AI技术在当代多元化音乐创作中的两面性

［摘 要］ 随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的不断发展和进步，其在音乐领域的应用与拓展日益受到关注。从最初的旋律生成、和声序进生成及节奏设计，到如今“词曲编”一键生成，在AI技术的爆炸式发展为音乐创作带来许多便捷性、高效率的同时也逐渐显露出了一系列问题。本文旨在客观探讨AI技术在音乐创作中的具体使用及优劣势，如在创作过程中的辅助作用，以及在音乐风格生成、作曲、编曲等方面的应用为创作主体带来的便捷性及不足之处。通过分析当前AI技术在音乐创作领域的最新应用进展和应用案例，探讨其未来的发展方向，最后着重分析其在创作过程中可能带来的版权归属问题，以期为AI音乐创作领域的进一步研究提供参考。

［关键词］ 人工智能；作曲；音乐制作；创意辅助；版权问题

［中图分类号］ J60-05" " ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1007-2233（２０２5）01-0004-03

随着科技的不断进步，人工智能技术在各个艺术领域（绘画、文学写作等）的应用也变得越来越广泛。其中，音乐创作作为一门“声音设计”的艺术，也不可避免地受到了AI技术的影响，其应用不仅提供了新的创作思路和辅助工具，还挑战了传统音乐创作的界限，带来了全新的创作可能性。AI（Artificial Intelligence）①介入音乐创作主要通过以下几个步骤实现②。

1.数据学习和理解。AI系统通过学习大量的音乐数据，包括旋律、和声、节奏、配器及风格等，理解掌握音乐的规则与特点。这些数据来源于各种类型的音乐作品，从而使AI能够理解和模仿不同的音乐风格流派。

2.音乐生成模型。基于深度学习技术，AI被训练出能够根据特定的指令或参数生成音乐作品的模型。例如，循环神经网络（RNN）或变分自编码器（VAE）等深度学习架构可以构建音乐生成模型。

总的来说，AI在音乐创作中的应用大大提高了创作效率，扩展了创作可能性，并给用户带来了丰富多彩的体验。然而，如何处理AI音乐创作中的版权、伦理及情感表达等问题，仍需要业界和学界的进一步探讨。AI技术对音乐创作进行介入时，由于主要通过其“神经网络”（NN）“模型”③中数据库的学习计算完成，所以AI的创作仍是建立在对人类已有音乐的了解基础上进行模仿学习的产物。以此反观，人类更应深入了解AI这一创作外源技术。本文将主要探讨AI技术在音乐创作领域（包含传统作曲和制作两个领域），分别阐述AI技术在其领域的具体应用方式与可能性发展路径，以及可能带来的版权归属问题。

一、AI技术在音乐创作路径中的具体应用方式

作为具有独立思考认知的音乐创作主体，人们对AI的使用必定会首先考虑为“共同创造”或“创意辅助”，例如，在进入创作主题较为陌生的风格或领域时，人们完全可以通过AI技术先对此类风格进行“命题作文式生成”，对AI创作进行指导并提供参考。也有创作者在没有灵感的创作初期使用AI生成相似风格的音乐以作为创作动机的参考等，下文将对基于这些AI在创作中的初期音乐创作到音乐后期制作中的干预所体现的优势性进行论述。

（一）AI技术作为创作主体的初期灵感辅助——生成音乐创作的材料动机

任何音乐创作的要素都离不开旋律材料、节奏律动、和声以及配器（或编曲）几大要素，那么，使用AI技术进行音乐生成便可极大地启发创作者的想象力。其实，辅助计算机计算进行音乐创作在20世纪的严肃音乐创作中已经广泛存在，如在频谱乐派（Spectral Music）中，很早就有使用Open Music软件生成泛音列音高作为旋律动机或生成和声序进、节奏序进等技术的运用，如算法作曲①及频谱乐派②，都无法去除计算机技术的介入。法国频谱乐派作曲家特里斯坦·米哈伊（Tristan Murail）就借助Open Music的和声生成机制作为其《裂变》的创作材料动机，见下例。

图1 《裂变》和声生成③

上例只是举出作曲家使用Open Music软件生成了和声序进。实际上，通过其对泛音列的测算并抽取其中的任意数值，即可构建出音乐的旋律材料（或主题动机）。只是，在当时的科学技术发展及社会背景下，人们还未意识到计算机技术辅助创作的未来发展方向，而是借助计算机运算完成复杂的计算公式，并与某个音乐流派相关联以作为创作的辅助介质。但是，我们已经可以看出这种“创意辅助”思维的显露。

