Travisbott-JackParkCannyDopeMan:AI对音乐创作的影响与启示

欢迎进入 MC 人工智能时代。近日，科技公司 space150 开发了一款模仿说唱歌手 Travis Scott 的 AI，并将其命名为「Travisbott」。由于其声线、flow 和「举手投足」都与歌手本人十分相像，这款以假乱真的 AI 发明甚至引得不少网友调侃称：「日后不思进取的那些 rapper 或许要丢饭碗了」。

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Travisbott – Jack Park Canny Dope Man

通过将相关数据输入到文本生成器模型，创意团队首先得到了机器自动仿照 Travis 风格生成的 verse，例如「I can’t eat all on this money now」、「I don’t want to fuck your party food」这样的歌词，虽然无厘头，倒还算有趣。定制完歌词之后，团队再通过神经网络程序完成了同样带着浓浓 TS 味的旋律及编曲，最终再通过「deepfake」图像生成技术打造了专门的音乐录像带。就此，AI 说唱歌手 Travisbott 成功开启了它的出道之路。

当今世界，AI 技术的发展正不断突破着人类的想象，并渗透于原本由人类智慧驱动着的各行各业。如今 AI 不仅能自动驾驶汽车、横扫围棋界、开发体育运动，亦可设计时装和协助实现人类的艺术创想。例如去年，创意公司 Goodby, Silverstein & Partners 便为达利博物馆的展览进行了基于达利真人大小的虚拟影像重建。另外像是 Marine Serre 这样的时装品牌也在今季广告大片中通过呈现 AI 模特的形象构筑它的反乌托邦梦境…… 不过绕回到本文的主要话题，AI 技术在音乐创作方面又有着怎样的突出表现，从而一步步改变和影响着音乐产业

呢？

事实上，通过计算机生成音乐的尝试早在上世纪 50 年代就已初见端倪。1951年，英国著名计算机科学家 Alan Turing 使用大型计算机设备录制了世界上第一首「机器人」音乐。没过几年，Lejaren Hiller 与 Leonard Issacson 两位学者通过计算机创作了一部古典交响乐曲《Illiac Suite for String Quartet》，虽不能将其与纯正的古典乐相提并论，但由四个乐章组成的复杂结构仍令人叹为观止。作曲家 David Cope 在 80 年代也开始探索算法作曲，并编写出了计算机作曲程序 EMI（Experiments in Musical Intelligence）。EMI 的工作原理是将音乐片段分割成更小的片段并进行分析，找出相似的声音并进行分类。

到了 90 年代，传奇先锋音乐人 David Bowie 开创了流行音乐史上的另一个科技化里程碑时刻。Bowie 与好友 Ty Roberts 的公司 Ion Music 共同开发了一款名为「Verbasizer」的应用程序，可将输入的文学资料重新排列成新的单词顺序，从而随机产出歌词组合。

「Spaceboy,

You’re sleepy now

Your silhouette is so stationary

You’re released but your custody calls

And I want to be free

Don’t you want to be free

Do you like girls or boys

It’s confusing these days

But Moondust will cover you

比如以上这段出自于《Hallo Spaceboy》充满诗意和幻想色彩的歌词，便是由 Bowie 和他的「好伙伴」Verbasizer 合力创作而成。

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人工智能在流行乐坛的早期运用还有一个典型的例子。1998 年，另一位美国全能偶像 Cher 的一首《Believe》被标记为首次运用 Auto-Tune（音高修正）的热门单曲。虽然如大家所熟知的那样，Auto-Tune 技术到了本世纪才开始在乐坛盛行，尤其是在 T-pain、Kanye West、Travis Scott 等说唱歌手群体中受到大面积运用，但 Cher 的这首《Believe》才是启发并影响后来音乐人录音室里广泛普及这一创新技术的关键所在。Cher 亦凭借这首半人半机械的先锋式歌曲，成功让其原本逐渐走向萎靡的音乐事业迅速「回春」，并斩获了人生当中第一座格莱美留声机。

