AI dalam musik

Kemungkinan musik bertenaga AI telah bergumam di bawah permukaan industri musik selama bertahun-tahun, tetapi tidak sampai rilis chatgpt pada tahun 2022 percakapan yang lebih luas di sekitar AI mulai menyebar ke arus utama. Kami berada pada titik sekarang di mana beberapa musisi dan profesional industri musik terpesona oleh kemungkinan musik bertenaga AI, sementara yang lain waspada terhadap hal yang tidak diketahui, terutama ketika regulasi masih dalam masa pertumbuhan. Sebuah studi oleh perusahaan distribusi musik Ditto menemukan bahwa hampir 60 persen artis yang disurvei mengatakan mereka menggunakan AI dalam proyek musik mereka, sementara 28 persen mengatakan mereka tidak akan menggunakan AI untuk tujuan musik.

Christopher Wears, Ketua Associate dari Departemen Bisnis/Manajemen Musik di Berklee College of Music, adalah pendukung teknologi musik AI. Dia bahkan menulis tesis master tentang mengapa Warner Music harus berinvestasi di AI, pada tahun 2016 (Spoiler Alert: mereka melakukannya, bersama dengan setiap label utama lainnya). Wares telah memperkenalkan AI ke dalam kursusnya di Berklee dan telah melihat reaksi beragam dari siswa.
“Beberapa murid saya menyukai AI dan sudah menggunakannya dengan cara yang berbeda, sementara yang lain tidak ingin melakukan apa pun dengan itu,” kata Wares. “Ada banyak perdebatan sengit dalam percakapan, dan saya mencoba mendorong siswa saya untuk merangkul teknologi dan menemukan cara baru untuk menggunakannya untuk meningkatkan proses kreatif mereka.”

Penulis dan instruktur kursus lain dengan pola pikir yang sama adalah Ben Camp, seorang profesor penulisan lagu di Berklee College of Music dan penulis lagu Unmasked: Teknik dan Tips untuk Keberhasilan Penulisan Lagu. Mereka telah terpesona oleh AI Music Technology sejak 2016, setelah mendengar "Daddy's Car," salah satu lagu pop AI pertama di mana AI dilatih di musik The Beatles.

Kamp ini juga memberi para siswa kesempatan untuk belajar AI di kelas, selama mereka memeriksa semua informasi yang mereka pelajari dari chatgpt atau model bahasa besar.

“Saya pikir semua orang harus membuat pilihan sendiri,” kata Camp. “Maksud saya, saya punya teman yang masih menggunakan ponsel flip karena mereka tidak nyaman memiliki semua informasi di telepon mereka. Saya punya teman yang masih memiliki telepon rumah. Jadi saya tidak mengatakan, 'Hei, semuanya, Anda perlu melakukan ini.' Tapi itu pasti di sini. Itu tidak akan hilang. Itu hanya akan menjadi lebih baik. "

Apakah Anda secara aktif menggunakan AI dalam musik Anda atau memiliki beberapa keraguan, semakin jelas bahwa AI akan memainkan peran utama dalam industri musik di masa depan. Dengan keahlian barang -barang dan kemah, kami membahas keadaan AI saat ini di industri musik, termasuk alat yang tersedia sekarang.

Apa itu musik AI?

Sebelum kita mendefinisikan apa arti musik AI, mari kita mendefinisikan kecerdasan buatan terlebih dahulu. Inilah definisi wares:
“Kecerdasan buatan seperti kecerdasan komputer; Ini adalah teknologi yang memungkinkan mesin untuk meniru pemikiran atau perilaku manusia, seperti pemecahan masalah, pembelajaran, atau pengakuan pola. ”

Dalam konteks musik, teknologi AI telah mencapai titik di mana ia dapat menghasilkan, menyusun, dan meningkatkan konten musik yang sebelumnya dilakukan oleh manusia. Musik AI dapat mengambil banyak bentuk dan jenis bantuan, dari membuat seluruh lagu dari awal hingga akhir, hingga menulis aspek -aspek tertentu dari komposisi, mencampur dan menguasai produksi, kloning suara, dan banyak lagi. Kami juga akan mencantumkan beberapa alat musik AI spesifik yang dapat melakukan tugas -tugas ini, yang kemampuannya telah membuka kotak masalah hak cipta Pandora.

Sejarah

Kecerdasan buatan memiliki asal -usul dalam musik, dengan masalah transkripsi: merekam secara akurat kinerja ke dalam notasi musik seperti yang dilakukan. Skema "piano pita" Père Engramelle, mode perekaman secara otomatis waktu dan durasi sehingga mereka dapat dengan mudah ditranskripsi ke dalam notasi musik yang tepat dengan tangan, pertama kali diimplementasikan oleh insinyur Jerman JF Unger dan J. Holfield pada 1752.
Pada tahun 1957, Illiac I (Illinois Automatic Computer) menciptakan "Illiac Suite for String Quartet", sebuah musik yang sepenuhnya dihasilkan komputer. Komputer diprogram untuk melakukan tugas ini oleh komposer Lejaren Hiller dan ahli matematika Leonard Isaacson. : V-VII Pada tahun 1960, peneliti Rusia Rudolf Zaripov menerbitkan makalah pertama dunia tentang komposisi musik algoritmik menggunakan komputer URAL-1.
Pada tahun 1965, penemu Ray Kurzweil mengembangkan perangkat lunak yang dapat mengenali pola musik dan mensintesis komposisi baru dari mereka. Komputer pertama kali muncul di acara kuis, saya punya rahasia.

Pada tahun 1983, sistem musik Kansei Yamaha telah mendapatkan daya tarik, dan sebuah makalah tentang pengembangannya diterbitkan pada tahun 1989. Perangkat lunak ini menggunakan pemrosesan musik dan teknik kecerdasan buatan untuk pada dasarnya memecahkan masalah transkripsi untuk melodi yang lebih sederhana, meskipun melodi tingkat yang lebih tinggi dan kompleksitas musik adalah adalah kompleksitas musik adalah adalah kompleksitas musik yang lebih tinggi adalah kompleksitas musik adalah tingkat musik yang lebih tinggi dan tingkat musik yang lebih tinggi Masih dianggap masalah belajar mendalam yang sulit saat ini, dan transkripsi yang hampir sempurna masih menjadi subjek penelitian.

Pada tahun 1997, sebuah program kecerdasan buatan yang disebut Eksperimen dalam Musik Intelijen (EMI) mengungguli komposer manusia pada tugas menyusun sepotong musik yang meniru gaya Bach. EMI kemudian menjadi dasar untuk algoritma yang lebih canggih yang disebut Emily Howell, dinamai sesuai dengan penciptanya.

Pada tahun 2002, sekelompok peneliti musik di Sony Computer Science Laboratory di Paris, yang dipimpin oleh komposer Prancis dan ilmuwan komputer François Pachet, mengembangkan Continuator, sebuah algoritma unik yang mampu memulai kembali komposisi setelah musisi live berhenti.

Emily Howell terus meningkatkan musik AI dengan merilis album pertamanya, dari Darkness, Light, pada tahun 2009. Sejak itu, banyak lagi karya AI telah diterbitkan oleh berbagai kelompok.
Pada 2010, Iamus menjadi AI pertama yang membuat sepotong musik klasik modern asli dengan gayanya sendiri: “Iamus 'Opus 1”. Terletak di University of Malaga (University of Malaga) di Spanyol, komputer dapat menghasilkan karya musik yang benar -benar orisinal dalam berbagai gaya musik. Pada bulan Agustus 2019, dataset besar 12.197 lagu MIDI, masing-masing dengan lirik dan melodi mereka sendiri, diciptakan untuk menyelidiki kelayakan melodi yang menghasilkan neural dari lirik lagu menggunakan metode LSTM-GAN bersyarat yang mendalam.

Dengan kemajuan dalam AI generatif, model telah mulai muncul yang dapat membuat komposisi musik lengkap (termasuk lirik) dari deskripsi teks sederhana. Dua aplikasi web terkenal di bidang ini adalah Suno AI, yang diluncurkan pada Desember 2023, dan Udio, yang diikuti pada April 2024.

Aplikasi perangkat lunak

Membuang

Dikembangkan di Princeton University oleh Ge Wang dan Perry Cook, Chuck adalah bahasa lintas platform berbasis teks. Dengan mengekstraksi dan mengklasifikasikan teknik teoritis yang ditemukannya dalam karya musik, perangkat lunak ini dapat mensintesis bagian yang sepenuhnya baru berdasarkan teknik yang telah dipelajari. Teknologi ini digunakan oleh Slork (Stanford Laptop Orchestra) dan Plork (Princeton Laptop Orchestra).

