文｜音樂(lè)先聲（ID：nakedmusic），作者｜柳成枝，編輯｜范志輝

　　近期，美國(guó)數(shù)字研究機(jī)構(gòu)Space150進(jìn)行了一項(xiàng)有趣的試驗(yàn)：基于人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI）技術(shù)，模仿知名說(shuō)唱歌手Travis Scott的人聲和音樂(lè)風(fēng)格，做出了一個(gè)說(shuō)唱機(jī)器人"Travis Bott"。

　　這個(gè)試驗(yàn)的目的是為了看AI到底能夠持續(xù)創(chuàng)造出什么。

　　事實(shí)上，"Travis Bott"真的創(chuàng)作了一首歌《Jack Park Canny Dope Man》，且歌詞和旋律均由自己完成。同時(shí)，Space150還使用基于AI的人體圖像合成技術(shù)"Deepfake"，為這首歌拍攝了MV。

　　說(shuō)實(shí)話，與以往的AI歌曲不同，這首AI歌曲在對(duì)真人繼續(xù)學(xué)習(xí)后，近乎到底了真人的聽(tīng)感。國(guó)外網(wǎng)友在MV下面留言道。"better than real trvis（比真人還好）""Pretty amazing, this is only the beginning（太棒了，這僅僅是個(gè)開(kāi)始）"，甚至開(kāi)始擔(dān)心AI會(huì)奴役人類，但自己還是會(huì)買票去看。

　　原理上，Space150采用附加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（Additional Neural Network）創(chuàng)造出旋律和打擊樂(lè)伴奏，再將Travis Scott的歌詞輸入"文本生成器模型（Text Generator Model）"，兩周后，AI"Travis Bott"開(kāi)始創(chuàng)建了歌詞的韻腳（rhymes）。

　　從效果來(lái)看，Travis Bott模仿Travis Scott幾乎達(dá)到了以假亂真的地步，完全融匯了Travis Scott作品以及人物魅力的最主要的外顯特征，以至于被調(diào)侃可以加入Spotify的說(shuō)唱熱門歌單《Rap Caviar》。

　　與此同時(shí)，該項(xiàng)目也進(jìn)一步驗(yàn)證了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（Artificial Neural Networks）的進(jìn)步，有助于探索未來(lái)AI在音樂(lè)中的應(yīng)用價(jià)值。

　　不可否認(rèn)的是，AI已經(jīng)漸漸地嵌入到我們的日常生活中。在"互聯(lián)網(wǎng)+"以及"工業(yè)制造4.0"的新時(shí)代背景下，具備通信、網(wǎng)絡(luò)與人機(jī)交互功能的AI作曲覆蓋到教育科普、藝術(shù)表演和娛樂(lè)服務(wù)等領(lǐng)域已是大勢(shì)所趨。而面對(duì)AI音樂(lè)的優(yōu)異表現(xiàn)，也讓我們思考：音樂(lè)人在與AI音樂(lè)的共生中，是否會(huì)遭遇到AlphaGo式的碾壓？

　　如何克隆 Travis Scott？

　　事實(shí)上，AI作曲（Algorithmic Composition，也稱"算法作曲"）并不稀奇，復(fù)制Travis Scott也并非難事。

　　早在2016年，索尼旗下的計(jì)算機(jī)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室（Computer Science Laboratories ，簡(jiǎn)稱Sony CSL）研究人員哈杰里斯和帕切特就曾開(kāi)發(fā)了一個(gè)名為"DeepBach (深度巴赫) "的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他們利用巴赫創(chuàng)作的352部作品目來(lái)訓(xùn)練DeepBach，創(chuàng)作出了2503首贊美詩(shī)。

