为什么我们知道，要消灭音乐，需要的不仅仅是文字提示
如今，很难找到互联网上没有关于人工智能（尤其是人工智能媒体）的激烈讨论的角落。
尽管人工智能在音乐行业的应用已经有好几年了，比如播放列表推荐和元数据标记等功能，但去年的大部分对话都是生成式人工智能推动的，人们担心语音深度伪造、未经许可的音乐训练以及算法的冲击。产生的音乐，加剧了人们对未来艺术家将被机器人取代的担忧。
随着争论的激烈，生成音乐工具的数量只会增加。在过去的一年里，发布了众多新模型，包括Google 的 MusicLM、Facebook 的 MusicGen、Futureverse 的 JEN-1以及最近的Suno。每个新版本都会解锁一项新成就：剪辑生成的长度、更高分辨率的输出，以及最近创建与生成的歌曲相匹配的歌词的能力。
硅谷的许多人都称赞这些发展是令人兴奋的突破。媒体和音乐行业的其他人表示我们正处于Napster时刻的风口浪尖。
虽然它是一个很好的标题，而且生成媒体的某些方面存在合理的道德担忧，但我们距离 Napster 还很远。毕竟，Napster 让消费者可以轻松获得他们想要的东西：点播他们最喜欢的艺术家的音乐。无需开车去 CD 商店并希望您想要的专辑有货，也无需等待收音机中播放特定的歌曲。是的，Napster 的产品是建立在侵权的基础上的——这与反对生成式人工智能的论点相同。但 Napster 的成功是因为它解决了市场空白。当它于 1999 年推出时，没有合法的替代方案可以下载大量的音乐点播目录。
相比之下，有多少人在呼吁纯粹的生成音乐？在鼎盛时期，Napster 每月约有 8000 万用户。到目前为止，我们还没有看到对生成音乐系统的相同水平的需求，该系统目前允许用户输入请求，例如“带有花栗鼠声音的陷阱歌词”或“带有女声的快节奏 EDM 曲目，就像水下。”正如一位技术兄弟最近在推特上所说，“也许我很奇怪，但对我来说这没什么用。”库和制作音乐已经存在——那么当前的生成音乐系统到底要解决什么问题呢？
一项令人印象深刻的技术壮举并不能保证大规模采用，如果说人类从一开始就证明了一件事，那就是我们喜欢创造和表达自己。除非我们能找到一种真正将其变成我们自己的方法，否则按钮式创作很快就会失去其新颖性——而目前还没有人完全破解这一点。
对于生成音乐来说，要进入 Napster 领域——或者，从更积极的角度来看，要在iTunes 上占据一席之地——它可能必须与人们真正渴望的东西相交叉，即与他们最喜欢的艺术家的内容互动。
MIDiA Research的消费者研究提供了一些线索来解释为什么这一点很重要。从观看音频和视频采访到听歌曲混音，创作音乐的人在各种活动中的消费量是其两倍多。对于年轻一代来说，音乐消费往往涉及某种形式的创作；它们不是独立的行为。随着创造变得更加容易（部分但不完全归功于人工智能），消费和创造的这种模糊可能只会增加并吸引更多的消费者。
这就是为什么音乐行业可能不会出现任何一个变革时刻——突然颠覆一切的技术飞跃，无论多么令人印象深刻。相反，未来会加速十多年前YouTube上的歌曲翻唱以及近年来通过TikTok、Instagram和YouTube Shorts等短片UGC平台延续的趋势。在不久的将来，生成音乐和其他软件工具将与强大的发行和社区功能相结合，让粉丝能够以前所未有的方式参与他们喜爱的内容。生成式人工智能将成为其中的一部分，但它将只是众多机制之一，而不是万能的。
这里的赢家将是那些能够让人们释放创造力的平台，找到合适的旋钮、滤镜和按钮，让他们能够通过软件以协作的方式进行有趣的创作——就像我们多年来在 Instagram 滤镜上所做的那样。其中一些工具，例如授权语音克隆，将是生成性的。其他的，比如词干分离、自动混音或流派和风格切换，将是其他类型的人工智能。其中一些根本不涉及人工智能。顺便说一句，几年后，随着围绕人工智能、训练数据和许可的规则和法规的完善，我们可能不会过多谈论这些工具属于哪一类。消费者只会称它们为“图标”、“过滤器”和“软件”。
在这些平台上，歌迷将能够编辑曲目——将吉他从一首摇滚乐中取出并用尤克里里琴替换；他们将能够轻松地重新混音，将乡村音乐转变为雷鬼混音；他们将与其他用户合作构建全新的东西。也许他们会加入自己的歌声，将这些歌声转变成更有趣、更狂野，或者只是听起来更好听的东西；他们将能够像今天的图像和视频一样简单地进行构建、混搭、编辑和拼接。而且，由于创作将在分发和跟踪发生的同一平台上进行，因此版权所有者和艺术家将拥有比目前更多的控制权，并且如果他们选择参与，将能够获得金钱利益。
艺术家们会选择参与吗？我猜很多人都会这么做。其中一部分将是世代相传的，在 TikTok 和 YouTube 上长大的艺术家更有可能拥抱与粉丝拉近距离的机会，特别是通过可追踪和付费的方式——通过删除他们不喜欢的内容的机制。虽然我永远不会打赌音乐行业会向艺术家支付更多费用，但通过创作、发行和跟踪所有生活在同一平台上的人，未经授权的重新创作和混音的识别和支付是有可能的——这是出了名的难以检测，并且已经在 UGC 平台上盛行——可以增加艺术家的收入。
换句话说，虽然围绕生成音乐的大部分争论都集中在诸如艺术家置换、100% AI 生成的曲目，或者系统是否经过泰勒·斯威夫特训练然后输出泰勒·斯威夫特风格的歌曲等话题，但粉丝真正想要的是不是要取代泰勒·斯威夫特，而是在泰勒的音乐之上进行参与、重新创作、二重唱和构建，表达自己以及对她音乐的热爱。因为创作——有趣且引人入胜的创作——一直是艺术家和他们所居住的世界之间的对话，它不是通过按下按钮或机器人的一次点头而发生的。