（二）AI技术在音乐创作路径中的优势性——自动作曲与配器合成技术

2023年，国际知名科技公司的团队成员研发了生成式人工智能音乐创作程序Suno，该AI音乐生成器由可以随意输入歌词，选择想要生成的音乐风格，即可在不需要任何乐器工具下，让所有人都可以创造自己想要的音乐片段，并且，截止本文写作完成时，该软件已达到v3.5版本，可以在几秒钟创作出完整歌曲。甚至在近期推出的版本中可以上传一段旋律音频文件，平台会根据创作者的要求生成指定音乐风格的配器效果。

生成式人工智能音乐创作程序Suno及Udio一经问世，一方面引发了许多音乐爱好者的好奇与使用热潮，另一方面业内人士对此程序的态度褒贬不一、各执一词。由于在短时间内AI音乐创作的快速发展，使其已经以音乐制作的身份正式进军电影界，与电影制片人及导演建立了合作关系，正式用于影视配乐的创作。可见，AI音乐创作的开发极大地提高了商业音乐制作的效率且降低了制作成本，在支持与反对的纷杂声中，我们还应该考虑这种现象给音乐从业者带来了什么。

（三）AI技术在音乐作品后期的辅助性——人声模拟、消音与混音生成技术

1.人声模拟技术与音频分离技术

在商业流行音乐的前期制作中，多数情况下其流程是作词-谱曲-编曲-人声演唱小样（即流行音乐中常被提及的Demo），再将此版本交予甲方，一方面使其听到音乐近乎完整的结构，另一方面也对最终演绎者提供了参考与借鉴。如今，通过AI技术的介入已经可以为原创作品制作Demo，其模拟人声的效果已达到了以假乱真的程度，极大地降低了制作成本，提高了制作效率。目前该技术已经较为成熟，市场上出现了很多该技术开发的应用软件，从演唱风格到语种都进行了详细的分类。

下图是众多人声模拟生成软件中的一种（ACE studio）。

图2" 人声模拟生成软件ACE studio的初始操作页面

图3" 人声模拟生成软件ACE studio根据歌词

生成的音轨

十年前，将一个带有人声的完整伴奏作“消音”①处理还是件棘手难题。如今，利用AI技术对音频分离的处理以及音频文件复原的处理效果已远超我们的想象，近年来就有利用AI技术复原了披头士（The Beatles）乐队主唱生前在钢琴旁的人声小样，并完全剥离了钢琴的声音，为其制作出披头士乐队真正的“最后”一部作品。在更宏观的视角看，AI技术或许能对已遗失的民歌资料、珍稀的但已残缺的远古之声作复原处理，从而使人类的音乐财富得到更好的保存。但同时我们也要清醒地认识到，音频分离技术的应用也对音乐版权的保护带来了诸多问题，翻唱没有伴奏的声乐作品不再是一件棘手的事，这也为原创音乐作品的版权保护及侵权界限在法律层面提出了新的思考。

2.智能混音软件与智能母带处理软件

与人声模拟和音频分离技术一样，使用软件进行混音及母带处理大大提高了商业音乐制作的效率，降低了音乐创作过程的成本。iZotope、Waves公司团队研发的此类应用软件较多，在此不一一举例。

3.AI技术对音乐总体流行趋势的预测

AI具有强大的数据库及学习能力，其通过分类学习音乐近年趋势并对未来做出预测是完全可能的，“ＡI技术的应用则可以借助‘大数据技术’等先进科学技术，基于计算机平台对所创作音乐作品本身的流行性进行有效地预测。”［1］尤其在商业音乐制作中，音乐的受众程度、流行情况也是创作者需要考虑的重要指标，那么通过AI技术进行预测或许会影响一些商业音乐从业者的创作导向。

图4" "Neutron智能混音的初始操作页面

图5" "Ozone自动母带的初始操作页面

图6" "Ozone自动母带根据音频分析进行母带处理

综上所述，当下的AI技术在音乐创作中的应用已经展现出了巨大的潜力并在以迅猛之势向前发展。可以说，妥善使用AI技术辅助或将成为辅助创作的利刃。同时AI的出现也对创作者提出了更高的要求，不赋予真情实感的流水线创作或将被AI取代，这或许也在敦促着创作者的学习进步。那么，AI的使用又有哪些具体的优劣势体现，下文将探讨其在带来诸多优势的同时，面临的一系列挑战与局限性。

