來源：音樂財經(jīng)官方微博

回顧過去一年,，ChatGPT在人工智能研發(fā)領(lǐng)域的亮眼表現(xiàn)，尤其是其撰寫代碼的能力，讓人震撼。盡管ChatGPT主要用于自然語言處理，但其在音樂創(chuàng)作上的嘗試也顯示出了一定的潛力,。然而，真正讓人工智能在音樂領(lǐng)域大放異彩的是2024年涌現(xiàn)出的大量實際生成音樂的系統(tǒng)，如Suno,、Udio等,，這些AIGC模型從最初的粗制濫造發(fā)展到如今已經(jīng)在一定范圍內(nèi)達到了完美。

正如一個多世紀前照相技術(shù)的誕生對繪畫領(lǐng)域造成了沖擊,，當下人們對AI的“抗拒”實則是對新變革的傳統(tǒng)反應(yīng),。然而，美術(shù)作品依然保持著其不可替代的價值，攝影作品也已開辟了獨特的藝術(shù)領(lǐng)域,。將此視角轉(zhuǎn)向當前AI生成音樂與人工創(chuàng)作音樂的競爭,，可以預(yù)見，未來AI生成音樂或?qū)⑼瑯娱_辟出一條嶄新的道路,。

在創(chuàng)作與生產(chǎn)層面,，AI作曲家能夠根據(jù)用戶偏好創(chuàng)作個性化音樂，極大地豐富了音樂多樣性,，同時AI技術(shù)也使音樂制作更加高效精細,，實現(xiàn)了藝術(shù)與技術(shù)的完美融合。在傳播與消費方面,，智能算法精準推薦音樂內(nèi)容,，增強了音樂的傳播力與影響力，智能化的消費體驗也讓音樂更加觸手可及,。

在2024年中國數(shù)字音樂產(chǎn)業(yè)大會上,，“人工智能賦能數(shù)字音樂產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展論壇”成功舉辦，本次分論壇由中國傳媒大學(xué)音樂與錄音藝術(shù)學(xué)院主辦,，中國傳媒大學(xué)音樂與錄音藝術(shù)學(xué)院教授,、音樂傳播教研室主任李小瑩擔任主持人。

“然而,，面對技術(shù)的雙刃劍,，我們也需要審慎前行，保護音樂創(chuàng)作者的權(quán)利,，維護創(chuàng)作生態(tài)的健康發(fā)展,，確保AI音樂創(chuàng)作符合倫理規(guī)范，促進文化多樣性和智能化浪潮中堅守音樂人的文化精神與藝術(shù)價值,，是我們共同的責任與使命,。”李小瑩在分論壇開場時表示,，大家共同探索音樂產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的新路徑與新模式,，堅信通過共同努力，數(shù)字音樂產(chǎn)業(yè)將在數(shù)字時代綻放更耀眼光芒,，讓音樂成為連接心靈,、傳承文化的橋梁。

實際上,，眾多音樂行業(yè)從業(yè)者已開始與AI和諧共存,，他們清晰界定了AI的角色，視其為輔助創(chuàng)作的得力工具,，顯著提升了工作效率,。在此基礎(chǔ)上，他們不斷探索并擴展AI的界限，對其功能與訓(xùn)練提出更高要求,，旨在讓AI真正成為推動行業(yè)發(fā)展的強大動力,。面對AI不可阻擋地融入音樂行業(yè)的現(xiàn)狀，如何將AI轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N積極有益的存在,，成為一個值得深思的問題,。

AI帶來新的商業(yè)模式和增長點面臨版權(quán)保護和倫理道德的挑戰(zhàn)

“人工智能技術(shù)在音樂創(chuàng)作、制作,、分發(fā)和消費等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，不僅極大地豐富了音樂的形式與內(nèi)容,，還為音樂產(chǎn)業(yè)帶來了新的商業(yè)模式和增長點,。從人工智能作曲、智能編曲到虛擬歌手,、音樂推薦系統(tǒng),，這些新興應(yīng)用展示了AI的巨大潛力?！?中國傳媒大學(xué)音樂與錄音藝術(shù)學(xué)院院長付龍教授表示,，隨著5G、大數(shù)據(jù),、云計算等技術(shù)的快速發(fā)展,，正推動數(shù)字音樂平臺向智能化、個性化,、社交化方向演進,，為用戶提供更豐富的音樂體驗。