当代全能 AI 「音乐家」

如果说过去人们对于「计算机音乐」的尝试仅停留在实验、创新、玩乐的层面，那么当代的 AI 作曲技术则已发展到了可以独当一面的境界。世界也由此迎来了流行音乐的新时代——人类与人工智能的合作。

美国流行歌手 Taryn Southern 于 2018 年发行了一张名为《I AM AI》的专辑。尽管 Taryn 并非活跃于一线的音乐人，但此张具有开创性和代表意义的前卫专辑仍然吸引了不少外界的注目。它的特别之处在于，Taryn 在这张专辑中使用了例如 Amper Music 这样的 AI 产品作为工具，将所有的编曲工作都交给了这些人工智能程序。Taryn Southern 只需事先准备好一段简单的钢琴旋律创作，接着给 Amper 的程序一些指导，例如音乐的节奏、主旋律和优先使用的乐器，AI 便能在比一般音乐人快 20 倍的时间内交出作品。若非清楚此张专辑是由 AI 协助完成，歌曲听起来和真实音乐人的作品根本相差甚微。

在去年，美国著名实验电子音乐人 Holly Herndon 的《PROTO》标志着 AI 与音乐交融的另一个巅峰性转折点。向来痴迷于音乐数字化处理的 Holly 在这张专辑中通过 AI 技术将音乐走向牵引至了一个更为极致疯狂的高度。在制作中，Holly 与数字设计师伙伴 Mat Dryhurst 共同制造了一个名为「Spawn」的 AI 音乐机器人，用以接受外在音频信息的输入，并通过自身程序进行即兴输出。这位「Spawn」自 2018 年便开始接受不同输入者音频信息的处理训练。为了保持风格的稳定，Holly 展开了好几场训练课程，邀请声乐家们齐聚一堂「指导」 Spawn 如何辨别并重新诠释声音。

在《PROTO》这张专辑中，Holly 通过向 AI 输入来自人声团的即兴朗诵和吟唱，以及用北欧传统民谣和编曲家 Jlin 的现有作品作为基础，随机产出了 AI 化的即兴演奏。最后，为了符合普世的听觉习惯，Holly 对这些机器生成的即兴演奏做了适当的调整，从而与人类音乐人一起，组建出一个冰冷、诡异、科技化且具有宗教气息的人声合奏团。Spawn 作为人声合奏团的关键一员，甚至还被携带着到处巡演。尽管 AI 技术在音乐专辑中的主导应用听起来始终像是一个噱头，但《PROTO》无疑是引领未来音乐的开山作品，足以载入音乐产业技术革新的史册。

除了 Holly 以外，还有像是大家比较熟悉的 Arca、Toro y Moi 也在自己的音乐中做过类似的尝试。当然，利用 AI 技术创造「无人」流行音乐专辑的例子也有很多。一支被命名为「Dadabots」的 AI 死亡金属乐队就曾在去年发行过一张名为《Coditany of Timeness》的专辑，甚至还在 YouTube 上进行了一场 Non-Stop 直播演奏， 通过神经网络模拟出类似加拿大乐队 Archspire 的快节奏鼓点、吉他声以及狂躁激进的人声。 同时，该专辑的封面插图也是由 AI 算法创造出来的。除此之外，另外一位人工智能「艺术家」SKYGGE 的全 AI 流行专辑《Hello World

》被称为是使用 AI 技术完成创作的「第一张商业发行专辑」。

加拿大电子音乐人 Grimes 曾在 Mindscape Podcast 节目上提到：「我们正面临着人类艺术的终结，一旦有了通用人工智能（AGI），未来 AI 技术在艺术创作方面的能力将远远超过人类……」我姑且只能赞同这句话的一半。

