腦洞還是未來？AI 帶給樂壇的七種可能

人工智能（AI）技術的興起，讓各行各業都面臨新的挑戰，近來ChatGPT的爆紅，更令這樣的危機感迫在眉睫。不過也有人認為，危機不但就是轉機，還可能反而是推動進步的助力—— Global News評論人Alan Cross就以音樂產業過去的變革歷史為鑑，提出AI或可帶來的七大利多——反向思考一下，所謂的洪水猛獸，搞不好其實是最佳助攻呢。

Cross首先回顧了1982年Barry Manilow巡迴演出時，因為負擔不了整個管弦樂團隨行的費用，便改以兩人操作合成器，來取代傳統的器樂，結果引得音樂家聯盟大為光火、怒籲取締的往事；無獨有偶，當時音樂人們正在探索「取樣的藝術」，也就是精準地取用舊歌的某些段落來創作新曲，同樣也招致「創造已死」、「未來將葬送於回收之聲」一類的怨言。

然而不論反對聲浪多大，事實是，只待授權等法律問題解決，新世代音樂人很快就運用新科技，一舉拓展了流行音樂的深度與廣度。

而當電子鼓機（drum machine）進入市場時，鼓手們的想法倒是非常「開明」、覺得自己終於可以休息一下了。豈料真人上場的表演卻依然受到歡迎、絲毫沒有退燒，原來新科技這一回只是用來補足人類無法演奏的節奏與聲音、成了輔助角色，結果倒是催生了新的行當，讓操作這套系統的編程師（drum programmer）應運而生。

上述故事的結局，不論純屬意料之內，抑或竟在意料之外，Cross想表達的是：每當科技進步、帶來變革，都是勢不可違，某些人的負評或反對終歸只是狗吠火車。如今，我們面對AI衝擊，儘管使用人工智能技術製造音樂，尚有版權方面的法律問題，作品也沒少被音樂人大加非議，但可以預見的是，AI既已出現，就絕不會從樂壇平白消失，與其繼續無謂的對抗，還不如轉念，看看它能從哪些方面給大家帶來好處？

1.音樂生成（music generation）

人類創作受經驗與能力所限，沒有人可以受到所有樂種、全部風格的啟發，但AI可以！使用語言轉生音樂程式，像是Google的MusicLM，只要輸入一段描述，例如「給我以風琴聲為底、有Lady Gaga風格立陶宛語人聲的工業風舞曲」，就真能做出一段音樂——不論這樣的東西是否真屬佳作，但透過這種方式，起碼都能讓人得到另類的新式靈感。

2.寫歌（songwriting）

藉著跟AI互動，接觸新的語氣、聲調、方法，可以幫助創作者突破自己的條條框框。當然，找詞庫或翻押韻辭典也行，不過AI比傳統人工要快得多了。

3.商品音樂（production music）

產業界對免費免授權音樂的需求，包括旁白、企業影片、Podcast、YouTube、TikTok、電影、電視的背景音樂，一直從未間斷。

以往，「無名」音樂人在工作室裡努力，生產這些看似非必須，其實卻重要的作品。而收集10秒、15秒、30秒、60秒這類音樂片段的資料庫，會被賣到電臺等處，用了一段時間之後，為了得到不同的音樂，就要再購入新的資料庫。

如今，用AI就可以無限生成這種音樂，對製作與後製端的作業，尤其是想要聽來耳熟又不涉抄襲的音樂時，不啻甚有幫助。

4.人聲模仿（vocal mimicry）

為人量身打造歌曲者，可以透過AI，預先模擬歌手演唱自己的作品，由此了解該作聽起來將會如何、是否適合，這對創作者與製作人肯定非常有用。

5.聲音授權（licensing voices）

聲音可以被授權、成為交易市場上的數位資產。例如有一位很忙的配音員，實在無暇接下某些工作時，就可以藉著授權自己的聲音（包括語調、特徵等），來讓AI進行配音演出。未來，或許經紀人只要發給客戶這種授權過的聲音樣品，對方就可依需要仿製，而配音員只管坐數鈔票便是。

6.逝者復活（the resurrection of dead artists）

AI既然可以模仿，那麼只要可供學習的資訊足夠，當然也能在某種程度上模擬、「重現」已故者的演出，而且我們對於這樣的運用已不陌生。

不過AI並不是把「古人」的舊錄音「溶入」新作，而是直接模仿他們的聲音、動作，進而做出以逝者風格詮釋的成品——所以就算不是拉赫曼尼諾夫自己的曲子，其實AI還是可以讓虛擬的拉赫彈給你看喔。而對於手握已故者影音紀錄的公司來說，就是一個為「已逝藝人」延伸職涯、拓展曲庫的機會了。

7.樂迷小說（Musical fan fiction）

承上，那麼請AI拉赫彈彈流行歌曲、當代作品，或是來個民族音樂如何？平行宇宙，內含無限可能。就如合成器、取樣、電子鼓機的發展歷史，AI勢必也將有一段編碼、合法化、貨幣化的過程，而這一切才剛要開始，未來還有得玩呢。

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