　　而第一個(gè)正式獲得世界地位的AI虛擬作曲家則是由2016年誕生的初創(chuàng)公司Aiva Technologies推出的AIVA（Artificial Intelligence Virtual Artist）。它的創(chuàng)作方向主要是古典音樂(lè)、影視配樂(lè)，發(fā)展到現(xiàn)在也逐漸有了其他類型的作品，例如搖滾樂(lè)、流行樂(lè)等。作為虛擬音樂(lè)人，它通過(guò)了法國(guó)和盧森堡作者權(quán)利協(xié)會(huì)（SACEM）的合法注冊(cè)，并擁有自己的署名版權(quán)。在AI領(lǐng)域而言，復(fù)制一位或多位音樂(lè)人的音樂(lè)風(fēng)格的工作也許早已在進(jìn)行中。

　　目前來(lái)看，無(wú)論是DeepBach、AIVA抑或是Travis Bott，AI作曲背后都是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）技術(shù)。在這種深度學(xué)習(xí)中，程序員必須搭建一個(gè)多層"神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"，并在多層的結(jié)構(gòu)中分別加以編程，從而可以處理各種輸入和輸出點(diǎn)之間的信息。

　　來(lái)源于：2017·菠蘿科學(xué)獎(jiǎng)，人工智能主題解讀

　　譬如說(shuō)，DeepBach被輸入的是巴赫的362部作品，AIVA被輸入的信息是以巴赫、貝多芬、莫扎特等為代表的古典作曲家作品的大數(shù)據(jù)庫(kù)，而Travis Bott被輸入的則是Travis Scott的作品、人聲以及音效。

　　在數(shù)據(jù)輸入后，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)找到眾多被輸入作品之間存在的規(guī)律，繼而形成對(duì)音樂(lè)風(fēng)格的理解。但這個(gè)音樂(lè)風(fēng)格并不是最終的產(chǎn)物，其主要目的是用來(lái)預(yù)測(cè)，AI程序會(huì)帶著它對(duì)音樂(lè)風(fēng)格的預(yù)測(cè)繼續(xù)運(yùn)行，而在前方將會(huì)遇到下一個(gè)驗(yàn)證數(shù)據(jù)集。這個(gè)數(shù)據(jù)集會(huì)告訴它預(yù)測(cè)的正確與否，正確與錯(cuò)誤的回饋都將被AI記住，在不斷的高速學(xué)習(xí)中，AI的預(yù)測(cè)能力就會(huì)越來(lái)越強(qiáng)，最終掌握程序員大數(shù)據(jù)中歸總后的曲風(fēng)，進(jìn)而能編寫出自己的曲子。

　　而AI創(chuàng)作者"Travis Bott"的突破，則在于其不止是輸入了Travis Scott的作品，更輸入了人聲及音效，文本與聲音的輸入與輸出在深度學(xué)習(xí)上又更上了一個(gè)臺(tái)階。

　　來(lái)源于《I am AI 》系列短紀(jì)錄片

　　這種深度學(xué)習(xí)，看似只是基于人類大腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單模式，但在某種程度上已經(jīng)可以像人類一般"思考"了。這也使得AI能夠在數(shù)據(jù)中理解并塑造高度抽象化的模型，例如旋律中的模型，或者人臉的特征。

　　但從人工智能音樂(lè)的發(fā)展沿革而言，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只是AI作曲的主要技術(shù)之一，與其他算法相比，有其優(yōu)點(diǎn)也有其劣勢(shì)。就優(yōu)勢(shì)而言，具有自學(xué)能力、聯(lián)想存儲(chǔ)功能、高速尋找優(yōu)化解的能力是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較其他算法最卓越的地方。

　　來(lái)源于：2017·菠蘿科學(xué)獎(jiǎng)，人工智能主題解讀

　　但其劣勢(shì)也較為明顯：1. 著名的"黑匣子"問(wèn)題，意味著你不知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將會(huì)如何產(chǎn)出結(jié)果，更不知道為什么會(huì)產(chǎn)生這種結(jié)果；2.與認(rèn)知不同，作曲是更高層次的智能活動(dòng)；3. 耗時(shí)耗力；4. 數(shù)據(jù)饕餮，相較于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，需要更多的數(shù)據(jù)；5.算力成本較為昂貴。