然而,，在享受人工智能帶來的便利的同時,，行業(yè)也面臨著版權(quán)保護、數(shù)據(jù)安全,、倫理道德等一系列新問題,。從初級的人工智能作曲到如今大火的Suno程序，人工智能在音樂創(chuàng)作上的能力不斷顛覆人們的認知,，付龍提出了一系列的問題,，譬如，如何在保護創(chuàng)作者權(quán)益的同時促進音樂作品的廣泛傳播,？如何在確保數(shù)據(jù)安全的前提下實現(xiàn)音樂產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,？如何在尊重藝術(shù)、創(chuàng)作規(guī)律的基礎(chǔ)上發(fā)揮人工智能的創(chuàng)新潛力,？這些難題都需要行業(yè)共同面對和解決,。

中央音樂學(xué)院音樂人工智能與音樂信息科技系教師、青年作曲家鞏子晗回應(yīng)道，從技術(shù)方面分析,，人工智能系統(tǒng)已經(jīng)學(xué)會了抓住動機發(fā)展音樂這樣一種專業(yè)作曲手段,，使得生成的音樂更加統(tǒng)一和成熟。人工智能還能根據(jù)古文等不同類型的輸入生成音樂,，顯示出其強大的適應(yīng)性和創(chuàng)造力,。

“Suno在把握材料、風格統(tǒng)一,，和弦的配置方面基本正確,，因素結(jié)合較為到位，段落過于套路化,，反而是它的弱點,，從來不遵循任何套路，都是作曲家自由的發(fā)揮,?！膘栕雨显诂F(xiàn)場播放了一段人工智能生成的純音樂作品，這段音樂中,，增音程的進行方式被巧妙地運用,，使得音樂效果獨特且引人入勝。

鞏子晗在現(xiàn)場又展示了另一次有趣的嘗試——用古文來測試音樂人工智能,。在播放了根據(jù)古文生成的音樂后,，大家發(fā)現(xiàn)這段音樂具有很強的套路感，從輕柔的伴奏開始,，逐漸加入低音和鼓點,，與ChatGPT的生成方式類似。然而,，中文的念白在這段音樂中顯得不太自然,，這主要是因為人工智能的數(shù)據(jù)庫中英文內(nèi)容更多，中文內(nèi)容相對較少,。這一嘗試不僅展示了人工智能的多樣性,，也揭示了其在處理不同語言和文化背景時可能面臨的挑戰(zhàn)。

人工智能生成的音樂也存在一些問題,，如段落過于套路化等,，在處理中文等特定語言時仍存在一定的局限性。鞏子晗總結(jié)道,，雖然人工智能會取代相當一部分藝術(shù)工作的從業(yè)人員,，但完全取代人類尚需要時間，不必害怕人工智能,，而是應(yīng)該將其融入到專業(yè)創(chuàng)作中,。

王斌來自世界超高清視頻產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（UWA）,，擔任產(chǎn)業(yè)研究總監(jiān)。據(jù)了解,，UWA由央視總臺,、華為、騰訊,、愛奇藝,、優(yōu)酷等知名企業(yè)及終端廠家共同組建，旨在推動超高清視頻產(chǎn)業(yè)的做大做強,，聯(lián)盟涵蓋國際與國內(nèi)會員,，致力于創(chuàng)新標準的制定，特別是在音頻領(lǐng)域,，如三維聲Audio Vivid,，以提升用戶的沉浸感和真實還原度。

“超高清產(chǎn)業(yè)的五個緯度中,，音頻是其中重要一環(huán)，但目前在產(chǎn)業(yè)體驗上相對落后于視頻技術(shù),?！蓖醣蟊硎荆瑥氖鲿r代,，大家敲石頭發(fā)出聲音,，到現(xiàn)在已經(jīng)進入三維聲時代，在聲音技術(shù)的發(fā)展歷程中,，三維聲相較于傳統(tǒng)聲音,，提供了位置、方向和距離等動態(tài)信息,，為藝術(shù)創(chuàng)作者提供了更多表現(xiàn)緯度,。