Jukebox

Jukedeck adalah situs web yang memungkinkan orang menggunakan kecerdasan buatan untuk membuat musik asli dan bebas royalti untuk digunakan dalam video. Tim mulai mengembangkan teknologi yang menghasilkan musik pada tahun 2010, membentuk perusahaan di sekitarnya pada tahun 2012, dan meluncurkan situs web secara publik pada tahun 2015. Teknologi yang digunakan pada awalnya adalah sistem komposisi algoritmik berbasis aturan, yang kemudian digantikan oleh jaringan saraf buatan. Situs web ini telah digunakan untuk menghasilkan lebih dari 1 juta karya musik, dan merek-merek yang telah menggunakannya termasuk Coca-Cola, Google, UKTV, dan Museum Sejarah Alam di London. Pada 2019, perusahaan diakuisisi oleh Bytedance.

Morpheus

Morpheus adalah proyek penelitian oleh Dorien Herremans dan Elaine Chu di Queen Mary University of London, yang didanai oleh proyek UE Marie Skłodowska-Curie. Sistem ini menggunakan pendekatan optimasi berdasarkan algoritma pencarian lingkungan variabel untuk mengubah fragmen berpola yang ada menjadi fragmen baru dengan tingkat tegangan tonal yang berubah secara dinamis di seluruh fragmen. Pendekatan optimasi ini mengintegrasikan teknik deteksi pola untuk memastikan struktur jangka panjang dan tema berulang dalam musik yang dihasilkan. Potongan -potongan yang disusun oleh Morpheus telah dilakukan dalam konser baik di Stanford dan di London.

AIVA

Didirikan pada Februari 2016 di Luksemburg, AIVA adalah program yang menghasilkan soundtrack untuk semua jenis media. Algoritma di belakang AIVA didasarkan pada arsitektur pembelajaran yang mendalam. Aiva juga telah digunakan untuk menyusun trek rock yang disebut On the Edge, serta lagu pop yang disebut Love Sick, bekerja sama dengan penyanyi Taryn Southern untuk album 2018 I Am AI.

Google Purple

Tim Magenta Google telah menerbitkan beberapa aplikasi musik AI dan kertas putih sejak diluncurkan pada tahun 2016. Pada tahun 2017, mereka merilis algoritma dan dataset NSYNTH, alat musik perangkat keras open-source yang dirancang untuk memudahkan musisi menggunakan algoritma. Instrumen ini telah digunakan oleh artis terkenal seperti Grimes dan Yacht di album mereka. Pada tahun 2018, mereka merilis aplikasi improvisasi piano bernama Piano Genie. Itu kemudian diikuti oleh Magenta Studio, satu set 5 plugin MIDI yang memungkinkan produser musik untuk mengembangkan musik yang ada di DAW mereka. Pada tahun 2023, tim pembelajaran mesin mereka menerbitkan makalah teknis tentang Github yang menggambarkan Musiclm, generator teks-ke-musik yang telah mereka kembangkan.

Riffusi

Riffusion adalah jaringan saraf yang dikembangkan oleh Seth Forsgren dan Ike Martiros yang menghasilkan musik menggunakan pola suara daripada audio. Itu dibuat sebagai penyempurnaan difusi stabil, model sumber terbuka yang ada untuk menghasilkan gambar dari isyarat teks dalam spektrogram. Ini menghasilkan model yang menggunakan isyarat teks untuk menghasilkan file gambar yang dapat diubah Fourier terbalik dan dikonversi ke file audio. Meskipun file -file ini hanya beberapa detik, model ini juga dapat menggunakan ruang laten antara output untuk menginterpolasi file yang berbeda bersama -sama. Ini dicapai dengan menggunakan fungsionalitas model difusi stabil yang dikenal sebagai IMG2IMG. Musik yang dihasilkan telah digambarkan sebagai "De Otro Mundo" (dunia lain), meskipun tidak mungkin menggantikan musik buatan manusia. Model ini dirilis pada 15 Desember 2022, dan kode juga tersedia secara bebas di GitHub. Ini adalah salah satu dari banyak model yang berasal dari difusi yang stabil. Riffusion diklasifikasikan sebagai subset dari generator teks-ke-musik berbasis AI. Pada bulan Desember 2022, Mubert juga menggunakan difusi stabil untuk mengubah teks deskriptif menjadi loop musik. Pada Januari 2023, Google menerbitkan makalah tentang generator teks-ke-musiknya sendiri yang disebut Musiclm.

Spike AI

Spike AI adalah plugin audio bertenaga AI yang dikembangkan oleh Spike Stent bekerja sama dengan putranya Joshua Stent dan teman Henry Ramsey yang menganalisis trek dan membuat rekomendasi untuk kejelasan dan aspek lain selama pencampuran. Komunikasi dilakukan melalui chatbot yang dilatih pada data pribadi Spike Stent. Plugin ini terintegrasi ke dalam workstation audio digital.

Aplikasi musik

Kecerdasan buatan memiliki potensi untuk mempengaruhi cara produser menciptakan musik dengan menghasilkan iterasi trek berdasarkan isyarat yang diberikan oleh pencipta. Isyarat -isyarat ini memungkinkan AI untuk mengikuti gaya spesifik yang coba dicapai oleh seniman.

AI juga telah digunakan dalam analisis musik di mana ia telah digunakan untuk ekstraksi fitur, pengenalan pola, dan rekomendasi musik.

Komposisi

Kecerdasan buatan telah memiliki dampak besar pada sektor komposisi karena telah mempengaruhi ide -ide komposer/produsen dan memiliki potensi untuk membuat industri lebih mudah diakses oleh pendatang baru. Dengan perkembangannya dalam musik, ia telah digunakan dalam kolaborasi dengan produser. Seniman menggunakan perangkat lunak ini untuk membantu menghasilkan ide dan mengidentifikasi gaya musik dengan mendorong AI untuk mengikuti persyaratan spesifik yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Dampak masa depan teknologi pada komposisi termasuk emulasi dan fusi gaya, serta revisi dan penyempurnaan. Pengembangan jenis perangkat lunak ini dapat memudahkan pendatang baru untuk memasuki industri musik. Perangkat lunak seperti ChatGPT digunakan oleh produsen untuk melakukan tugas-tugas ini, sementara perangkat lunak lain seperti Ozone11 digunakan untuk mengotomatisasi tugas yang memakan waktu dan kompleks seperti penguasaan.

Risiko dan bahaya

Musisi, produser, dan lainnya telah menggunakan alat AI non-generatif selama bertahun-tahun. Cher mempopulerkan auto-tune dengan "percaya" lebih dari seperempat abad yang lalu, dan artis yang tak terhitung jumlahnya sejak itu menggunakannya untuk "memperbaiki" nada mereka. Label rekaman menggunakan AI untuk memindai media sosial untuk penggunaan lagu yang tidak berlisensi yang mereka miliki, dan Shazam bekerja dengan cara yang sama ketika datang untuk mengenali audio. Insinyur menggunakannya untuk merampingkan proses pencampuran dan penguasaan. Baru -baru ini, sutradara mendapatkan kembali Peter Jackson menggunakan teknologi untuk mengisolasi trek individual dari rekaman campuran untuk merekonstruksi percakapan studio dan membuat lagu Beatles yang hilang.

Tetapi ada perbedaan utama antara alat tambahan ini dan aplikasi AI generatif seperti Suno dan Udio, yang dapat membuat seluruh lagu dari hanya beberapa kata. Semua AIS musik baru bekerja sedikit berbeda dan terus berkembang, tetapi mereka umumnya beroperasi dengan cara yang mirip dengan alat AI generatif lainnya: mereka menganalisis kumpulan data yang sangat besar dan menggunakan pola yang ditemukan di dalamnya untuk membuat prediksi probabilistik.

Untuk melakukan ini untuk audio, pengembang mengumpulkan banyak koleksi lagu (melalui perjanjian dengan pemegang lisensi dan/atau dengan mengikis data yang tersedia untuk umum tanpa izin) dan metadata terkait (artis dan judul lagu, genre, tahun, deskripsi, anotasi, apa pun yang relevan dan tersedia). Semua ini biasanya dimungkinkan oleh pekerja bergaji rendah di Global South yang membubuhi data ini pada skala raksasa.

Para pengembang kemudian menyiapkan kumpulan data ini untuk model pembelajaran mesin, yang (singkatnya) merupakan jaringan koneksi yang luas, masing -masing menetapkan "berat" numerik. Manusia kemudian “melatih” model dengan mengajarkannya untuk mengamati pola dalam set data dan memberikan umpan balik kepada model dengan mencetak prediksi. Berdasarkan pola -pola ini, model ini dapat mengambil isyarat audio atau teks pendek dan memprediksi apa yang harus terjadi selanjutnya, dan kemudian apa yang akan terjadi setelah itu, dan sebagainya.