诚然，人工智能的发展已经到达了一个始料未及的水平。现如今，提供 AI 服务的音乐制作系统越来越多。从 Amper Music、Flow Machines、IBM Watson Beat，到 Jukedeck、Melodrive、Google 研发的 NSynth Super 和 Spotify 的 Creator Technology Research Lab…… 市面上有不少数位开发团队致力于此。就这点来讲，尽管数字技术的发展很可能会导致日后有更多人愈发依赖于科技，而忽略了实际器乐创作对于一个音乐人来说的重要性，但往后人类的工作效率定会得到提升，亦能收获人类思维无法触及到的创意层面。

正如上文中所提到的歌手 Taryn Southern 就曾表示，音乐创作者通常容易局限在自己喜欢的特定风格当中，比如经常使用几个和弦，时间越长越难突破。但在使用 AI 程序进行创作时，则是与音乐人本身完全不同的思维，结果导致产生很多意想不到的惊喜，且 AI 完成一首歌曲的时间也要比一般音乐人迅速太多。再者，像 Taryn 这样本身不太懂得乐理的音乐人，完全就可以靠 AI 系统完成歌曲的和弦、旋律、敲击乐器的基础，再加以填充自己的人声和歌词部分。只要作品最终的呈现完美，似乎也并非坏事。

对于普通人来说也是一样。像是知名的制歌软件 Logic 就已经整合了人工智能技术，创作者可以在 AI 的帮助下自动填充鼓组。除此之外，在 LANDR 这样通过智能数据运算系统进行自动化母带处理的平台上，不管你是不是职业音乐制作人，你的作品都可以享有专业的音质效果改善。网络平台的 AI 服务同样也便利了公司企业：假设你想要为某一条广告或宣传视频加上一支 BGM，通过 AI 生成音乐既方便又快捷，且不会带来任何版权问题方面的烦恼，还可以尽情选择自己所需要的音乐风格。

但即便如此，诸如此类的科技研发也只能说明，AI 技术更像是协助人类开发创意或是为了更方便快捷而使用的有利工具，而非对人类创作构成威胁的存在。固然每个人对于 AI 创作究竟算不算创意的理解不尽相同，例如 Google 子公司 DeepMind 就将「创意」二字定义为「未经他人讲授下找到解决问题的新途径」。倘若是基于这样的语境，那么人工智能的创造能力显然已经达标了。然而人类的艺术创作仅仅在于解决问题吗？当然不是。正如同认知神经学家 Romy Lorenz 对此所反驳的那样：「真正的艺术创意不等同于创意解难，机器并不具备人类创作中的观点转换能力。艺术创意代表着将内在思想灌输到一座雕塑、一件音乐作品或是其它的媒介当中，是赋予抽象化概念具体化的意义。但 AI 机器人没有内在世界，何以创造人类作品中的欲望与恐惧？」

通俗来讲，即便 AI 果真能代替人类完成作曲、编曲或混音，能帮助音乐人创作出更先锋前卫的作品，能模拟巴赫的古典乐谱，能创造 Beatles 风格的摇滚乐…… 但它永远无法传达人类创作者想要表达的那种贴合听众情绪的氛围。毕竟当我们在聆听一首歌时，情绪的接收和交互不仅仅发生在现有的歌词和乐曲上，还有更重要的，是音乐人本身想要抒发并传递给我们的故事情感。最后还有一点不可忽略的事实是，至少就目前的发展水平而言，一张 AI 专辑的诞生仍然离不开数位开发团队和音乐人们的大部分支撑与把控。

事实上，将人工智能对音乐创作人的影响与挑战相比，更准确地说，它正在改变着听众的音乐审美。例如，Auto-Tune 等技术的出现，就对人们对于音乐真实性的理解提出了挑战。随着人工智能技术的快速发展，我们有理由相信，未来我们的音乐审美将会发生一定程度的变化。

在我们最初的文章中，我们提出了一个引人深思的问题：未来的AI能否取代音乐人的职业？我的回答是否定的，尽管如此，如果音乐人缺乏创新精神，那么这个问题的答案就可能变得不确定。正如计算机科学家Mick Grierson所说，“你可以依赖AI来创造收入，但你应该在尊重自己的创意上投入更多。”艺术创作的责任最终应由创作者承担，而不是技术。