二、AI技术在音乐创作中的优势与局限性体现

（一）AI与作曲家协作——创作效能与灵感拓展之优势

经过上文对AI技术介入音乐创作的前、中、后期的初步了解后，我们可以提出以下两点优势。

1.AI技术大大提高了音乐制作（尤其以商业音乐为代表）的生产效率，可以作为创作者“灵感枯竭”时的一剂良药，也可以在制作过程中降低时间和资金成本。

2.风格多样性。在创作主体有了具体创作风格后，以软件的生成为灵感，可借助（或模仿）其中某个音乐要素进行创作，或遇到某一不擅长的音乐风格不知如何“入手”时，都可以让AI技术辅助生成许多“音乐成品”供自己参考。从这个观点来看，AI技术类似于创作者的“智囊团队”。

（二）情感表达的缺乏与创意创新的局限性

从更为客观的角度看，AI创作的模式化与机械性也是当下普遍存在的问题。笔者就此问题做出了一些尝试：笔者将周杰伦的《青花瓷》歌词原文输入进suno（v3.5版本）后共计生成四版“新《青花瓷》”。将“新《青花瓷》”与原曲对比，笔者总结出以下结论。

通过对比可以直观地感受到，虽然音乐的素材（歌词）来源一致，编曲的风格设定也一致（中国风），音乐整体流畅，在选择的乐器上也能够与中国风适配，甚至在笔者生成的第二版“新青花瓷”的歌词节奏与原曲十分一致。这些均为Suno的优势。但在经过更细节的对比后，笔者发现，相比原曲的歌词与音乐适配、编曲的段落转换、混音等细节，Suno生成的音乐仍有以下欠缺：

1.旋律过于强调“流畅”，歌词咬字存在“倒字”问题，缺乏记忆点；

2.和声编配过于简单，并没有独特的和弦走向设计；

3.编曲的手段单一，没有新颖的段落设计，旋律发展遵循“主歌平缓-副歌（或间奏）进节奏-重复”的一般化套路；

4.由于AI是根据众多母带师制作的各种风格作品的大数据分析计算来进行音乐作品的处理，所以其混音效果无法彰显个人风格，十分单一。

从Suno目前达到的生成技术来看，其优势在于对风格的准确把握，以及对歌曲相对完整流畅的处理技术。但其“机械化”和“平庸化”还是普遍存在的问题，虽然目前在已有的研究中，已推出了专门帮助AI创作的进行风格分析而避免AI创作的机械性而程序化的Sonoteller，但距离其完全达到或替代人类精良的创作水平还有很长一段路要走。由此也引发了我们的思考——Sonoteller的出现虽然能够进一步避免AI音乐创作的僵化和机械性，但作为创作者若完全将AI的判断标准作为个人评判保障，那么其中的误差或机械化的判定标准是否会影响创作者未来的发展？更宏观地设想一下，整个商业音乐制作的生态是否会被这种隐匿的“欺骗性”所误导呢？

（三）技术依赖性与误用风险

通过笔者对现有资料的查找以及各种评论的反馈大致了解到，目前使用AI技术进行音乐创作的群体大致分为两类：一类为非专业音乐人，利用AI技术进行一些音乐创作的尝试和体验；另一类为专业音乐制作人、作曲家等专业群体，他们利用AI音乐制作平台进行音乐创作的“拓展”，寻找更多的创作灵感和动机。

无论是哪一类使用群体，无节制、无限制、过度自由化与依赖性情况的出现都会导致创作结果的专业性与原创性受损，带来创作能力的退化。虽然一些技术乐观主义者认为，“将人工智能视为实现音乐民主化的途径”［2］是因为AI技术可以让没有任何音乐知识的人随心所欲地制作音乐。但是，反观从事专业音乐创作的我们，由于在创作过程中我们完全无法学习到AI创作过程中一切与音乐相关的“技术”，那么这种技术性依赖是否会带来创作能力的退化呢？批量生产进行商业化运作使音乐作品失去了独特性，是否会带来审美的固化？此外，有关AI技术作曲的“版权问题”也成为近年来的热门话题，使用AI 技术创作的音乐作品与已有作品的雷同，以及两个不同创作者使用AI Suno造成的雷同，是否在创作者不知情的情况下构成了侵权？此类具有法律风险的“版权归属”问题亟待解决，笔者将在下一章展开论述。

三、未来何为——版权归属问题与

人类音乐创作的新机遇

由于人工智能创作作品是基于集成音乐数据库的机械性生成，创作的主观能动性及独创性几乎不存在。那么，这种音乐究竟是不是“原创作品”呢？上文提到的“共同创造”或“创意辅助”又如何划定准确的界限呢？没有了“作者”的音乐创作结果，其版权归属何从？这一系列不可回避的问题，值得我们深入探讨与解决。