Pengembang mengubah bobot untuk menghasilkan hasil yang lebih dapat didengarkan dan dapat diprediksi dari input yang sama. Generator musik bertenaga AI menggabungkan dua untaian teknologi: alat musik yang telah digunakan oleh para profesional di studio selama beberapa dekade, dan model bahasa besar yang memungkinkan pengguna sehari-hari memanfaatkan kekuatan mereka. Setiap generator musik AI hanya sebagus data yang dilatih. Sistem ini membutuhkan sejumlah besar data, dan model yang dilatih pada dataset yang bias akan mereproduksi bias tersebut dalam outputnya. Suara siapa yang termasuk dalam kotak musik besar ini, dan siapa yang ditinggalkan? Model AI saat ini cenderung mengecualikan petak besar musik, terutama dari tradisi musik yang mendahului teknologi rekaman dan berasal dari non-barat. Seperti yang dirancang saat ini, mereka lebih cenderung menghasilkan suara stereotip dalam genre atau gaya daripada apa pun yang tidak biasa, apalagi inovatif atau menarik. Sistem AI generatif rentan terhadap biasa -biasa saja, tetapi musik transendental ditemukan di pinggiran.

“Apa yang akan hilang dalam kreativitas dan keragaman manusia jika musisi mulai mengandalkan model prediktif yang dilatih pada set data selektif yang mengecualikan sebagian besar budaya dan bahasa dunia?” Lauren Me Goodlad, ketua inisiatif AI kritis Universitas Rutgers, memberi tahu saya.

Dari perspektif hukum, musisi yang menonton model AI belajar dari pekerjaan mereka memiliki keprihatinan yang sama dengan New York Times, Getty, dan penerbit dan pencipta lain yang menggugat perusahaan AI: asal usul data. Sementara beberapa perusahaan berhati -hati untuk melatih model mereka hanya pada data berlisensi, yang lain menggunakan apa pun yang bisa mereka dapatkan, dengan alasan bahwa apa pun dalam domain publik berada di bawah penggunaan yang adil untuk tujuan ini. RIAA, badan perdagangan musik yang dominan di AS, sekarang menggugat Suno dan Udio untuk "pelanggaran hak cipta ... dalam skala besar." (Pengungkapan: Vox Media adalah salah satu dari beberapa penerbit yang telah menandatangani kesepakatan kemitraan dengan Openai. Pelaporan kami tetap mandiri secara editorial.)

Jajak pendapat sering menunjukkan bahwa kebanyakan orang tidak menyetujui perusahaan AI yang menyalin data publik tanpa izin. Tetapi sementara ada sejumlah tuntutan hukum profil tinggi di atas meja, belum jelas bagaimana sistem hukum akan mempengaruhi perusahaan menambang semua kreativitas manusia tanpa izin, apalagi memberi mereka kompensasi. Jika praktik -praktik ini tidak segera terjadi, pemain yang paling tidak cermat akan dengan cepat mendapatkan kekuatan dan pelobi dan pengacara mewah yang menyertainya. (Callousness: Ini bukan hanya untuk mesin!) Masalah ini mendesak sekarang karena mereka menjadi lebih sulit untuk dipecahkan dari waktu ke waktu, dan beberapa di lapangan mendorong kembali. Ed Newton-Rex adalah Wakil Presiden Audio di Stability AI ketika meluncurkan Stable Audio, sebuah musik bertenaga AI dan generator suara, musim gugur yang lalu.

Dia meninggalkan perusahaan hanya beberapa bulan kemudian karena pendiriannya pada pengumpulan data: tim Newton-Rex melatih audio stabil hanya pada data berlisensi, tetapi kepemimpinan perusahaan mengajukan komentar publik dengan kantor hak cipta AS bahwa pengembangan AI adalah “yang dapat diterima , penggunaan yang transformatif, dan secara sosial menguntungkan dari konten yang ada dilindungi oleh penggunaan yang adil. ” Untuk memerangi pengikisan tanpa izin, Newton-Rex mendirikan cukup terlatih, yang memverifikasi dan mensertifikasi kumpulan data yang digunakan oleh perusahaan AI. Untuk saat ini, organisasi nirlaba hanya dapat menyatakan apakah konten dalam dataset perusahaan telah dilisensikan dengan benar. Suatu hari nanti, itu akan dapat memperhitungkan detail yang lebih baik (seperti apakah artis secara eksplisit menyetujui penggunaan tersebut atau tidak hanya memilih keluar) dan masalah lain seperti mitigasi bias.

Sebagai seorang musisi dan komposer musik paduan suara dan piano, ia melihat ini sebagai titik balik untuk lapangan. "Model AI generatif biasanya bersaing dengan data pelatihan mereka," kata Newton-Rex. “Jujur, orang hanya memiliki waktu terbatas untuk mendengarkan musik. Ada kumpulan royalti terbatas. Dan semakin banyak musik yang diciptakan melalui sistem ini, semakin sedikit yang diberikan kepada musisi manusia. "

Seperti yang dicatat oleh Ketua FTC Lina Khan bulan lalu, jika seseorang membuat konten atau informasi yang disalin oleh perusahaan AI, dan kemudian konten atau informasi yang dihasilkan oleh generator AI bersaing dengan produser asli “untuk mengusirnya keluar dari pasar dan mengalihkan Bisnis ... itu bisa menjadi metode persaingan yang tidak adil ”yang melanggar undang -undang antimonopoli.
Marc Ribot adalah salah satu dari lebih dari 200 musisi yang menandatangani Pernyataan Aliansi Hak Artis yang menentang praktik awal tahun ini, dan dia adalah anggota aktif Komite Pengarah AI Aliansi Pekerja Musik. Seorang gitaris yang berpraktik sejak tahun 1970 -an, Ribot telah melihat bagaimana teknologi telah membentuk industri, menonton anggaran rekaman terus menyusut selama beberapa dekade.

"Saya tidak menentang teknologi itu sendiri dengan cara, bentuk atau bentuk apa pun," kata Ribot. Setelah kehilangan rekaman utama yang ia buat di tahun 90 -an, ia sendiri menggunakan AI untuk mengisolasi trek individu dari campuran terakhir. Tetapi dia melihat momen saat ini sebagai peluang penting untuk mendorong kembali terhadap teknologi sebelum perusahaan yang memilikinya menjadi terlalu besar untuk mengaturnya.
"Garis pemisah yang sebenarnya antara yang bermanfaat dan bencana sangat sederhana," kata Ribot. “Ini semua tentang apakah produsen musik atau apa pun yang sedang dimasukkan [karena data pelatihan] memiliki hak persetujuan yang nyata dan fungsional. [Generator musik AI] memuntahkan apa yang mereka konsumsi, dan seringkali mereka menghasilkan barang -barang dengan potongan besar bahan yang dilindungi hak cipta di dalamnya. Itu outputnya. Tetapi bahkan jika mereka tidak melakukannya, bahkan jika output tidak melanggar, input itu sendiri melanggar. "

Ribot mengatakan musisi telah lama acuh tak acuh terhadap AI, tetapi dalam beberapa tahun terakhir dia melihat “perubahan seismik dalam sikap terhadap masalah eksploitasi digital,” yang dipicu oleh Sag-Aftra dan Writers Guild of American tahun lalu, tuntutan hukum yang sedang berlangsung terhadap perusahaan AI yang sedang berlangsung tahun lalu terhadap perusahaan AI yang sedang berlangsung tahun lalu yang berkelanjutan terhadap AI yang sedang berlangsung tahun lalu , dan pemahaman yang lebih besar tentang kapitalisme pengawasan dan kebebasan sipil.

Sementara musisi mungkin telah bertemu satu sama lain sebagai pesaing hanya beberapa tahun yang lalu - bahkan jika kue semakin kecil, masih ada beberapa artis yang bisa menjadi kaya - AI menjadi ancaman bagi seluruh industri yang mungkin tidak menguntungkan bahkan yang paling beruntung dari mereka.

Apa yang bisa dan bisa dilakukan AI

Salah satu contoh musik pertama yang dibuat oleh kecerdasan buatan tanggal kembali ke tahun 1956: karya untuk kuartet string yang disusun oleh komputer Illiac I dan diprogram oleh University of Illinois di profesor Urbana-Champaign Lejaren Hiller dan Leonard Isaacson.