通過在現(xiàn)場播放三維聲的簡單DEMO，王斌展示了三維聲的空間感,、臨場感和現(xiàn)場感,。三維聲標準體系的框架包括編碼、解碼和渲染等技術(shù)緯度,，支持通用全碼率和無損編碼,，并強調(diào)原數(shù)據(jù)的重要性，以真實還原聲音的位置,、空間,、距離和方向信息。

騰訊音樂娛樂集團推薦算法總監(jiān)黃昕探討了音頻表征大模型在音樂推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用,，特別是在AI和大模型時代背景下,，如何融合生成式大模型與傳統(tǒng)的推薦判別式模型,，以優(yōu)化用戶體驗和音樂人的分發(fā)效果。

在現(xiàn)場,，黃昕回顧了推薦系統(tǒng)的技術(shù)迭代發(fā)展歷程,，指出傳統(tǒng)方法（如基于用戶協(xié)同和深度學(xué)習）在描述和理解歌曲時，過度依賴用戶交互行為,，導(dǎo)致新歌曲和中長尾優(yōu)質(zhì)歌曲被低估,。因此提出了利用音樂的音頻表征大模型來提取特征，以更全面地理解音樂和用戶偏好,。

黃昕介紹了音頻表征模型的構(gòu)建方法,，包括監(jiān)督/半監(jiān)督方案、無監(jiān)督方案（對比學(xué)習和自編碼）以及跨模態(tài)方案,，并詳細解釋了自編碼方案的原理,，即通過token化音頻并使用transformer結(jié)構(gòu)進行表征提取，再通過隨機掩碼和encoder還原的方式訓(xùn)練模型,。

如何將音頻表征與推薦系統(tǒng)有效結(jié)合,？黃昕表示，由于音頻特征和用戶行為空間的不對齊,，直接將音頻特征輸入推薦模型可能導(dǎo)致性能下降,。因此，技術(shù)團隊提出了在通用音頻表征基座模型基礎(chǔ)上,，通過PPO和DPO等方法進行微調(diào),，以對齊用戶反饋空間。兩種微調(diào)方法——歌曲與歌曲的對比學(xué)習和用戶到歌曲的交互微調(diào),，并發(fā)現(xiàn)用戶到歌曲的交互微調(diào)效果最佳,。

“有了音頻表征之后，我們會去構(gòu)造更多的特征輸入到我們的推薦模型里面,，幫助我們?nèi)ヌ嵘扑]模型的性能,。特別是對于一些新歌中長尾的歌曲，它的理解能力大大加強了,，很自然地幫我們提升了這部分歌曲的分發(fā)量,，并且同時給我們帶來了一些用戶體驗的正向的幫助?！秉S昕表示,，無論是歌曲的整體播放時長還是收藏量都提升了一個點以上，在這個基礎(chǔ)上,，一些新歌的中長尾歌曲數(shù)據(jù)也提升了10%以上,。

幕后圈作為一家為音樂人提供服務(wù)的公司，十年來積累了豐富的經(jīng)驗和資源,，逐漸將業(yè)務(wù)拓展至音樂教育領(lǐng)域,。幕后圈創(chuàng)始人李泳彬在論壇上分享了《2024年中國音樂產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》的數(shù)據(jù),，指出雖然整體規(guī)模有所增長，但數(shù)字音樂的增長并未達到預(yù)期,，且與美國等發(fā)達國家相比,，仍有較大差距。特別是在音樂演出,、音樂版權(quán)以及數(shù)字音樂規(guī)模等方面,，中國仍有很大的提升空間。

中國的音樂教育培訓(xùn)成為音樂產(chǎn)業(yè)中最大的細分市場,，規(guī)模達1616億,，占整體規(guī)模的三分之一。樂器市場出現(xiàn)下滑,，尤其是傳統(tǒng)樂器下跌幅度較大（超過50%）,，而智能樂器則上漲40%以上，反映出消費者偏好的轉(zhuǎn)變和音樂教育方式的革新,。在李泳彬看來,，中國音樂教育市場規(guī)模超過美國，但樂器銷售下滑,、版權(quán)收入不高,、音樂人平均收入低（僅為世界同等收入的9%）以及人均音樂消費低（僅為世界平均水平的0.9%）等問題凸顯。