　　在實(shí)踐中，即便是最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，要實(shí)現(xiàn)真正深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成功訓(xùn)練，仍需要數(shù)周才能完全訓(xùn)練完畢。而目前AI作曲在主要技術(shù)上尚不存在最優(yōu)解，大多采用混合型算法（Hybrid Algorithm）。

　　如何避免AI作曲的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)？

　　與此同時(shí)，AI作曲的整體不足也較為顯化。正如前文所言，AI作曲本質(zhì)上就是大數(shù)據(jù)和云計(jì)算，AI音樂(lè)產(chǎn)生的過(guò)程就是機(jī)器根據(jù)程序員輸入的要素或者是模式，在龐大的資料庫(kù)中總結(jié)提取與之相匹配的特征，而后根據(jù)這些特征提取各種資料元素進(jìn)行新的組合或者是延展。

　　這里面必然存在一個(gè)問(wèn)題是：這個(gè)巨大的數(shù)據(jù)庫(kù)如何區(qū)分哪些數(shù)據(jù)是有版權(quán)保護(hù)的？哪些是公共數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)庫(kù)的搭建者如何保障具有版權(quán)數(shù)據(jù)的權(quán)益？使用數(shù)據(jù)庫(kù)的主體如何做到不侵權(quán)？

　　很顯然，目前的AI作曲在某種程度上仍舊無(wú)法完成或者說(shuō)無(wú)法自主完成這一任務(wù)，版權(quán)的規(guī)避大多來(lái)自于程序員的有意為之。

　　2017年，Aiva Technologies對(duì)AIVA選擇專注古典音樂(lè)的解釋也正好回應(yīng)了程序員對(duì)于AI作曲版權(quán)的刻意設(shè)計(jì)："用來(lái)訓(xùn)練Aiva的古典音樂(lè)數(shù)據(jù)庫(kù)不涉及版權(quán)問(wèn)題，因?yàn)榘鏅?quán)都過(guò)期了。"

　　對(duì)于開(kāi)頭的Travis Bott而言，其對(duì)于Travis Scott的學(xué)習(xí)中，作品庫(kù)、人物形象的采樣必然也要先取得Travis Scott的授權(quán)，但其學(xué)習(xí)后生產(chǎn)出的作品又如何避免對(duì)Travis Scott形成抄襲呢？

　　這一情況，也是造成目前市場(chǎng)上AI作曲質(zhì)量參差不齊的原因之一，某種程度上來(lái)說(shuō)，抄襲或許很難避免。查重工具 (Plagiarism Checker)以及查重的尺度在這里就顯得尤為重要了，但就目前的實(shí)踐來(lái)看，人類音樂(lè)人歌曲抄襲判斷標(biāo)準(zhǔn)都還在尋求統(tǒng)一化中，何論AI作曲？

　　而即便AI作曲經(jīng)歷千辛萬(wàn)苦后終于生產(chǎn)出一個(gè)純?cè)瓌?chuàng)、不涉及任何侵權(quán)的作品，他（她）又將面臨到版權(quán)認(rèn)證的問(wèn)題。

　　根據(jù)我國(guó)《著作權(quán)法》對(duì)于著作權(quán)的定義，"著作權(quán)是著作權(quán)法賦予民事主體對(duì)作品及相關(guān)客體所享有的權(quán)利。"其中，民事主體指公民、法人或非法人組織。AI在主體身份上就無(wú)法獲得認(rèn)可，權(quán)利的獲得與放棄都變得尤為復(fù)雜。如果產(chǎn)生侵權(quán)糾紛，將難以解決。