Mengikuti lompatan teknologi beberapa tahun terakhir, seniman seperti Holly Herndon, ARCA, Yacht, Taryn Southern, dan Brian Eno sekarang menggunakan AI generatif untuk bereksperimen dengan praktik kreatif mereka. Kecenderungan AI untuk menghasilkan "halusinasi" dan hasil tidak masuk akal lainnya, sementara berbahaya dalam konteks lain, bisa menjadi sumber inspirasi dalam musik. Sama seperti teknologi audio lainnya telah didefinisikan oleh disonansi mereka-distorsi CD, kompresi 8-bit, suara manusia yang retak terlalu kuat untuk tenggorokan yang memancarkannya, "peristiwa yang terlalu penting untuk media yang dimaksudkan untuk merekamnya," seperti Brian Eno menulis di tahun dengan lampiran bengkak-musik yang dihasilkan mungkin paling berharga saat paling berbeda. Ivan Paz, seorang musisi dengan gelar PhD dalam Ilmu Komputer, sedang mengembangkan sistem AI untuk penampilan live -nya sendiri.

Dimulai dengan layar kosong, ia menulis kode secara real time (ditampilkan untuk dibaca oleh audiens) dan melatih model dengan menanggapi suara yang dibuatnya, yang bisa tidak terduga, menggelegar, atau sekadar bencana biasa. Hasilnya agak seperti memainkan instrumen, tetapi juga seperti berimprovisasi dengan musisi lain. "Jika algoritma Anda beroperasi pada level yang sangat rendah, maka Anda merasa seperti sedang memainkan alat musik karena Anda benar -benar mengutak -atik, misalnya, parameter sintesis," kata Paz. "Tetapi jika algoritma menentukan bentuk sepotong musik, maka itu seperti bermain dengan agen yang menentukan apa yang terjadi selanjutnya."

Untuk sebuah pameran di Center for Contemporary Culture di Barcelona awal tahun ini, Paz bekerja dengan penyanyi Maria Arnal untuk membuat model rendering timbre untuk suaranya. Mereka meminta pengunjung untuk menyanyikan potongan lagu pendek; Model kemudian mencampur suara -suara itu dengan Arnal untuk membuat suara bernyanyi baru. Dalam proyek lain, kolega Paz Shelley Knotts melatih model pada komposisinya sendiri untuk menghindari pengulangan dalam karyanya: ia menganalisis musiknya untuk mendeteksi pola, tetapi alih -alih menyarankan langkahnya yang paling mungkin, itu menunjukkan kelanjutan yang lebih kecil kemungkinannya.

Langkah selanjutnya dalam evolusi musik AI mungkin turun ke kecepatan pemrosesan. Pengkodean langsung dimungkinkan dengan beberapa jenis model, tetapi yang lain terlalu lama untuk membuat musik untuk membuatnya dalam pertunjukan langsung. Instrumen elektronik seperti synthesizer awalnya dirancang untuk meniru suara akustik dan telah mengembangkan karakter unik mereka sendiri dari waktu ke waktu. Paz melihat potensi utama AI generatif sebagai menciptakan suara baru yang tidak dapat kita bayangkan saat ini, apalagi memproduksi. Dalam konteks ini - di mana AI membantu seorang pemain - AI tidak lebih cenderung untuk "mengganti" musisi daripada tuner digital atau menunda pedal.

Namun, sudut -sudut lain dari industri musik mengadopsi AI untuk tujuan yang lebih mengganggu. Meskipun AI mungkin tidak (dan tidak pernah bisa) menciptakan musik lebih baik daripada manusia, sekarang dapat membuat musik yang dapat diterima dengan kecepatan yang jauh lebih cepat dan dalam skala yang lebih besar - dan "dapat diterima" seringkali merupakan satu -satunya bilah yang harus dibersihkan oleh trek.

Sebagian besar waktu, ketika Anda mendengar musik, Anda tidak tahu siapa yang membuatnya. Jingle yang Anda dengar di sebuah iklan. Skor ambient dalam film atau acara TV, podcast atau video game. Loop A hip-hop produser sampel menjadi ketukan. Ini adalah bagian dari industri yang paling mungkin dibatalkan oleh AI generatif. Bloomberg melaporkan bahwa guru menggunakan Suno untuk membuat alat bantu pengajaran musik. Gizmodo mencatat bahwa audiens target untuk Project Music Genai Control Adobe, generator musik bertenaga AI lainnya, adalah orang-orang yang ingin membuat musik latar dengan cepat dan murah, seperti podcaster dan YouTuber, dengan kemampuan untuk menentukan suasana hati, nada, dan panjang dari trek.
Apakah Anda suka atau bahkan menyadarinya, jenis musik ini secara historis telah dibuat oleh manusia. Tetapi generasi musik AI otomatis dapat membuat para musisi ini memiliki pekerjaan mereka - dan banyak dari mereka menggunakan pendapatan itu untuk mendukung pengejaran mereka yang lebih kreatif, tetapi kurang layak secara finansial. Anda mungkin tidak pernah melihat musisi AI di atas panggung, tetapi Anda mungkin masih akan melihat lebih sedikit musisi manusia karena teknologinya.

Untuk bagian mereka, pemain berpengaruh dalam industri musik sudah percaya bahwa AI akan menjadi andalan bisnis mereka - mereka khawatir tentang siapa yang akan menuai manfaatnya. Spotify tidak akan membatasi musik yang dihasilkan AI kecuali itu benar-benar imitasi, yang berisiko litigasi. Universal Music Group (UMG) dan YouTube telah meluncurkan YouTube Music AI Inkubator untuk mengembangkan alat AI dengan artis UMG. Sementara itu, UMG juga merupakan salah satu dari lebih dari 150 organisasi-termasuk ASCAP, BMI, RIAA, dan AFL-CIO-dalam Koalisi Kampanye Seni Manusia, yang berupaya membangun kerangka kerja etis untuk penggunaan AI di bidang kreatif. Mereka tidak ingin melarang teknologi, tetapi mereka menginginkan saham dalam hasilnya.

Dengan lebih dari 100.000 trek baru yang diunggah ke layanan streaming setiap hari, platform streaming digital memiliki insentif yang kuat untuk mengurangi pangsa pelacakan buatan manusia, bebas royalti yang dimainkan pengguna mereka. Spotify sendiri membayar $ 9 miliar dalam royalti tahun lalu, sebagian besar pendapatan $ 14 miliar. Perusahaan streaming musik terbesar di dunia telah secara historis meningkatkan ketersediaan dan visibilitas trek gratis, dan dapat terus melakukannya. Generator musik bertenaga AI adalah cara mudah untuk membuat musik gratis yang dapat menggantikan artis yang berpenghasilan nyata dan royalti dari daftar putar populer, mengalihkan pendapatan streaming dari artis dan ke platform itu sendiri.

Ada kekuatan baru - dan bahaya baru - untuk seniman mapan. Setelah stroke, bintang country Randy Travis mengalami kesulitan berbicara, apalagi bernyanyi, tetapi dengan bantuan AI dilatih pada katalognya yang ada, ia dapat mereproduksi vokalnya secara digital.

Sementara itu, seorang produser anonim dapat menciptakan kolaborasi Drake/The Weeknd yang terdengar dapat dipercaya dan mengumpulkan jutaan aliran. Pada bulan Mei, produser Metro Boomin mendapat kecaman selama daging sapi kehidupan nyata Drake dengan Kendrick Lamar. Metro Boomin merilis beat dengan sampel yang dihasilkan AI untuk digunakan siapa pun, yang kemudian dicicipi Drake dan mengetuk, merilis trek baru ke layanan streaming. King Willonius, yang menggunakan Udio untuk membuat trek asli yang dimeominasi Metro Boomin, mempekerjakan seorang pengacara untuk mempertahankan hak atas kontribusinya.
Contoh -contoh terbaru ini menunjukkan bagaimana musik yang dibuat dengan cepat dapat membuat musik dibuat dengan baik. Dalam ekonomi streaming, volume dan kecepatan adalah segalanya: seniman diberi insentif untuk menghasilkan kuantitas, bukan kualitas.

“[Hit yang dihasilkan AI di masa depan] tidak akan menjadi sesuatu yang orang kembali dan mempelajari cara mereka terus melakukan dengan rilis besar era rekaman,” kata musisi Jamie Brooks. Brooks telah merilis rekaman dengan namanya sendiri dan dengan senam elit band dan jenis kelamin default, dan blog tentang industri musik di buletinnya The Seat of Loss. “Tapi itu masih menghasilkan keterlibatan, dan dunia di mana apa pun yang ada di puncak grafik Spotify tidak dimaksudkan untuk bertahan, itu hanya dimaksudkan untuk menghibur hari itu dan tidak pernah dipikirkan lagi, akan menjadi hal yang baik untuk semua perusahaan ini . Mereka tidak membutuhkan seni untuk menghasilkan uang.