李泳彬回顧個人在英國讀研究生的親身經(jīng)歷,，對比了歐美和中國的音樂教育現(xiàn)狀，他發(fā)現(xiàn)歐美在2000年之前就已經(jīng)開始音樂創(chuàng)編的普及教育,，而中國在這方面仍顯滯后,，“中國的琴童3000萬人，但90%都在小學(xué)畢業(yè)之后放棄了,?！?/p>

國家將“音樂創(chuàng)編”正式提到藝術(shù)課標里，這意味著音樂產(chǎn)業(yè)和音樂教育正式開始銜接的過程,，當小朋友從一年級開始就要學(xué)音樂創(chuàng)編,，這可以幫助他們盡早與流行音樂接軌，與音樂產(chǎn)業(yè)接軌,。李泳彬表示,，AI音樂教育作為門檻更低、更有趣味性的教育方式,，將成為未來音樂教育的重要方向,，有望推動音樂產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化和發(fā)展。

浙江音樂學(xué)院教授,、數(shù)字音樂智能處理技術(shù)文旅部重點實驗室主任謝秉元分享了交互音樂的多維媒介探索以及與人工智能結(jié)合的發(fā)展趨勢,。

所謂交互音樂,，即用戶或環(huán)境能夠?qū)崟r影響或控制音樂的表現(xiàn)和生成，這種雙向的互動體驗打破了傳統(tǒng)音樂聆聽的單向模式,，為用戶提供了更多的參與度和創(chuàng)造性,。交互音樂的實現(xiàn)方式，包括實時生成,、感應(yīng)裝置和互動軟件等關(guān)鍵要素,。這些技術(shù)支撐了交互音樂的多樣性和靈活性，使得用戶能夠通過身體動作,、聲音輸入等多種方式與音樂進行互動,。

謝秉元在現(xiàn)場重點介紹了三種交互方式：物理交互、文本交互和沉浸式交互,。物理交互通過身體,、動作等物理方式與設(shè)備或系統(tǒng)交流，文本交互則通過輸入文字或符號來控制音樂的生成和表現(xiàn),，而沉浸式交互則利用虛擬現(xiàn)實技術(shù)搭建特定空間內(nèi)的三維音效環(huán)境與系統(tǒng)交互,，為用戶提供身臨其境的體驗。

在現(xiàn)場,，通過展示學(xué)生作品和實驗室項目,，謝秉元幫助大家看到了交互音樂在實際應(yīng)用中的豐富多樣性和創(chuàng)新性。譬如,，名為《綠洲》的學(xué)生作品里面就用了很多類型的傳感器,，比如觸摸傳感器，包括超聲波測距等多種傳感器,，跟植物進行互動然后產(chǎn)生視聽和視覺效果,，體驗人類與自然的和諧共生。

謝秉元在現(xiàn)場還介紹了實驗室與浙江大學(xué)合作的一項由國家文化重大工程支持的數(shù)字化項目,，通過虛擬現(xiàn)實引擎與游戲聲音引擎的雙輪驅(qū)動,，構(gòu)建了一個沉浸式的音畫空間。作品時長12分鐘,，分為五幕,，每一幕都通過精心設(shè)計的視覺效果、聲音效果以及物理特效,，項目的核心在于其技術(shù)創(chuàng)新與多維度感官體驗的結(jié)合,，利用32臺4K投影儀實現(xiàn)高分辨率的視覺呈現(xiàn)，結(jié)合空間成像技術(shù),，為觀眾講述了一個引人入勝的故事,。

傳統(tǒng)影視配樂工作面臨著音樂庫規(guī)模龐大、信息不對稱,、選取效率低下以及主觀理解差異等挑戰(zhàn),。為了克服這些難題,，音樂行業(yè)引入了元數(shù)據(jù)系統(tǒng)，通過為每首曲目設(shè)定關(guān)鍵詞或標簽集合,，提高了音樂檢索的效率,。雅量音樂文化公司副總經(jīng)理李文松在現(xiàn)場講解了AI技術(shù)在數(shù)字音樂平臺中的應(yīng)用，特別是在解決傳統(tǒng)影視作品配樂工作中的作用,。