　　比如，微軟小冰獨(dú)立創(chuàng)作的詩(shī)集《陽(yáng)光失了玻璃窗》，作品一經(jīng)發(fā)布后就出現(xiàn)了很多的盜版以及很多不規(guī)范引用。這種通常意義上的侵權(quán)，卻因?yàn)槿笔Х梢?guī)定的缺失，版權(quán)的歸屬也就誰(shuí)都說(shuō)不清，侵權(quán)也就聽(tīng)之任之了。

　　但值得一提的是，相較于國(guó)內(nèi)的空白，國(guó)外對(duì)于AI作品的放寬與認(rèn)可已然成為一種常態(tài)，英國(guó)、南非、新西蘭屬于第一批明確認(rèn)可AI版權(quán)的國(guó)家。而美國(guó)、日本、澳大利亞雖然在成文法上并未有明確規(guī)定，但在司法實(shí)踐中都進(jìn)行了不同程度的嘗試。這也是為什么美國(guó)在成文法上未對(duì)AI作品進(jìn)行認(rèn)可，但在司法實(shí)踐中卻有勝訴的案例。

　　但中國(guó)因?yàn)槭浅晌姆▏?guó)家，判例法并不是法的正式淵源，無(wú)法與普通法系（或英美法系）形成法官造法的司法實(shí)踐，所以從制度上明確AI作品才是最根本的。

　　不可否認(rèn)的是，受制于多國(guó)在AI領(lǐng)域以及法律操作上的水平差異，要獲得大范圍的認(rèn)可或許仍有待時(shí)日。當(dāng)然，在其中取巧也較為簡(jiǎn)單，在AI生成的作品加入人類藝術(shù)家的名字就可以突破這一桎梏。

　　2018年9月7日，AIVA的純音樂(lè)專輯《艾媧（Vol.3 from artificial composer Aiva）》的做法是：專輯還是AIVA的，但每首曲子都會(huì)標(biāo)注"feat. Aiva Sinfonietta Orchestra, Brad Frey"，表明那位音樂(lè)監(jiān)督在"演奏"中的貢獻(xiàn)，團(tuán)隊(duì)成員就可以將作品進(jìn)行商用。

　　總的來(lái)說(shuō)，復(fù)制Travis Scott對(duì)于AI來(lái)說(shuō)并非難事，但要處理其中的版權(quán)糾紛以及進(jìn)一步將AI技術(shù)提升卻并非一日之功。

　　AI音樂(lè)的商業(yè)探索

　　AI音樂(lè)無(wú)疑是一個(gè)歷時(shí)已久，但在這幾年蓬勃發(fā)展的朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè)。

　　1974年，Rader系統(tǒng)的出現(xiàn)是帶有AI作曲系統(tǒng)真正的開(kāi)始。與現(xiàn)在意義上的AI有所不同，其運(yùn)用了AI中可運(yùn)用規(guī)則的部分，使得機(jī)器根據(jù)旋律、和聲生成的規(guī)則進(jìn)行權(quán)衡，并且對(duì)音符與和聲搭配的合適比重進(jìn)行選擇。此后隨著對(duì)音樂(lè)生成系統(tǒng)研究的不斷深入，出現(xiàn)了可完成自動(dòng)低音和聲生成的Snobol系統(tǒng)，以及可用來(lái)生成巴赫風(fēng)格和聲的Choral系統(tǒng)（Ebciogln產(chǎn)品，專家系統(tǒng)）。

　　1993年，出現(xiàn)了運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模式進(jìn)行和聲生成的Musact系統(tǒng)，以及基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和"限制滿意度技術(shù)"相結(jié)合方式，可根據(jù)旋律進(jìn)行巴洛克風(fēng)格和聲生成的Harmonet系統(tǒng)。這些都是現(xiàn)代AI作曲系統(tǒng)的鼻祖，具有里程碑意義。