”Begitu banyak teknologi saat ini ada terutama untuk meniru atau menyederhanakan, yang dapat menumbuhkan amatirisme. Berbagi file telah membuat catatan kompulsif mengumpulkan dapat diakses oleh siapa pun dengan hard drive dan modem, kamera ponsel telah memungkinkan semua orang di kerumunan untuk mendokumentasikan pertunjukan, dan sekarang streaming audio memberi kita semua daftar putar dinamis yang disesuaikan dengan suasana hati dan kohort iklan kita. AI generatif juga bisa membuat penciptaan musik lebih mudah bagi non-ahli. Ini secara radikal dapat mengubah tidak hanya seberapa banyak musik yang kita dengar, tetapi hubungan kita dengan bentuk secara keseluruhan. Jika membuat lagu hit tidak memerlukan upaya lebih dari menulis tweet viral, banyak energi kreatif yang saat ini terkandung di media sosial dapat diarahkan untuk menghasilkan musik berdasarkan petunjuk.

Brooks melihatnya sebagai fenomena regresif, menekankan kedalaman yang tak lekang oleh waktu, menduduki puncak tangga lagu dengan meme audio dan single inovatif yang ditujukan untuk pendengar yang paling canggih, sama seperti gelombang udara yang pernah didominasi oleh lagu -lagu kosong seperti “Take Me Out ke permainan bola, Airwaves dulunya didominasi oleh lagu -lagu kosong seperti“ Take Me Out ke Ball Game The Ball, sama seperti udara yang didominasi oleh lagu -lagu kosong seperti “Take Me Out the Ball To the Ball, , ”Ditulis oleh dua orang yang belum pernah ke pertandingan bisbol.

"Itulah arah layanan ini akan mendorong musik," kata Brooks. “Ini tidak akan tentang kreativitas sama sekali. Di antara cara kerja model -model ini dan feed algoritmik, itu semua hanyalah gudang besar di masa lalu. Itu tidak akan memajukan rekaman dalam suara. Ini akan mempercepat catatan dari pusat budaya pop Amerika ke tempat sampah. ”

Hak Cipta dan Musik AI

Salah satu masalah yang paling diperdebatkan seputar AI dalam kekhawatiran industri musik yang menghasilkan uang dari pekerjaan yang dihasilkan AI, terutama jika algoritma tersebut dilatih menggunakan materi berhak cipta yang ada. Pada bulan Maret 2023, Kantor Hak Cipta AS meluncurkan inisiatif untuk menyelidiki masalah hak cipta terkait AI. Camp yakin bahwa regulator akan masuk dan membuat tambalan, tetapi ia khawatir masalah ini sulit dipecahkan karena sistem hak cipta AS yang dioperasikan oleh seniman.

"Sejumlah undang -undang dan preseden yang pada akhirnya mengarah ke sistem hak cipta modern kita tidak cocok dengan apa yang terjadi dalam musik saat ini," kata Camp. “Saya percaya bahwa pencipta harus memiliki kepengarangan, harus dikreditkan, dan harus dikompensasi. Tetapi sekali lagi, seluruh sistem yang melaluinya kita melakukan itu sangat usang. ”

Musik AI masih berada di area abu -abu yang sah, mengajukan pertanyaan apakah kompromi dimungkinkan di mana seniman dikreditkan, dikompensasi, dan menyetujui penggunaan pekerjaan atau kemiripan mereka dengan AI tanpa membatasi potensi kreativitas musik menggunakan teknologi AI. Hingga taraf tertentu, seni turunan dari seni lain, dan apa inspirasi dan apa yang saat ini pencurian kabur. Beberapa label rekaman mulai melawan.

Pada bulan Mei 2023, Universal Music Group meminta layanan streaming untuk memblokir penggunaan musik yang dihasilkan AI, dengan mengatakan ia menggunakan musik artis mereka untuk melatih algoritma dan bahwa mereka akan mengambil tindakan hukum jika perlu. Spotify menanggapi dengan menghapus 7 persen musik yang dihasilkan AI di platformnya, menyamakan puluhan ribu lagu. Pada bulan Juli 2023, UMG meminta Kongres untuk memberlakukan kebijakan nasional untuk melindungi pencipta dari pelanggaran hak cipta bertenaga AI. Label rekaman adalah salah satu dari 40 anggota yang bergabung dengan Kampanye Seni Manusia, sebuah organisasi yang mengadvokasi penggunaan AI yang bertanggung jawab.

Di Amerika Serikat, kerangka hukum saat ini cenderung menerapkan undang -undang hak cipta tradisional untuk AI, meskipun ada perbedaan dari proses kreatif manusia. Namun, karya musik yang dibuat semata -mata oleh AI tidak dilindungi oleh hak cipta. Dalam Kompendium Praktik Kantor Hak Cipta, Kantor Hak Cipta menyatakan bahwa mereka tidak akan memberikan hak cipta untuk "karya -karya yang tidak memiliki kepenulisan manusia" dan "Kantor tidak akan mendaftarkan karya yang dibuat oleh mesin atau hanya dengan proses mekanik yang beroperasi secara acak atau otomatis tanpa secara acak atau otomatis tanpa secara acak atau otomatis tanpa secara acak atau otomatis tanpa secara acak atau otomatis tanpa secara acak atau otomatis tanpa otomatis atau otomatis secara acak atau otomatis atau otomatis secara acak atau otomatis tanpa secara acak atau otomatis tanpa secara acak atau secara otomatis Masukan kreatif atau intervensi dari penulis manusia. " Pada bulan Februari 2022, Dewan Peninjau Hak Cipta menolak aplikasi hak cipta untuk karya seni yang dihasilkan AI dengan alasan bahwa itu “tidak memiliki kepenulisan manusia yang diperlukan untuk mempertahankan klaim hak cipta.”

Situasi di Uni Eropa (UE) mirip dengan yang ada di AS, karena kerangka hukumnya juga menekankan peran keterlibatan manusia dalam karya -karya yang dilindungi hak cipta. Menurut Kantor Kekayaan Intelektual Uni Eropa dan hukum kasus baru -baru ini dari Pengadilan Kehakiman Uni Eropa, kriteria orisinalitas mensyaratkan bahwa sebuah karya menjadi penciptaan intelektual penulis sendiri, yang mencerminkan identitas penulis, dibuktikan dengan pilihan kreatif yang dibuat selama penciptaannya , membutuhkan tingkat keterlibatan manusia tertentu. Proyek Europe yang menciptakan kembali, yang didanai oleh program penelitian dan inovasi Horizon 2020 Uni Eropa, menggali tantangan yang ditimbulkan oleh konten yang dihasilkan AI, termasuk musik, menawarkan kepastian hukum dan perlindungan seimbang yang mendorong inovasi sambil menghormati aturan hak cipta. Pengakuan Aiva menandai keberangkatan yang signifikan dari pandangan tradisional tentang kepengarangan dan hak cipta di bidang komposisi musik, yang memungkinkan para pemain AI untuk merilis musik dan menerima royalti. Pengakuan ini menjadikan AIVA pelopor dalam pengakuan formal AI dalam produksi musik.

Kemajuan terbaru dalam kecerdasan buatan oleh kelompok -kelompok seperti stabilitas AI, Openai, dan Google telah menyebabkan sejumlah besar tuntutan hukum pelanggaran hak cipta diajukan terhadap teknologi generatif, termasuk musik AI. Jika tuntutan hukum ini berhasil, dataset model pembelajaran mesin yang memberi daya pada teknologi ini akan terbatas pada domain publik.

Drake dan The Weeknd

Meskipun tidak ada banyak preseden hukum untuk kloning suara, untuk selebriti itu bisa jatuh di bawah hak publisitas mereka sebagai pelanggaran gambar, nama, dan suara mereka. Salah satu contoh kunci dari tahun lalu adalah ketika seorang tiktoker pergi dengan nama Ghostwriter menggunakan AI untuk membuat duet palsu antara Drake dan The Weeknd disebut "Heart on My Sleeve." Lagu itu telah diturunkan, tetapi versi masih mengambang di internet.

"Di satu sisi, Anda bisa berpendapat bahwa ini adalah karya asli," kata Wears. “Di sisi lain, itu bisa dilihat sebagai bentuk pelanggaran, ketika AI belajar menulis lirik dengan gaya Drake dengan menganalisis katalognya, tanpa izin tegasnya. Kekhawatiran lain adalah penggunaan nama dan rupa seniman yang tidak sah. "

Kemampuan untuk menyalin nama dan rupa seseorang menggunakan AI mengganggu industri musik, serta industri hiburan secara keseluruhan. Salah satu tuntutan utama pemogokan SAG-Aftra saat ini adalah untuk melindungi pencipta dari memiliki pekerjaan mereka yang digunakan untuk melatih generator AI, dan aktor memiliki kemiripan dan suara mereka yang disalin tanpa persetujuan.

