AI音樂難動人心？技術突破背后 情感鴻溝依舊難跨越

　　正如我們在這個博客中探討過的，人工智能在圖像生成到寫作等領域都取得了顯著進展。然而，當涉及到創(chuàng)作真正能觸動人心的音樂時，人工智能卻面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

　　盡管AI音樂生成器可以產(chǎn)出合格的旋律，但其作品往往感覺空洞，與定義音樂的獨特人類體驗脫節(jié)。YouTube 頻道主 Adam Neely 在他的視頻中分析了 AI 在音樂創(chuàng)作中面臨的困境。

　　AI音樂的“硬傷”:缺乏情感與文化底蘊

　　其中一個主要障礙源于AI公司對音樂的理解。對許多開發(fā)者來說，音樂被視為一個需要通過算法優(yōu)化的“問題”，而不是一種需要探索的藝術形式。這種思維方式剝奪了音樂的本質:其情感深度、歷史根源和文化意義。

　　例如，AI生成的關于芝士漢堡的曲調，可能模仿了三角洲藍調的結構，但這實際上是貶低了孕育這一流派的豐富歷史。這種專注于“解決”音樂的做法，將其簡化為一種模式復制的練習，失去了賦予音樂意義的意圖。

　　圖源備注：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney

　　AI音樂缺乏我們在藝術中本能地回應的“人性”。因為音樂與人類歷史、激情和傳統(tǒng)密不可分。然而，許多AI開發(fā)者的加速主義心態(tài)將技術進步置于理解音樂為何能感動我們之上。這種目光短淺導致了聽起來精致但感覺虛假的音樂。缺乏共享的人性，AI作品就無法捕捉到音樂與個人和社會產(chǎn)生共鳴的難以言喻的特質。

　　AI面臨的另一個重要障礙是，許多開發(fā)者對藝術過程缺乏興趣。人類作曲家和表演者在做出選擇時，不僅基于知識，還基于直覺、感覺和純粹的突發(fā)奇想。他們會注入自發(fā)的、甚至是故意存在瑕疵的觸動，以表達他們的個性。

　　而AI則通過分析和復制模式來運作。但它并不理解這些模式為何存在。例如，一個AI可能會根據(jù)其訓練數(shù)據(jù)來擴展一個樂句或引入一個聽起來正確的和聲進行。但在沒有適當?shù)谋尘盎蛞鈭D的情況下，結果可能會感覺毫無靈魂。

　　艾倫·圖靈在他1950年的論文中提出了模仿游戲，后來啟發(fā)了圖靈測試。他明白，要讓機器展現(xiàn)出與人類相當?shù)闹悄�，就需要隨機性和不可預測性�，F(xiàn)代機器學習融入了這些元素，但單靠隨機性并不能使音樂有意義。因為“隨機性”表示缺乏理解。音樂不僅僅是意想不到的轉折或新穎的組合，更重要的是創(chuàng)造情感連接。AI可以像其程序員所希望的那樣模仿隨機性或結構，但它不知道為什么應該這樣做。

　　AI愛好者們即將認識到的教訓是，文化不能簡化為數(shù)據(jù)點。爵士樂、藍調和古典音樂等流派的歷史，與塑造它們的社會和個人背景密不可分。因此，AI生成的音樂常常顯得平淡，因為它缺乏這種背景基礎。它可以模仿一種流派的表面特征，但無法捕捉到賦予音樂靈魂的背景故事。

　　即使AI可以創(chuàng)作出與人類作品難以區(qū)分的音樂，也仍然無法解決更深層次的問題:意圖。

　　音樂不僅僅是強加在毫無防備的空氣分子上的聲波。它是創(chuàng)作者和聽眾之間的一種溝通形式。AI生成的音樂缺乏人們在藝術中自然尋求的意圖和情感連接。這種意圖的缺失是為什么AI音樂(以及視覺藝術和小說)，無論技術多么令人印象深刻，都常常感覺不完整的原因。

　　人類有能力重新詮釋和重新定義音樂，甚至在他們最初不喜歡歌曲中找到意義。因為音樂邀請參與。這是一種人們積極參與的媒介，無論是通過跳舞、唱歌還是只是深入聆聽。相比之下，AI音樂常常感覺是靜態(tài)的，很少能讓聽眾產(chǎn)生連接或重新詮釋。

　　AI音樂的未來:輔助而非取代

　　AI生成的音樂在復制人類音樂的情感、文化和歷史維度方面面臨著巨大的障礙。雖然它可能在技術上成功地制作出精通的樂曲，但它缺乏意圖、文化理解和特質，使其無法獲得必要的人性觸感。

　　也就是說，AI可以通過多種方式增強音樂，而無需取代人類的元素。當被合理使用時，AI可以成為藝術家的工具，在作曲或聲音設計方面提供幫助，同時為創(chuàng)造力和情感表達留下空間。挑戰(zhàn)在于確保AI是對音樂豐富傳統(tǒng)的補充，而不是取代。

　　因為歸根結底，音樂不僅僅是一連串的音符。它既反映了聽眾是誰，也為他們打開了一扇通往理想世界的大門。只要AI開發(fā)者將音樂視為一個需要解決的問題，而不是一種表達的媒介，AI生成的音樂就將仍然是合成的。