AI în muzică

Posibilitățile muzicii alimentate de AI au murmur sub suprafața industriei muzicale de ani buni, dar abia la lansarea Chatgpt în 2022, conversația mai largă în jurul AI a început să se răspândească în mainstream. Suntem într-un moment în care unii muzicieni și profesioniști din industria muzicală sunt fascinați de posibilitățile muzicii alimentate cu AI, în timp ce alții se ferește de necunoscut, mai ales atunci când reglementarea este încă la început. Un studiu realizat de compania de distribuție muzicală Ditto a constatat că aproape 60 la sută dintre artiștii chestionați spun că folosesc AI în proiectele lor de muzică, în timp ce 28 la sută spun că nu ar folosi AI în scopuri muzicale.

Christopher Wears, președinte asociat al departamentului de afaceri/management de muzică la Berklee College of Music, este un susținător al tehnologiei muzicale AI. El a scris chiar o teză de master despre motivul pentru care Warner Music ar trebui să investească în AI, în 2016 (Spoiler Alert: S -au făcut, împreună cu orice altă etichetă majoră). WARS a introdus AI în cursurile sale la Berklee și a cunoscut reacții mixte din partea studenților.
„Unii dintre studenții mei adoră AI și îl folosesc deja în moduri diferite, în timp ce alții nu doresc nimic de -a face cu asta”, spune Wares. „Există o mulțime de dezbateri aprinse în conversații și încerc să -i încurajez pe elevii mei să îmbrățișeze tehnologia și să găsească noi modalități de a o folosi pentru a -și îmbunătăți procesele creative.”

Un alt autor de curs și instructor cu o mentalitate similară este Ben Camp, profesor asociat de scriere a cântecelor la Berklee College of Music și autorul cântecelor demascat: tehnici și sfaturi pentru succesul scrierii cântecelor. Au fost fascinați de AI Music Technology din 2016, după ce au auzit „Daddy’s Car”, una dintre primele melodii AI Pop în care AI a fost antrenată pe muzica Beatles.

Tabăra oferă, de asemenea, studenților săi posibilitatea de a învăța AI în clasă, atât timp cât verifică faptul că aceștia verifică toate informațiile pe care le învață de la ChatGPT sau orice model de limbă mare.

„Cred că toată lumea trebuie să își facă propria alegere”, spune Camp. „Adică, am prieteni care încă mai folosesc telefoane flip pentru că nu sunt confortabili să aibă toate informațiile lor pe telefon. Am prieteni care încă mai au linii fixe. Deci nu spun: „Hei, toată lumea, trebuie să faci asta”. Dar este cu siguranță aici. Nu va dispărea. O să se îmbunătățească doar. ”

Indiferent dacă utilizați activ AI în muzica dvs. sau aveți unele îndoieli, devine din ce în ce mai clar că AI va juca un rol major în industria muzicală în viitor. Cu expertiza produsului și taberei, discutăm despre starea actuală a AI în industria muzicală, inclusiv instrumentele disponibile acum.

Ce este muzica AI?

Înainte de a defini ce înseamnă muzica AI, să definim mai întâi inteligența artificială. Iată definiția Wares:
„Inteligența artificială este ca inteligența unui computer; Este o tehnologie care permite mașinilor să imite gândirea sau comportamentul uman, cum ar fi rezolvarea problemelor, învățarea sau recunoașterea modelelor. ”

În contextul muzicii, tehnologia AI a atins un punct în care poate genera, compune și îmbunătăți conținutul muzical care a fost interpretat anterior de oameni. Muzica AI poate lua multe forme și tipuri de asistență, de la crearea unei melodii întregi de la început până la sfârșit, la scrierea aspectelor specifice ale unei compoziții, amestecarea și stăpânirea unei producții, clonarea vocală și multe altele. Vom enumera, de asemenea, câteva instrumente de muzică AI specifice care pot îndeplini aceste sarcini, ale căror capacități au deschis o cutie de probleme de drepturi de autor Pandora.