李文松表示,，元數(shù)據(jù)系統(tǒng)仍存在局限性，如主觀理解差異,、音樂專業(yè)詞匯掌握程度不一以及關(guān)鍵詞設(shè)定偏差等問題,。李文松表示，為了進一步優(yōu)化背景音樂選取的工作流程,，行業(yè)內(nèi)提出了由專業(yè)音樂編輯配合影視制作用戶進行音樂推薦的方案,。盡管這種方式在一定程度上提高了選取效率和準確性，但仍存在溝通理解偏差和表達差異等挑戰(zhàn),。

隨著人工智能技術(shù)的崛起,，這些問題迎來了新的解決方案。AI技術(shù)能夠理解自然語言描述,，根據(jù)用戶的需求和描述在音樂庫中快速篩選出符合要求的曲目,，大大提高了選取的效率和準確性，同時減少了溝通中的誤解和反復(fù)調(diào)整的時間成本,。此外,，AI技術(shù)還能夠通過分析圖片中的視覺元素來推薦合適的背景音樂，特別適用于那些難以用言語準確描述的場景,。

李文松在現(xiàn)場借助視頻演示直觀地呈現(xiàn)了如何通過自然語言描述以及圖片分析來選取背景音樂的創(chuàng)新方法,。

AI如何通過自然語言描述進行背景音樂的選取,？用戶只需在搜索框內(nèi)直接輸入對目標音樂的想法和需求，AI技術(shù)便能理解這些描述,，并在龐大的音樂庫中迅速篩選出符合要求的曲目,。

AI如何通過對圖片的理解來選取背景音樂？用戶可以通過上傳視頻截圖或相關(guān)參考圖片,，AI會分析圖像中的視覺元素,，如色彩、構(gòu)圖,、主題等,，并根據(jù)這些信息推薦與圖片情感和氛圍相匹配的背景音樂。李文松表示,，目前正在對這兩項技術(shù)進行測試和改進,，將為用戶提供更加準確,、高效的背景音樂選取體驗。

圓桌對話抵制洗稿,，讓AI助力數(shù)字音樂產(chǎn)業(yè)更好地發(fā)展

生成式AI改變了制作音樂的方式,，無論是用文字對話還是圖片輸入，都可以制作歌曲,。創(chuàng)作的門檻降低使得越來越多的人參與到音樂之中,，每天都有十幾萬首新歌涌現(xiàn)出來。人工智能的飛速發(fā)展對音樂行業(yè)的多方面多維度都產(chǎn)生了大大小小的沖擊,，同時也帶來全新的可能性與挑戰(zhàn),。

騰訊音樂研究院秘書長王優(yōu)酉認為，AI音樂對行業(yè)的最大影響是可能會把行業(yè)撕裂為兩個分行業(yè)：一個是原來的音樂,，一個是產(chǎn)生音樂的工業(yè)機制,。“大家如果去故宮看皇帝的龍袍，那個是非常精美的工藝品,，我們看到商場里賣的東西就是工藝品,。這是兩個產(chǎn)業(yè)?！?/p>

看見音樂聯(lián)合創(chuàng)始人鄒小曼提到了AI音樂出現(xiàn)的積極之處,。生成式AI應(yīng)用的本質(zhì)是生產(chǎn)工具的變革，然而,，生產(chǎn)工具隨著技術(shù)發(fā)展一直處在變革的進程中,，創(chuàng)作量的變化并不是AI出現(xiàn)才有改變。生產(chǎn)關(guān)系也隨之發(fā)生了改變——只要能有創(chuàng)作熱情,，做出音樂作品,，任何人都可以成為音樂人。

鄒小曼則從實際應(yīng)用的角度闡述了AI的價值,。她表示,，AI的出現(xiàn)有效提升了音樂內(nèi)容資產(chǎn)管理、歌曲審核入庫以及版稅結(jié)算機制的效率,，與看見音樂成立時追求的“效率”高度一致,。AI解放了生產(chǎn)力，使人力可以投入到更具創(chuàng)造性的工作中去,。