　　當(dāng)代AI作曲系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，大多從Google的Magenta開(kāi)始萌芽。Magenta是Google于2015年底開(kāi)源，并用TensorFlow機(jī)器引擎學(xué)習(xí)的一種人工智能技術(shù)，該項(xiàng)目旨在開(kāi)發(fā)AI技術(shù)創(chuàng)作出音樂(lè)以及其他藝術(shù)形式，主要子項(xiàng)目有NSynth Super、Onsets and Frames以及MusicVAE。

　　此后，各類AI系統(tǒng)、產(chǎn)品開(kāi)始迅速發(fā)展。其中，較為有代表性的程序開(kāi)發(fā)有：2017年Taryn Southern專輯《I Am AI》采用的Amper Music應(yīng)用、2018年Skygge錄制發(fā)行《Hello World》使用的Flow Machines（Sony旗下產(chǎn)品）工具，以及2019年OpenAI開(kāi)發(fā)的一種用于生成音樂(lè)作品的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MuseNet。

　　目前，國(guó)外較為成熟的AI音樂(lè)公司，除了Google、Sony、Amper Music外，還包括洛杉磯的Popgun、倫敦的Jukedeck和AI Musical、舊金山的Humtap、柏林的Melodrive、Google總部山景城的Groov.A、盧森堡的AIVA、非盈利性研究公司OpenAI以及自稱為 "首個(gè)建立在人工智能音樂(lè)發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)上的全方位服務(wù)唱片公司"Snafu Records等。其中，Jukedeck已于2019年7月被字節(jié)跳動(dòng)收購(gòu)。

　　而在國(guó)內(nèi)，AI音樂(lè)也有不少的行業(yè)實(shí)踐。

　　除了百度、騰訊、阿里、網(wǎng)易云等音樂(lè)平臺(tái)都在不同程度上對(duì)AI音樂(lè)有布局外，高校以及大中型企業(yè)也逐漸加入到AI音樂(lè)的教育、研發(fā)中。例如，貌似和音樂(lè)搭不上邊的平安科技有限公司，接連與中央民族大學(xué)、四川音樂(lè)學(xué)院等高校展開(kāi)了合作，并在2018年EPFL瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院舉辦的AI作曲國(guó)際挑戰(zhàn)賽中，贏得了智能作曲領(lǐng)域內(nèi)首次的AI世界作曲大賽冠軍。

　　而由微軟(亞洲)互聯(lián)網(wǎng)工程院人工智能創(chuàng)造力團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)研發(fā)的AI音樂(lè)技術(shù)，已經(jīng)能夠基于和弦、節(jié)奏、旋律交叉等多項(xiàng)音樂(lè)元素進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作，集作曲、作詞、編曲、演唱等多項(xiàng)音樂(lè)創(chuàng)作力于一體，相當(dāng)于一支完整樂(lè)隊(duì)。如今，此項(xiàng)技術(shù)已在央視及各省市綜藝節(jié)目中多次驗(yàn)證，并成功實(shí)現(xiàn)了商業(yè)化與產(chǎn)業(yè)化輸出。2018年5月，微軟宣布公司旗下人工智能小冰已經(jīng)掌握了歌詞創(chuàng)作和譜曲能力。

　　另外，2018年4月，嗨翻屋發(fā)布的音樂(lè)AI創(chuàng)作助手"小嗨"在目前已經(jīng)創(chuàng)作了數(shù)張專輯，除了作詞作曲，還具備"識(shí)曲"功能。

　　而2019年2月、3月分別在 IOS 和安卓上線的"鯨鳴"APP，則是一款可以讓普通人的"在線合唱"變?yōu)榭赡艿囊魳?lè)類應(yīng)用。"鯨鳴"APP使用的是 AI 歌聲合成技術(shù)，用戶只需要錄入自己的聲音，APP便可自動(dòng)修音，并利用 AI 技術(shù)將錄音者的聲音與原唱或者是其他使用者的音色相結(jié)合，最終達(dá)成合唱效果。

