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      AI擠占人類音樂,如何反制?

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      新音樂產業觀察原創文章,未經授權謝絕轉載

      作者 | 益佰

      AI開始擠占人類音樂了。今年1月,法國音樂流媒體服務Deezer曾透露,該平臺新上傳內容有10%完全由AI生成,兩個月來,比例提高到了18%。“而且我們看不到任何放緩的跡象。”

      Deezer并非唯一一家面臨AI生成內容泛濫問題的平臺,所有平臺都存在同樣的問題。國際作者和作曲者協會聯合會(CISAC)去年年底發布的一份報告估計,到2028年,人工智能可能會“蠶食”音樂創作者高達24%的收入。

      人類也在想辦法反制AI,韓國音樂著作權協會(KMCA)今年3月發布“0%人工智能”新規,要求詞曲創作者在登記作品時確認“未使用任何生成式AI”,否則將不發放版稅。



      不過,隨著生成式AI工具發展越來越快,單靠人類的耳朵想識別AI生成的音樂,幾乎毫無勝算,為此,Deezer和YouTube先后推出自己的AI檢測工具,幫助權利人維權。很可能未來相當長一段時間內,甄別AI生成內容都會是流媒體平臺的一大挑戰。

      當AI開始擠占人類音樂

      AI音樂發展有多快?法國音樂流媒體服務Deezer透露,其平臺每天上傳的所有曲目中,有超過2萬首歌完全由人工智能生成,占新上傳內容的18%。而且,與2025年1月份相比,這一數字有了大幅增長,當時AI生成的內容已經占新內容的10%。



      去年3月,Suno V3發布之后,音樂人Grimes認為,生成式人工智能可能會使市場飽和,讓流媒體充斥著毫無人性的音樂,讓音樂人在市場中變得更加困難。看起來,Grimes擔心的“可能”正在成為現實。

      當AI開始擠占人類音樂,平臺需要拿出自己的反制措施。

      Deezer的反制措施是推出了一款用于檢測和標記AI生成內容的工具,該工具據稱能夠從“最豐富的生成模型(例如Suno和Udio)”中檢測出100%由AI生成的音樂,并且只要能夠訪問相關的數據示例,就有可能為“幾乎任何其他”工具添加檢測功能。

      另外,Deezer在創建“增強通用性”的系統方面也取得了重大進展,該系統無需特定數據集即可檢測AI生成的內容。與此同時,Deezer的首席執行官Alexis Lanternier表示,公司計劃將完全由AI生成的曲目排除在算法和編輯推薦之外。

      不只是Deezer,各大音樂平臺都在面臨AI侵蝕的問題,也有各自的一些應對方案。比如YouTube為其Content ID系統新增“合成唱腔識別”功能,可自動檢測模仿藝人聲音的AI內容。

      但相比“反制”,平臺對于AI的態度更多是“擁抱”,同時防范AI所造成的負面影響。不久前,有用戶往Spotify上傳了數十首AI生成的歌曲,只是為了“戲弄”Spotify的每周熱門歌單。 Spotify在音樂人投訴后刪除了一些模仿歌曲,但并沒有完全禁止AI使用。



      平臺難以禁止用戶上傳AI音樂,但有能力開發新工具去幫助音樂人應對AI的擠占。畢竟,國際作者和作曲者協會聯合會去年年底發布的一份AI研究報告稱,到2028年,AI生成內容或致音樂創作者收入銳減24%。

      面對AI的擠占,人類的態度格外關鍵,不過,目前世界各國對待AIGC(人工智能生成內容)態度不一。

      韓國音著協的態度最為嚴厲,不接受歌曲創作中有任何形式的AI使用,要求AI參與度為0%。美國版權局最近發布了指南,允許注冊人工智能輔助作品,前提是其中有大量人類參與。英國政府則考慮允許AI開發者在未獲得創作者同意的情況下使用網上的素材訓練模型。

      AI生成音樂能被控制住嗎?

      防止AI生成的作品被濫用,是一場艱苦的戰斗。索尼音樂最近表示,已經要求根除75000個深度偽造作品(容易被誤認為是真實的模擬圖像、音樂或視頻),這個數字印證了問題的嚴重性。

      想檢測、控制AI生成的音樂,到底有沒有那么容易?