（一）制定人工智能音乐创作的相关法律法规

在版权问题最为泛滥的商业音乐生态圈中，AI技术一旦被广泛运用必然会造成相关的社会及法律问题。然而，侵权界限的判定和区分成了棘手难题。只是由于创作的主体由“作曲家”也就是“人”，变为使用AI技术的人，而AI技术依据的是全球音乐已有创作的数据库进行学习-再创作，所以重合的概率和风险仍然存在。为此，笔者认为应尽快健全版权归属问题的判定标准，确保法律的时效性和判定准确性；同时推动AI音乐创作综合识别系统的研发投入，完善版权保护方式及界定方式。

（二）“情感智能”与音乐创作的结合

在一次现代音乐讲座上，笔者听闻AI技术已成熟运用至影视配乐创作中。但无一例外，AI技术仅作为某些指定段落的、具体风格的音乐生成，这是由于在“转场”或突然性的镜头处理时，AI技术仍无法达到细节的把控。恰巧说明了AI技术在创作时是基于对功能指向性较强的任务进行模式化的“达标”完成，与音乐创作者的创作动机截然不同。

音乐创作与作曲者的生活背景、学习经历、社会文化影响息息相关，作品中包含的人文观照与情感内涵并不是人工智能技术经过数据库学习、模仿后可以达到的。这一点在兰贝托·科奇奥利教授的文章也有提及：“人工智能通过将音乐简化为计算表征，剥夺了音乐的意义....作为人类表达、认知和文化的表现形式，音乐是一种独特的交流方式。音乐向听众传达了创作者的信息。人工智能没有什么可沟通的，也没有什么可表达的。”［3］虽然AI技术的自主学习功能极其强大，但终究是根据人类的需求与指令进行创作和运算得来的，并不具备自我表达、情感认同的能力，所以AI技术模仿创作具有“照猫画虎”之嫌。若在AI技术的创作过程中能深入认知作者的“人文关怀”（如思乡曲中引用的民歌曲调是对故乡的思念，又如一些特殊的音色是对童年时听闻的大自然中虫鸣狗叫的拟声模仿），或许会改变其创作的“机械化”。

但是，这种技术实现的可能性是否只是基于美好的想象还需观察未来科技的发展。创作者应与软件开发者合力，创作主体需与时俱进强化对AI技术的了解与学习，也要求AI制作团队的研发能力更加完善，并纳入法律层面的考虑。或以AI技术的“自我约束能力”为研发指导，由各艺术类专家参与AI的研发等。

综上所述，当下的创作主体仍应发挥个人的独特性和创新性，提高对音乐创作中细节的处理能力，这些恰恰是AI不具备的。换一种“轻松”的思路，若创作者只将AI技术视为提升创作质量的“工具”并谨慎使用，或许对个人创作的认知创新也会产生积极结果。

结" "语

如今，AI技术在音乐创作中的应用已经展现出了巨大的潜力，并正在以迅猛之势向前发展，这也是不可阻挡的时代更替与科学技术革新之进程。作为新时代的音乐工作者，我们应更客观地看待AI技术的使用，更谨慎地使用AI技术进行创作，抓住人工智能带来的新发展机遇。 最终，21世纪整个艺术创作生态会不会被AI的迅猛发展所撼动或改变并不能一言以概之，但其的确已经影响了当下创作的模式与思路。但AI技术在未来更大幅地介入是否会颠覆整个艺术生态运作，仍是值得我们关注和思考的问题。

在上文对AI技术在音乐创作中的干预与具体使用方式的优劣势进行总结归纳后，我们更应本着真实客观的宗旨看到该技术的两面性。在其带来诸多优势的同时，也面临着一系列挑战与局限。首先，在法律层面针对AI技术健全更完善的法律法规迫在眉睫。截止笔者完成论文初稿时，已有三大唱片公司正式起诉了Suno、Udio这两家生成式AI Music公司，并受到多家音乐公司及音乐人的力挺。这也证明，目前相关音乐版权问题的解决方式仍然缺乏法律保障，制定和完善相关法律法规也将推动AI技术在音乐创作领域的健康发展。此外，音乐创作中AI技术的发展方向是否需要情感化，这是一个在伦理、安全等一系列领域里都需要认真思考的问题。笔者认为，未来的研究和发展应致力于克服这些问题，在推动AI技术在音乐创作领域的进一步发展的同时促进音乐创作的创新与进步。

参考文献：

［1］ 毛晖敏.人工智能技术在音乐创作中的运用探析［J］.文艺生活？下旬刊，2021（15）：275-276.

［2］［3］ 兰贝托·科奇奥利，陶倩.构建音乐创作中人工智能技术运用的伦理框架［J］.中央音乐学院学报，2024（01）：44-57.

（责任编辑：韩莹莹）