　　不難發(fā)現(xiàn)，AI在音樂(lè)領(lǐng)域的運(yùn)用已經(jīng)是各國(guó)文化產(chǎn)業(yè)的一大重點(diǎn)。在快速發(fā)展的同時(shí)雖然也存在一定的困境。當(dāng)然，主要還是圍繞算法、版權(quán)兩個(gè)方面。但隨著AI整體技術(shù)水平的提升，用戶對(duì)作曲系統(tǒng)智能化程度要求的提高，AI在音樂(lè)領(lǐng)域的運(yùn)用正逐步走出困境，國(guó)內(nèi)發(fā)展的趨勢(shì)也逐漸與國(guó)際接軌。

　　首先，在算法技術(shù)層面，混合型算法以及個(gè)性化智能音樂(lè)定制依然是主流。一方面，由于各種算法在人工智能作曲的使用中都有其自身的優(yōu)勢(shì)和不足，目前人工智能作曲的音樂(lè)作品風(fēng)格和體裁比較單一，且可聽(tīng)性不強(qiáng)。在混合型的算法作曲中，各種算法將揚(yáng)長(zhǎng)避短，這些問(wèn)題能夠得到有效解決。

　　另一方面，由于AI作曲從大數(shù)據(jù)中抽取規(guī)則，多產(chǎn)但很容易造成歌曲同質(zhì)性較高的問(wèn)題。但個(gè)性化智能音樂(lè)定制以聽(tīng)眾的私人喜好為前提，通過(guò)大數(shù)據(jù)和算法運(yùn)作后生產(chǎn)出的作品也因個(gè)體的差異，更具有原創(chuàng)性。

　　其次，在版權(quán)方面，受制于無(wú)法破除的法律困境，AI技術(shù)轉(zhuǎn)向與人類音樂(lè)人合作將是短期內(nèi)突破版權(quán)的最直接手段；同時(shí)，人類音樂(lè)人也會(huì)在其中獲利，AI技術(shù)對(duì)于人類創(chuàng)造力以及音樂(lè)人靈感的激發(fā)作用會(huì)越發(fā)凸顯。

　　有報(bào)道稱，人機(jī)配合的創(chuàng)作方式是人類音樂(lè)家創(chuàng)作速度的20倍。某種程度來(lái)說(shuō)，在提升音樂(lè)人的工作效率、降低音樂(lè)人與制作方的溝通成本方面，AI作曲都有著人類協(xié)作難以企及的優(yōu)勢(shì)。

　　2018年9月，阿里音樂(lè)首席科學(xué)家堯問(wèn)（花名）曾在阿里音樂(lè)專場(chǎng)論壇上說(shuō)道："我覺(jué)得任何一個(gè)藝術(shù)家，總有創(chuàng)意枯竭的時(shí)候，他們需要靈感。AI創(chuàng)作的音樂(lè)可能不是整段歌都好聽(tīng)，但中間恰好有一小段和這些藝術(shù)家的情緒相符，藝術(shù)家就能參考借鑒，作為靈感的迸發(fā)點(diǎn)，把這個(gè)啟發(fā)轉(zhuǎn)化到自己的作品里面去，我覺(jué)得這對(duì)于他們是非常好的幫助。"

　　隨著AI技術(shù)在深度學(xué)習(xí)的逐漸深化，對(duì)于人類情緒掌握的逐漸熟練，以及法律逐漸完善對(duì)計(jì)算機(jī)作品以及主體的定義，AI作為人類音樂(lè)家的輔助工具這一現(xiàn)狀或許也不會(huì)持續(xù)太久，畢竟技術(shù)以及法律都并非是一塵不變的。

　　結(jié)語(yǔ)

　　從流媒體利用AI進(jìn)行智能推薦去引導(dǎo)聽(tīng)眾音樂(lè)品味，到科學(xué)家基于AI打造出AI作曲家再一次顛覆音樂(lè)行業(yè)，人們對(duì)于AI的發(fā)展有些喜憂參半。一方面，AI的加入能夠讓音樂(lè)行業(yè)更加完善，讓這個(gè)行業(yè)的運(yùn)作更加有效率；另一方面，作為人類制造出來(lái)的機(jī)器，AI作曲的銷量和品質(zhì)也許會(huì)讓很多音樂(lè)人汗顏。