人工智能音樂的出現(xiàn)伴隨著不可忽視的憂患,。出人意料的是，最令人擔心的不是作品的質(zhì)量,，而是作品的數(shù)量爆炸增長,，在這種情況下，能否沿用原來的價值判斷、藝術(shù)判斷和美學(xué)判斷都有待商榷,。

就AI和創(chuàng)作人之間的關(guān)系,，科大訊飛研究院副院長、訊飛音樂首席科學(xué)家江源進行了更進一步的探討,，他認為AI需要和創(chuàng)作人做深度的綁定和深入的互動,，走端到端的路線。隨著語義大模型的不斷進化,，AI與創(chuàng)作人之間能夠形成更有效的合作模式,，例如對話、漸進式的評判甚至是圍繞創(chuàng)作的思路命題進行討論,，AI可以成為一個創(chuàng)作助理,、創(chuàng)作制作人或引導(dǎo)者的角色?！癆I工具并不是危險的,，相反，若是運用得當,，它也可以成為一把創(chuàng)作利器,。”

盡管生成式AI在音樂制作層面對各級別的音樂人都產(chǎn)生了沖擊,，但我們也應(yīng)看到其帶來的機遇,。江源對生成式AI的未來創(chuàng)新趨勢持樂觀態(tài)度。他認為,，AI的生產(chǎn)力比人高出十倍百倍,，短期缺陷也很明顯，AI沒有溫暖人心的力量,，“如果通過AI廣闊的想象空間,，去提升AI作品的實驗性和先鋒性，也許可以打破眼下模仿抄襲,、隨大流的局面,。”

新鼎博成音樂有限公司董事長丁博表示,，“我個人覺得在這個階段AI對音樂產(chǎn)業(yè)的沖擊比大家想象的還嚴重,，只不過沒有表現(xiàn)出來，在孕育很強的勢能,?！鄙墒紸I音樂“沒有靈魂”的缺點時常為人詬病,，然而處在當下信息化時代的洪流中,，多數(shù)網(wǎng)絡(luò)熱歌也存在著這種“沒有靈魂”的問題，目前看來，這樣的作品越堆越多,，問題也就越來越大,。

那么，音樂的價值來自哪兒,？如丁博所言,，源自音樂人對世界的獨特見解、情感的抒發(fā)以及價值觀的傳遞,。它不僅是技術(shù)與藝術(shù)的結(jié)合,，更是情感與情感的橋梁。然而,，當AI遇上數(shù)字音樂,，如何在追求流量的同時保持音樂的情感與初心，成為了一個亟待解決的問題,。若是丟棄了音樂的情感,，不能回歸初心，AI在音樂制作的其他技術(shù)層面又有著超越性的創(chuàng)作效率,，產(chǎn)出的作品就會真正“失去高光”,。

對于未來AI音樂平臺是否會取代現(xiàn)有音樂平臺的問題，丁博分析道,，這并非一個簡單的替代關(guān)系,，而是行業(yè)結(jié)構(gòu)隨著技術(shù)和社會進步所做的適應(yīng)性調(diào)整。在反壟斷政策的指引下,，平臺放棄了獨家版權(quán)合作模式,，轉(zhuǎn)而發(fā)展藝人經(jīng)紀業(yè)務(wù)，以此作為適應(yīng)行業(yè)變化的一種策略,。這一轉(zhuǎn)變表明,，現(xiàn)在音樂平臺也正在積極調(diào)整自身業(yè)務(wù)模式，以應(yīng)對AI技術(shù)帶來的挑戰(zhàn),。

中國傳媒大學(xué)作曲系馮金碩教授則深入剖析了生成式AI對作曲人或音樂制作人的沖擊,，將這一群體分為初、中,、高三個層次,。對于初級作曲人或新入行的學(xué)生而言，AI的興起無疑是一個巨大的挑戰(zhàn),，它改變了傳統(tǒng)音樂創(chuàng)作的基礎(chǔ),，從音樂理論轉(zhuǎn)向了以提示詞為起點的創(chuàng)作模式，大大降低了創(chuàng)作門檻,，但同時使得正在學(xué)習樂理,、和聲、配器等高難度知識的學(xué)生感到困惑和挫敗。