      信息安全公司Pindrop表示,人工智能生成的音樂具有“明顯的跡象”,很容易被檢測到。這家公司專門從事語音分析,他們稱:“即使聽起來很逼真,人工智能生成的歌曲在頻率變化、節奏和數字模式上也常常存在細微的不規則性,而這些在人類表演中是不存在的。”

      但AI音樂又似乎無處不在。在兩個頂級音樂流媒體平臺YouTube或Spotify上,只需花幾分鐘就能發現2Pac的假說唱,或者Ariana Grande翻唱她從未真正唱過的K-Pop歌曲。



      YouTube表示,它正在“完善”自身識別AI重復內容的能力,并可能在未來幾周內公布結果。Spotify相關負責人也表示,正在嘗試開發該領域的新工具。

      有媒體歸納認為,AI深度偽造的音樂易發現,難阻止。這背后不僅是技術的問題。在立法領域,唱片公司、音樂人和制作人幾乎沒有取得什么成功,只能被動應對。

      但除了深度偽造之外,音樂行業尤其擔心未經授權使用其內容來訓練生成式人工智能模型。AI公司認為,對現有書籍、電影、音樂和互聯網短篇作品進行訓練屬于“合理使用”,但許多創作這些素材的人卻持有不同的看法。

      今年年初,Paul McCartney警告稱,人工智能會對音樂人的權利產生威脅,技術開發人員可以利用人工智能從其他音樂家的藝術作品中生成自己的音樂,而無需向這些藝術家表示感謝或支付報酬。“AI很棒,但它不應該成為掠奪音樂人的工具。”



      包括Kate Bush和Annie Lennox在內的1000多名音樂人,在2025年2月發行了一張名為《Is This What We Want?》的專輯,收錄了在多個錄音室錄制的寂靜之聲,以抗議盜用音樂人作品訓練AI等等這些行為。

      在反制方面,AI音樂初創公司Suno和Udio于2024年被唱片公司起訴侵犯版權,藝術家們也紛紛公開譴責“未經授權的AI訓練”,但尚未有裁決能夠制定新的法律標準。

      2024年,幾家大型唱片公司在紐約聯邦法院對Udio的母公司提起訴訟,指控其利用“受版權保護的錄音”開發其技術。九個多月過去了,訴訟程序仍未正式啟動。在馬薩諸塞州提起的針對Suno的類似訴訟也同樣如此。

      與此同時,人工智能音樂生成領域的主要參與者繼續利用受版權保護的作品來訓練他們的模型。這引發了人們的疑問:這場戰斗是否已經失敗了?

      如果AI攔不住

      盡管AI音樂熱潮正在興起,但Deezer表示大多數聽眾仍然更喜歡人類創作的音樂。Deezer首席執行官Alexis Lanternier說:“我們很高興聽眾更喜歡‘真正的’藝術家。”

      實際情況可能并非如此,很多聽眾似乎并不介意。

      僅Suno就擁有超過1200萬用戶,并與制作人Timbaland等行業巨頭合作。Udio得到了風險投資機構以及音樂人http://Will.i.am和Common等主要投資者的支持,也正受到越來越多的關注。在這些平臺上,正誕生新一代創作者,他們以即時創作為基礎,將創意方向與算法魔法相結合。



      聽眾不介意聽AI音樂是有原因的,一項新研究表明,人類并不擅長識別AI生成的音樂。在《麻省理工科技評論》進行的一項實驗中,研究者邀請各界人士進行了一項測試,以識別12首歌曲中哪些是由人工智能生成的,結果顯示,平均準確率僅為46%。即使是專業人士也被AI愚弄,一位作曲家的識別準確率才50%。

      對于一些音樂類型,尤其是器樂類型,聽眾的錯誤判斷往往很常見。人們在不太熟悉的音樂類型上表現更差。有些人在鄉村音樂或靈魂樂方面還算可以,但很多人在爵士樂、古典鋼琴或流行音樂面前毫無辦法。

      這個實驗證明了,AI生成的音樂已經可以“以假亂真”,隨著AI生成的音樂越來越像“真”的,聽眾的敏感度只會越來越低,到最后,對于普通聽眾而言,創作者是“人”還是“機器”或許將變得無關緊要。

      從積極的方面看,這股AI浪潮正在重新定義音樂創作。Udio和Suno等公司引領潮流,利用海量數據集和先進算法構建工具,讓任何人——無論音樂背景如何——都能創作出專業品質的歌曲。有些AI創作的曲目與人類藝術家創作的曲目難以區分,而另一些則將聲音的界限拓展到超現實、超凡脫俗的境界。



      從法律和哲學角度來看,關于AI創作的爭論意義深遠。在AI時代,原創性的定義是什么?如果一首歌是對數千首人類先前作品進行統計混錄,那么它算“創作”嗎?如果一首由AI生成的歌曲能夠喚起真實的情感,那么它是由人創作還是由算法創作,這還重要嗎?

      萊斯大學教授、作曲家Anthony Brandt認為,真正的創造力在于放大“異常” ——傾向于那些出人意料、奇特和感性的東西。例如,貝多芬不僅創作和諧的音樂——他還演奏刺耳的音符,并賦予它們意義。他認為,這種意向性仍然是人類獨有的。

      更可能的情況是,人類將和機器發展出新的合作關系,在這種合作關系中,機器提供畫布,人類添加細節。而這場關于創造力、創作者身份以及人類表達方式未來的大討論,在很長一段時間內都不會落幕。

      -全文完-

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