　　長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，AI與人類的音樂(lè)人、電臺(tái)DJ的關(guān)系或許也不是非此即彼，就像現(xiàn)在的數(shù)字音樂(lè)與黑膠的對(duì)決一樣，黑膠的沒(méi)落是有目共睹，但其價(jià)值仍然被大眾認(rèn)可，甚至被小部分人追捧。換句話說(shuō)，技術(shù)的進(jìn)步以及行業(yè)的綜合性推進(jìn)，最大可能會(huì)使得AI音樂(lè)成為音樂(lè)創(chuàng)作的一種標(biāo)準(zhǔn)配置。當(dāng)然，人們對(duì)人類音樂(lè)人在音樂(lè)上的原創(chuàng)性、審美性要求也會(huì)越高。

　　但無(wú)論是AI音樂(lè)或者是人類創(chuàng)作的音樂(lè)，從音樂(lè)誕生到現(xiàn)在花樣百出的音樂(lè)產(chǎn)品，其最核心的仍然是提供服務(wù)，這個(gè)核心不改變，人和音樂(lè)的關(guān)系也不會(huì)被改變。

　　歸根結(jié)底，人工智能仍來(lái)源于人類智慧，與其說(shuō)讓音樂(lè)人失業(yè)或者是被遭遇到AlphaGo式的碾壓，不如說(shuō)是技術(shù)帶來(lái)的行業(yè)變遷，而在作品或音樂(lè)服務(wù)的選擇上，聽(tīng)眾也有了更多元化的選擇。

　　參考資料：

　　1.《ARTIFICIAL INTELLIGENCE MADE A SONG IN THE STYLE OF TRAVIS SCOTT. IT SOUNDS UNNERVINGLY LIKE TRAVIS SCOTT.》，《Music Business Worldwide》，2020年2月16日

　　2.《藝術(shù)家們是如何看待虛擬現(xiàn)實(shí)這一未來(lái)大勢(shì)的？》，《SIZE潮流生活》，2020年2月16日

　　3.《第一個(gè)世界正式的AI作曲家AIVA是怎樣創(chuàng)作音樂(lè)的？》，《雷克世界》，2017年3月17日

　　4.《什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）》，《知乎專欄：人工智能圖像識(shí)別技術(shù)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)》，發(fā)布于2018年8月30日

　　5.李景平：《人工智能深度介入文化產(chǎn)業(yè)的問(wèn)題及風(fēng)險(xiǎn)防范》，《深圳大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版）》，2019年9月第5期

　　6. 貳叁叁 ：《AI寫的歌，應(yīng)該受到版權(quán)保護(hù)嗎？》，《音樂(lè)先聲》，2019年6月14日

　　7. 肖欣：《人工智能生成內(nèi)容版權(quán)問(wèn)題的國(guó)際比較研究》，華東政法大學(xué)碩士論文，2019年

　　8.《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的優(yōu)點(diǎn)，以及最嚴(yán)重的缺陷》，《csdn人工智能頭條》，2018年10月12日

　　9. 王鉉、雷沁穎：《人工智能對(duì)中國(guó)音樂(lè)產(chǎn)業(yè)鏈的滲透與革新》，《現(xiàn)代傳播(中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào))》，2019年12期

　　10. 《博覽會(huì) | AI音樂(lè)家會(huì)像阿法狗那樣碾壓人類嗎？》，《中國(guó)音樂(lè)財(cái)經(jīng)網(wǎng)》，2018年4月24日

　　11. 田梅、黃智興、張友剛：《算法作曲中的人工智能技術(shù)》，《四川教育學(xué)院學(xué)報(bào)》，2006年12月