Masalah etika dengan AI

Hak cipta hanyalah salah satu dari banyak masalah etika di sekitar AI, dan penting untuk diingat bahwa teknologi ini dan perkembangannya bukan tanpa konsekuensi.

Salah satu kekhawatiran langsung adalah bias dalam melatih dataset. Contohnya adalah rapper FN Meka, yang menandatangani kontrak dengan Capitol Music Group pada tahun 2022 tetapi kemudian menjatuhkan kontrak karena melanggengkan stereotip rasial.

"Salah satu masalah besar adalah sampah dan sampah keluar," kata Camp. “Jika kami melatih model bahasa ini, atau generator gambar ini, atau generator musik ini pada data yang secara inheren bias, secara inheren rasis, maka semua yang kami minta akan melanggengkan stereotip tersebut. Kita perlu memastikan bahwa kita memiliki data yang baik dan kita memantau. ”

Memantau data itu bukan tanpa kerugiannya. Kekhawatiran etis lainnya adalah proses pelatihan, yang disebut "pembelajaran penguatan," yang melibatkan penyediaan umpan balik manusia pada berbagai konten yang mengganggu. Sebuah episode terbaru dari The Wall Street Journal Podcast, jurnal ini menampilkan seorang pekerja data Kenya yang, di antara banyak lainnya, membantu melatih chatgpt untuk membedakan "benar dari salah" dengan biaya kesehatan mental yang sangat tinggi.

"Pada dasarnya, itu memberikan jempol ke atas atau acungan jempol pada tanggapan," kata Camp. “Apakah ini respons yang tidak pantas? Apakah terlalu kejam atau grafik atau mengganggu? Openai mengontrak pekerjaan itu kepada orang -orang di Kenya, membayar mereka $ 2 per jam untuk membaca tanggapan -tanggapan itu. Jadi bayangkan dibayar $ 2 per jam untuk muncul untuk bekerja dan membaca beberapa teks yang paling mengerikan dan mengganggu secara psikologis, dan Anda melakukannya selama 10 jam, dan kemudian Anda pulang dan semuanya berputar -putar di kepala Anda. Jadi ada banyak kekurangan dalam cara sosis dibuat sekarang. ”

Musik Deepfakes

Pengembangan AI dalam musik yang lebih baru adalah penggunaan audio deepfakes untuk memalsukan lirik atau gaya musik dari lagu yang ada untuk menyerupai suara atau gaya artis lain. Ini telah menimbulkan banyak kekhawatiran tentang legalitas teknologi, serta etika penggunaannya, terutama dalam konteks identitas artistik. Selain itu, ia juga telah mengajukan pertanyaan tentang siapa yang dikreditkan untuk karya -karya ini. Karena AI tidak dapat memiliki kepengarangannya sendiri, spekulasi saat ini menunjukkan bahwa tidak akan ada jawaban yang jelas sampai keputusan lebih lanjut dibuat tentang teknologi pembelajaran mesin secara umum. Langkah -langkah pencegahan terbaru telah mulai dikembangkan oleh Google dan Universal Music Group, yang telah memperhitungkan royalti dan atribusi kredit untuk memungkinkan produsen menyalin suara dan gaya seniman.

“Hati di lengan bajuku”

Pada tahun 2023, seorang seniman yang dikenal sebagai Ghostwriter977 menciptakan Deepfake musikal yang disebut "Heart on My Sleeve" yang mengkloning suara Drake dan The Weeknd dengan memberi makan satu set trek vokal dari masing -masing artis ke dalam algoritma pembelajaran yang mendalam, menciptakan model buatan dari masing -masing Suara masing -masing artis yang bisa dicocokkan dengan vokal referensi asli dengan lirik asli. Lagu ini diajukan untuk pertimbangan Grammy untuk lagu rap terbaik dan lagu tahun ini. Itu menjadi viral dan mendapatkan popularitas di Tiktok dan menerima respons positif dari penonton, yang mengarah ke rilis resminya di Apple Music, Spotify, dan YouTube pada bulan April 2023. Banyak yang percaya bahwa trek itu sepenuhnya ditulis oleh perangkat lunak AI, tetapi produser mengklaim itu Penulisan lagu, produksi, dan vokal asli (sebelum konversi) masih dilakukan olehnya. Lagu itu kemudian dihapus dari daftar nominasi Grammy karena tidak memenuhi persyaratan untuk pertimbangan Grammy. Lagu ini dihapus dari semua platform musik oleh Universal Music Group. Lagu ini adalah titik balik untuk kloning suara menggunakan kecerdasan buatan, dan sejak itu, model telah dibuat selama ratusan, jika tidak ribuan, penyanyi dan rapper populer.

“Dari mana asalnya”

Pada 2013, penyanyi country Randy Travis menderita stroke yang membuatnya tidak bisa bernyanyi. Sementara itu, vokalis James Dupré melakukan tur atas namanya, membawakan lagu -lagunya. Travis dan produser lama Kyle Lehning merilis lagu baru pada Mei 2024 berjudul "Where That berasal," lagu baru pertama Travis sejak stroke. Rekaman ini menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menciptakan kembali suara vokal Travis, yang disusun dari lebih dari 40 rekaman vokal yang ada bersama dengan rekaman Dupré.

Alat musik AI

Sekarang kita telah membahas apa itu AI, serta beberapa kelemahan utamanya, kita dapat membahas alat -alat musik AI yang ada. Di Berklee Onsite 2023, sebuah konferensi musik tahunan yang diadakan di kampus Berklee College of Music di Boston, Wares berbagi beberapa alat musik AI untuk diketahui; Beberapa Anda dapat mulai belajar sekarang, dan beberapa yang mungkin ingin Anda pelajari.

BandLab Songstarter

Aplikasi Songstarter Bandlab adalah generator lagu bertenaga AI yang memungkinkan Anda memilih genre, memasuki lirik lagu (dan emoji), dan itu akan menghasilkan ide-ide gratis. Anda kemudian dapat membawa ide -ide itu ke dalam fitur studio mereka untuk menjadikannya milik Anda. Ini cara yang bagus untuk memulai lagu jika Anda membutuhkan inspirasi awal.

Midjourney

Sebagai salah satu generator gambar bertenaga AI paling populer, Midjourney dapat digunakan untuk membuat seni album, sampul lagu, poster, loop spotify, gambar merch, dan banyak lagi. Apa yang membedakannya dari beberapa generator gambar bertenaga AI lainnya adalah gaya surealis, seperti mimpi, yang mungkin lebih cocok untuk proyek musik. Program ini mudah digunakan, tetapi ada kurva pembelajaran yang pasti. Seperti banyak program teknologi baru, pastikan untuk menonton beberapa tutorial sebelum menyelam.

Campurkan monolit

Plugin Mix Monolith adalah sistem pencampuran otomatis dari Ayaic yang bahkan akan mengeluarkan campuran Anda. Dalam artikel Mix Online, pengembang mengatakan, "Tujuannya bukan untuk secara otomatis membuat campuran yang sudah jadi, tetapi untuk membangun hubungan gain mendasar antara trek dan memastikan penyesuaian gain yang tepat."

Landr Ai Mastering

Alat Mastering AI Landr memungkinkan Anda untuk menyeret dan menjatuhkan trek Anda ke dalam program, yang kemudian menganalisisnya dan menawarkan opsi sederhana untuk gaya dan volume. Setelah Anda memilih dua opsi ini, program akan menguasai trek Anda, memberi Anda lebih banyak opsi untuk jenis file dan metode distribusi. Landr menawarkan lebih dari 20 juta trek yang telah dicampur dengan program mereka.

AIVA

AIVA adalah program kecerdasan buatan yang telah dilatih pada lebih dari 30.000 skor ikonik dari sejarah. Anda dapat memilih dari beberapa gaya musik yang telah ditentukan, dari bioskop modern hingga bioskop abad kedua puluh, dari tango hingga jazz. Anda kemudian memiliki opsi untuk memasukkan tanda tangan kunci, tanda tangan waktu, tempo, instrumentasi, durasi, dan banyak lagi. Jika Anda tidak tahu harus masuk apa, Aiva akan melakukannya untuk Anda. Akhirnya, Anda dapat menghasilkan trek, menyesuaikan instrumentasi, dan mengunggah berbagai jenis file. Sebagai pelanggan, Anda memiliki lisensi hak cipta lengkap untuk semua yang Anda buat.

