕姿

(图/《逆光》封面图)

2023年初,一个匿名程序员在GitHub上传了“AI孙燕姿”的开源模型,让AI孙燕姿开始走红。孙燕姿的端正唱腔为AI模仿提供了最佳素材,而她的“冷门”也让AI孙燕姿的歌声成为一种怀念。

技术门槛的降低也导致了“地狱笑话”的出现,如AI周杰伦唱东北话版《本草纲目》,AI张国荣唱《孤勇者》等。

孙燕姿回应称:“我的粉丝们已正式改换门庭,接受我就是一名冷门歌手的事实,而我的AI角色成为了目前的顶流。我想说的是,你跟一个每几分钟就推出一张新专辑的人还有什么好争的。”

AI音乐的低门槛与版权争议

在电商平台上,“AI歌手克隆套餐”售价仅9.9元,买家上传一段清唱就能让偶像“代言”。这种廉价卖唱激怒了版权方。环球音乐集团下架了870首AI生成的泰勒·斯威夫特翻唱歌曲,指责其为“数字化的身份盗窃”。

AI生成音乐引发的版权争议已超越了传统的“抄袭”范畴,演变成关于声音所有权、创作伦理与技术霸权的混战。AI训练数据也存在“原罪”,许多来自盗版资源。

爱乐之城

(图/《爱乐之城》)

2024年,美国唱片业协会(RIAA)呼吁将声纹纳入知识产权范畴,并引用了弗兰克·辛纳屈的案例。法院判决AI公司向遗产基金会支付收益分成,但也暴露了法律的滞后性。

AI生成音乐的更大矛盾在于消解了创作的神圣性。韩国虚拟女团MAVE的爆红单曲由AI分析2000首K-pop热门单曲后生成。制作人认为,创作就是找到数据中的最佳排列组合。

无论接受与否,这种模式正在重塑音乐行业的生态。独立音乐人囤积声纹数据,唱片公司将老歌版权视为“AI时代的石油储备”,听众沉醉于个性化定制歌曲的快感。

“人味”:未来的硬通货

AI的学习和生成速度远超人类,孙燕姿悲观地认为人们将变得可预测和可定制。

然而,人们怀念的却是歌手们“不完美”的现场:孙燕姿带病清唱的微哑嗓音,演唱会上掩面而泣的瞬间,以及“台风限定版”的演出。技术能模拟声带,却学不会即兴互动。

(图/《我要的幸福》封面图)

DeepSeek试图理解人类对意义的追求,认为对死亡的在意是存在的动力。

披头士乐队发布的“最后一曲”《Now and Then》,借助AI技术分离出纯净人声,弥补了五十多年的遗憾。

波西米亚狂想曲

(图/《波西米亚狂想曲》)

AI生成音乐的最大价值在于照见了艺术的本质:那些走音的现场、即兴的转调、唱破高音后的苦笑,构成了无法被算法归约的“人味”。技术能制造精确的声波,却模拟不了列侬录制小样时的叹息。当机器无限接近完美时,人类终于看清,音乐不是正确答案的排列组合,而是用有限的声音在无限的时间上留下痕迹的勇气。

而这种勇气,当然不止于音乐。

更多AI行业最新资讯新闻信息请关注AI人工智能网站--AITOP100平台--AI资讯专区:https://www.aitop100.cn/infomation/index.html

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