對于中級層次的音樂人,，如職業(yè)作曲家,，AI的影響雖然相對較小，但也帶來了新的挑戰(zhàn),。盡管AI在音樂創(chuàng)作上展現(xiàn)出了一定的能力,，但在處理復(fù)雜音樂結(jié)構(gòu)時仍顯不足。然而,，AI的普及使得音樂圖文化程度加深,，給音樂人帶來了新的難題，如“洗稿”問題,，即利用AI生成與已有音樂相似但又不構(gòu)成侵權(quán)的新作品,。

至于高級作曲家，他們目前受到AI的影響較小,。這是因為他們不僅具備出色的音樂才華,，還擅長調(diào)控人心，掌握音樂的情緒與人類的情感,。然而,，隨著AI技術(shù)的不斷進步，特別是大模型對人類心理和情感的探測與掌控能力的增強,，未來AI可能會對高級作曲家也產(chǎn)生較大的影響,。

從培養(yǎng)產(chǎn)業(yè)人才出發(fā)，作曲家無可避免會受到AI的沖擊,，但音樂創(chuàng)作這個行業(yè)始終會存在,，如何與AI共同發(fā)展，在不得已要換新賽道的時候,，能夠繼續(xù)掌握主動權(quán),，去建設(shè)新賽道，而不是被迫兼容,，這很重要,。馮金碩感嘆道：“中國傳媒大學(xué)從去年開始也在轉(zhuǎn)型，從課程的建設(shè)到人才培養(yǎng)上,，各個學(xué)科都在擁抱AI,，為迎接更大的人工智能時代做好準備?！?/p>

8月1日,，歐盟的《人工智能法案》正式開始實行，體現(xiàn)了歐盟對AI的態(tài)度,。江源和鄒小曼則強調(diào)了版權(quán)保護的重要性,。他們認為,，在AI浪潮下，對數(shù)字音樂的版權(quán)保護需要以國家立法為基石,，在行業(yè)規(guī)范層面上做高層次的指導(dǎo)，去規(guī)范具體的行為,。同時,，他們也表達了對現(xiàn)有版權(quán)保護機制的擔憂，認為AI生成的音樂使得抄襲,、洗稿的判定更加困難,。

最后，丁博呼吁大家將技術(shù)的發(fā)展用在行業(yè)的進步上,，而不是沖擊創(chuàng)作者,。他強調(diào)，通過AI和區(qū)塊鏈技術(shù)來公開,、公平、公正地統(tǒng)計音樂數(shù)據(jù),，遠比簡單地利用這些技術(shù)制作大量歌曲來得更直接,、更明顯、更快速,。只有這樣,，音樂行業(yè)才能在AI的助力下更好地發(fā)展下去。

小結(jié)

讓AI更多服務(wù)于行業(yè)發(fā)展

總的來說,，面對洗稿抄襲難以界定,、大量作品爆發(fā)式增長沖擊創(chuàng)作者群體、音樂人才培養(yǎng)體系發(fā)生變化以及AI沖擊現(xiàn)在的音樂流媒體商業(yè)模式等,。這些都是AI帶來的問題,，為了音樂產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展，與會嘉賓們紛紛呼吁在技術(shù)上采取實際行動,，抵制洗稿,，保護版權(quán),。

AI平臺是否會替代或迫使現(xiàn)有音樂平臺轉(zhuǎn)型？這個疑問目前看來也并非易事,。關(guān)鍵在于AI為核心的數(shù)字平臺能否形成明確且有效的商業(yè)變現(xiàn)模式,。只有當AI平臺能夠在商業(yè)上展現(xiàn)出足夠的吸引力和可行性時，才可能對傳統(tǒng)音樂平臺構(gòu)成實質(zhì)性的挑戰(zhàn),。

然而,，無論是學(xué)界還是業(yè)界的分享，我們可以看到,，盡管AI工具和技術(shù)目前應(yīng)用在創(chuàng)作,、音樂分發(fā)、曲庫管理以及音頻體驗等方面起到了重要作用,，但在應(yīng)用層面尚未得到足夠多的探索和展示,，商業(yè)變現(xiàn)模式也仍在摸索中。