Chatgpt untuk musisi

Salah satu alat AI yang paling banyak digunakan, Openai's ChatGPT memiliki berbagai kegunaan untuk musisi. Perusahaan saat ini sedang diselidiki oleh Komisi Perdagangan Federal, jadi Anda harus mengambil tindakan pencegahan tentang informasi apa yang Anda bagikan dengan ChatGPT, serta memverifikasi fakta yang Anda terima dari ChatGPT.

Dengan mengingat hal itu, program ini memang memiliki potensi untuk mengurangi waktu yang Anda habiskan untuk tugas yang membawa Anda menjauh dari benar -benar membuat musik. Wares dan Camp telah bereksperimen dengan chatgpt sejak dirilis dan memiliki beberapa tips spesifik yang mungkin ditemukan oleh musisi dan profesional musik.

Strategi Media Sosial

Media sosial bisa menjadi wastafel waktu yang sangat besar bagi musisi amatir, dan chatgpt dapat membantu meringankan beban. Wares mengatakan Anda dapat mulai dengan memberi tahu chatgpt seperti apa artis Anda, genre musik apa yang Anda mainkan, dan apa hobi dan minat Anda. Kemudian Anda dapat meminta 30 potong konten selama 30 hari ke depan di seluruh Tiktok, Instagram, Facebook, atau platform media sosial apa pun yang Anda gunakan. Anda tidak hanya dapat meminta ide konten media sosial, tetapi Anda juga dapat meminta chatgpt untuk membuat keterangan dan tagar yang dioptimalkan.

Pengendara Teknis untuk Tur

Saat melakukan tur, musisi biasanya akan mempekerjakan seseorang untuk membuat pengendara teknis yang menguraikan semua detail yang diperlukan untuk melakukan pertunjukan mereka. Ini bisa mencakup peralatan, pengaturan panggung, rekayasa suara, pencahayaan, keramahtamahan, kontrak pertunjukan, rencana perjalanan tur, opsi tempat, harga tiket, dan banyak lagi. Wares mengatakan chatgpt bisa menjadi orang yang menulis pengendara teknologi itu, dan baru -baru ini bekerja dengan band untuk merencanakan tur mereka menggunakan teknologi.

“Kami mulai dengan membuat pengendara teknologi mereka, yang mencakup persyaratan lini belakang, daftar input terperinci, dan bahkan rekomendasi mikrofon spesifik, semuanya berdasarkan beberapa tips sederhana,” kata Wares. “Kami kemudian meminta rekomendasi tentang rencana perjalanan tur di timur laut, berapa banyak yang harus kami kenakan untuk tiket, dan ide -ide merch berdasarkan minat unik dan demografi basis penggemar band. Apa yang akan memakan waktu berhari -hari dilakukan dalam waktu kurang dari satu jam. ”

Lirik Lagu Menulis

Jika Anda membutuhkan bantuan menulis lirik lagu, membutuhkan inspirasi, atau ingin menggunakan beberapa saran kata, chatgpt bisa menjadi alat penulisan lagu yang berguna. Camp memberikan contoh bekerja dengan mantan mahasiswa Berklee Julia Perry (yang mewawancarai mereka untuk artikel Berklee Now tentang AI dan musik) untuk menghasilkan ide lagu menggunakan chatgpt.

“Kami berbicara tentang bagaimana alam semesta adalah sihir, dan bagaimana dia ingin mengekspresikan kebenaran yang mendalam dan tidak diketahui tentang alam semesta ini,” kata Camp. "Dan pada dasarnya saya memadatkan semua yang dia katakan menjadi dua atau tiga paragraf dan berkata [chatgpt], beri saya 20 kalimat pembuka untuk lagu ini."

Mereka akhirnya menggunakan salah satu dari 20 opsi sebagai titik awal untuk lagu baru.

Menulis konten

ChatGPT dapat membantu dengan berbagai tugas penulisan konten dan copywriting, apakah itu menulis siaran pers, bio dengan beberapa karakter panjang, strategi rilis album, posting blog, salinan situs web, email, dan banyak lagi.

Perjanjian dan kontrak

Di dunia yang ideal, Anda akan meminta pengacara menulis dan meninjau semua perjanjian dan kontrak Anda, tetapi itu tidak selalu realistis atau terjangkau. Dalam beberapa kasus, Anda mungkin ingin membuat chatgpt merancang perjanjian daripada tidak memiliki apa -apa sama sekali. Ini dapat digunakan untuk perjanjian manajemen, perjanjian band, lembar split, perjanjian kinerja, dan banyak lagi. Tetapi sekali lagi, seorang pengacara hiburan selalu lebih disukai jika memungkinkan.

Dimana orang -orangnya?

Keadaan musik generatif AI saat ini lebih campuran dan kecocokan daripada generasi sejati. Ini bukan benar -benar band penghormatan, melainkan pendekatan yang luas untuk kebangkitan. Ini hanya dapat menghasilkan suara dari apa yang ada dalam data pelatihan, dan sementara itu dapat menggabungkan, mencampur, dan membiaskan elemen -elemen itu dengan cara -cara baru, itu tidak dapat benar -benar bereksperimen di luar itu.

Musisi akan memberi tahu Anda bahwa hanya ada sejumlah catatan yang dapat dimainkan, atau bahwa semua suara hanyalah masalah frekuensi dan panjang gelombang, dan oleh karena itu hanya ada jumlah terbatas dari apa yang dapat dilakukan dalam istilah musik murni. Tapi ada lebih banyak musik daripada hanya mengatur beberapa akord atau ritme, sama seperti ada lebih banyak untuk membuat resep daripada hanya memilih dari daftar bahan dan teknik yang terbatas.

Ribo adalah seorang gitaris yang dikenal karena eksperimen dan kemampuannya untuk menarik dari pengaruh yang berbeda dan mencampurnya menjadi sesuatu yang baru. Pada pandangan pertama, ini terdengar sangat mirip dengan proposisi nilai yang diajukan oleh para pendukung AI generatif, tetapi ia mengatakan ada perbedaan mendasar antara manusia dan mesin yang melakukan hal yang sama.

"Saya tidak bisa melewati solo blues 12-bar tanpa mengutip seseorang," kata Ribot. “Kami harus memberikan hak istimewa hak asasi manusia untuk melakukan itu. Saya cukup pandai mengetahui saat saya melewati batas. Saya tahu saya bisa mengutip bagian ini dari lagu Charlie Parker tanpa menjadi lagu Charlie Parker, dan saya tahu saya bisa mengacaukannya dengan buruk dan itu akan keren. "
Album Ribot tahun 1990 Cosmopolitans Rootless termasuk sampul Jimi Hendrix "The Wind Cries Mary." Dalam penghormatan kepada Hendrix, versi Ribot adalah abstrak, liriknya menggonggong di atas gitar yang gatal, memiliki sedikit kemiripan dengan lagu asli selain nada gitar, menghilangkan melodi, akord, dan ritme Hendrix. Namun, Ribot mendaftarkannya sebagai sampul di album dan membayar royalti mekanis pada setiap penjualan atau aliran.
"Sistem ini perlu dilestarikan dan layak diperjuangkan," kata Ribot. “Kami tidak dibayar upah minimum saat kami duduk dalam catatan. Kami tidak memiliki jaminan bahkan saat kami tampil. [Hak cipta] secara harfiah adalah satu -satunya hak ekonomi yang kami miliki. ”

Praktik diskursif Ribot adalah bagian dari tradisi panjang: musik sebagai media ditentukan oleh kesadaran dan rasa hormat untuk apa yang terjadi sebelumnya, apa yang masih bisa tumbuh dan berubah, dan tidak hanya didaur ulang. “Apa yang mendorong perubahan dalam musik adalah perubahan suasana hati orang, kebutuhan dan kemungkinan mereka, dan apa yang mereka sukai dan yang membuat mereka kesal. Orang dapat belajar mengambil perasaan, peristiwa, dan kepenuhan hidup mereka dan mewakili mereka pada gitar atau piano mereka. Ini memperluas lapangan saat pengalaman mengembang, sejarah memperpanjang, dan pita muncul yang membutuhkan ekspresi dan ide. ”

Secara historis, ada kontrak sakral antara musisi dan penonton yang menyiratkan keaslian dan kemanusiaan. Dari jutaan penggemar Taylor Swift yang menghadiri Tur ERAS, banyak yang bisa memberi Anda akun terperinci tentang kehidupan pribadinya. Hal yang sama berlaku untuk penonton Beyoncé, Harry Styles, Elton John, atau artis tur terbesar. Anda membutuhkan orang sungguhan untuk menjual stadion. Tidak ada yang akan menonton penyanyi bertopeng jika mereka tidak berpikir mereka akan mengenali para pemain ketika mereka terbuka kedok.

Ketika kita mendengarkan musik dengan sengaja, kita sering mendengarkan hermeneutik, seolah -olah lagu itu adalah pintu menuju ruang yang lebih besar untuk memahami pengalaman dan perspektif orang lain. Pertimbangkan nirvana. Karena penyimpangan estetika Grunge memenuhi teknologi studio modern pada saat yang tepat, Nevermind menemukan khalayak yang besar bukan hanya karena cara kedengarannya, tetapi karena busur pribadi Kurt Cobain - kebangkitan meteorik dan kematian dini yang tragis dari seorang anak pinggiran kota yang cemas yang menjadi sebuah Superstar rock dengan secara terbuka menantang (beberapa) konvensi bintang pop-dipaksakan dengan orang-orang.

Sementara band ini mengakui para musisi yang menginspirasi mereka - pixies, band celah, dan lainnya - catatan Nirvana pada akhirnya merupakan produk unik dari pilihan yang dibuat oleh Cobain, teman bandnya, dan kolaborator mereka, sebuah ekspresi dan refleksi dari pengalaman dan cita -cita mereka . Seni, menurut definisi, adalah produk dari pengambilan keputusan manusia.

Beberapa musik yang dihasilkan AI, seperti bentuk-bentuk lain dari proses musik, masih mempertahankan elemen manusia itu: karena seniman seperti Ivan Paz dan Shelley Knotts sangat bergantung pada model otomatis, mereka membuat sistem, membuat keputusan yang tak terhitung jumlahnya tentang cara kerjanya, dan memutuskan apa yang harus dilakukan Lakukan dengan suara apa pun yang dihasilkannya.
Tetapi musik AI yang mengancam musisi manusia, yang membutuhkan sedikit lebih dari beberapa kata dan menghasilkan seluruh lagu dari mereka, secara inheren terbatas karena hanya dapat terlihat ke dalam dan ke belakang dalam waktunya dari datanya, tidak pernah ke luar dan dengan demikian tidak pernah maju. Gitar itu ditemukan berabad -abad yang lalu, tetapi model AI yang dilatih tentang musik sebelum masa kejayaan Sister Rosetta Tharpe di tahun 1940 -an tidak mungkin menghasilkan sesuatu yang menyerupai gitar listrik. Hip-hop adalah gaya musik berdasarkan pengambilan sampel dan pengemasan ulang karya seniman lain (kadang-kadang dalam bentuk atau konteks yang tidak disukai oleh artis asli), tetapi model yang dilatih tentang musik sebelum 1973 tidak akan dapat menciptakan sesuatu seperti itu.

Ada banyak alasan mengapa orang mendengarkan musik, tetapi ada banyak alasan mengapa orang berhasil. Orang -orang telah membuat suara untuk satu sama lain selama ribuan tahun, dan untuk sebagian besar waktu itu akan bodoh membayangkan mencari nafkah dari itu - tidak mungkin untuk berpikir tentang menguatkannya, apalagi merekamnya. Orang -orang tetap membuat musik.

Ada ketegangan di sini yang mendahului AI. Di satu sisi, label rekaman dan platform streaming digital percaya, sebagian besar dengan benar, bahwa pasar musik menginginkan pengakuan di atas segalanya, begitu banyak uang berasal dari penjualan katalog seniman mapan, dengan satu laporan menunjukkan bahwa penjualan tersebut menyumbang 70 Persentase pasar musik AS pada tahun 2021. Toppers chart terdengar semakin mirip. Algoritma platform streaming sering memberi makan lagu yang sama berulang kali.

Di sisi lain, ada kebutuhan manusia intrinsik untuk kejutan, inovasi, pelanggaran. Berbeda untuk setiap orang. Tujuan dari perusahaan besar - skala dan pengawasannya, pada dasarnya - berbeda dari penggunanya secara keseluruhan dan untuk individu, dan semakin besar basis penggunanya, semakin cenderung mengotomatisasi. Baik generator musik AI maupun daftar putar yang dihasilkan secara dinamis maupun sistem prediktif algoritmik lainnya secara inheren baik atau buruk: hasilnya bergantung sepenuhnya pada siapa yang menjalankannya dan untuk tujuan apa.

Tapi apa pun yang terjadi, tidak ada perusahaan yang akan memonopoli musik. Tidak ada spesies. Burung melakukannya. Lebah melakukannya. Paus di laut melakukannya. Beberapa di antaranya, di telinga manusia, cukup indah. Tetapi bahkan dengan semua melodi alami itu, semua musik yang telah diciptakan manusia, dan semua musik yang AI akan membantu menciptakan atau menciptakan dirinya sendiri, keinginan manusia untuk menciptakan dan mengekspresikan diri kita tetap ada. Musik ada di dunia kita karena alasan selain komersialisme.

Lebih sering daripada tidak, alasannya cukup sederhana: seseorang atau sekelompok orang memutuskan itu harus ada, dan kemudian membuatnya demikian. Ini akan terus ada, tidak peduli berapa banyak lumpur sonik yang dipompa mesin.

Merangkul atau melawan?

Salah satu tema berulang ketika datang ke AI dan teknologi yang muncul lainnya adalah bahwa mereka akan menjadi bagian besar dari industri musik (dan sebagian besar industri) di masa depan, dan bahwa mengabaikan mereka tidak akan membantu para pemimpin industri di masa depan.

“Saya pikir AI dapat membantu siswa saya menjadi lebih produktif dan mendukung proses kreatif mereka, dan memungkinkan mereka untuk fokus pada apa yang paling penting bagi mereka, yang menciptakan dan melakukan musik atau mengeksplorasi ide -ide bisnis baru,” kata Wears. “Namun, sebagai pendidik yang bertanggung jawab, saya harus memastikan siswa saya tidak terlalu bergantung pada alat -alat ini, dan saya terus mencari cara untuk menggunakan AI untuk membantu mengembangkan keterampilan berpikir kritis mereka.”

Camp setuju, dan juga mendorong orang untuk melakukan apa yang mereka nyaman karena AI terus berkembang.

"Saya tentu saja mendorong Anda, jika Anda ingin tetap terkini dan menggunakan teknologi untuk memajukan apa yang Anda berada di planet ini, maka ya, bergabunglah," kata Camp. “Tapi seperti yang saya katakan, saya punya teman yang menggunakan telepon rumah. Saya punya teman yang lebih suka membeli catatan vinil. AI ada di sini. Ini memiliki dampak besar. Anda tidak harus menggunakannya, tetapi banyak orang memilih untuk. "

AI at Berklee Online

Baru-baru ini, Berklee Online meluncurkan inisiatif bernama ARIA: AI-Enhanced Reality & Immersive Applications. Proyek ini dipimpin oleh Gabriel Raifer Cohen, associate director dukungan dan teknologi audio di Berklee Online dan alumnus Berklee College of Music.

"Seperti kalkulator, komputer, internet, dan mesin pencari sebelumnya, Genai ada di sini untuk tetap," kata Raifer Cohen. “Mengabaikan kenyataan bahwa semua alat ini tersedia adalah merugikan siswa. . . . Mengajar siswa cara terbaik - dan secara bertanggung jawab - menggunakan teknologi ini sebagai alat pemberdayaan mungkin merupakan upaya yang lebih berharga daripada mencoba melawan mereka. ”

Dan hanya karena AI akan memainkan peran utama di masa depan industri musik tidak berarti kita tidak dapat mengkritik teknologi baru ini atau mengadvokasi langkah -langkah keselamatan. "Pada saat yang sama, kita harus menolak penyebaran mediokritas dan ketidakpekaan kreatif yang dipicu oleh penggunaan Genai yang tidak berpikiran, sementara tetap sadar secara etis dan proaktif," katanya. “Tidak ada yang mudah tentang ini, tetapi kita harus mempertimbangkan bahwa perkembangan di AI juga membuka peluang untuk pengalaman pendidikan yang berpotensi transformatif.” Raifer Cohen mengatakan bahwa sebagai bagian dari inisiatif ARIA, Berklee Online akan terus mengeksplorasi alat -alat baru ini, dan hanya setelah mereka diuji dan dipelajari secara menyeluruh, sekolah akan mempertimbangkan untuk menerapkannya di kelas. “Pada akhirnya, kita tidak boleh lupa bahwa bagi siswa dan guru, pemirsa dan pencipta, semua alat yang kuat ini hanya itu: alat,” kata Raifer Cohen.