Istorie

Inteligența artificială își are originile în muzică, cu problema transcrierii: înregistrarea cu exactitate a unei performanțe în notație muzicală așa cum este interpretată. Schema de „bandă de pian” a lui Père Engramelle, un mod de înregistrare automată a timpului și durate de note, astfel încât acestea să poată fi transcrise cu ușurință în notația muzicală adecvată de mână, a fost implementată pentru prima dată de inginerii germani JF Unger și J. Holfield în 1752.
În 1957, Illac I (Illinois Automatic Computer) a creat „Suita illiac pentru cvartet cu coarde”, o piesă de muzică complet generată de computer. Calculatorul a fost programat să îndeplinească această sarcină de către compozitorul Lejaren Hiller și matematicianul Leonard Isaacson. : V-VII În 1960, cercetătorul rus Rudolf Zaripov a publicat prima lucrare din lume despre compoziția muzicii algoritmice folosind computerul URAL-1.
În 1965, inventatorul Ray Kurzweil a dezvoltat un software care ar putea recunoaște tiparele muzicale și sintetizează noi compoziții din ele. Calculatorul a apărut pentru prima dată în emisiunea de testare, am un secret.

By 1983, Yamaha's Kansei Music System had gained traction, and a paper on its development was published in 1989. The software used music processing and artificial intelligence techniques to essentially solve the transcription problem for simpler melodies, although higher-level melodies and musical complexities are Încă considerată probleme dificile de învățare profundă astăzi, iar transcrierea aproape perfectă este încă un subiect de cercetare.

În 1997, un program de inteligență artificială numit Experimente în inteligență muzicală (EMI) a depășit un compozitor uman la sarcina de a compune o piesă de muzică care imită stilul lui Bach. Ulterior, EMI a devenit baza unui algoritm mai sofisticat numit Emily Howell, numit după creatorul său.

În 2002, un grup de cercetători de muzică la Sony Computer Science Laboratory din Paris, condus de compozitorul francez și informatorul François Pachet, a dezvoltat Continuator, un algoritm unic capabil să repornească o compoziție după ce un muzician live s -a oprit.

Emily Howell a continuat să îmbunătățească AI -ul muzicii, lansând primul ei album, de la Darkness, Light, în 2009. De atunci, multe alte lucrări AI au fost publicate de diferite grupuri.
În 2010, IAMUS a devenit primul AI care a creat o piesă de muzică clasică modernă originală în propriul său stil: „Opus 1” IAMUS 1 ”. Situat la Universitatea din Malaga (Universitatea din Malaga) din Spania, computerul poate genera o piesă de muzică complet originală într -o varietate de stiluri muzicale. În august 2019, a fost creat un set de date mare de 12.197 de melodii MIDI, fiecare cu versuri și melodii proprii, pentru a investiga fezabilitatea generatoare de melodii neurologice din versuri de melodii folosind o metodă LSTM-Gan condiționată profundă.

Cu progrese în AI generative, au început să apară modele care pot crea compoziții muzicale complete (inclusiv versuri) din descrieri de text simple. Două aplicații web notabile în această zonă sunt Suno AI, care a fost lansată în decembrie 2023, și Udio, care a urmat în aprilie 2024.

Aplicații software

Chuck

Dezvoltat la Princeton University de Ge Wang și Perry Cook, Chuck este un limbaj bazat pe text, multiplă platformă. Prin extragerea și clasificarea tehnicilor teoretice pe care le găsește în piese muzicale, software -ul este capabil să sintetizeze piese cu totul noi bazate pe tehnicile pe care le -a învățat. Tehnologia este folosită de Slork (Stanford Laptop Orchestra) și Plork (Princeton Laptop Orchestra).

Tonomat

Jukedeck a fost un site web care a permis oamenilor să folosească inteligența artificială pentru a crea muzică originală, fără drepturi de autor pentru a fi utilizate în videoclipuri. Echipa a început să dezvolte tehnologia generatoare de muzică în 2010, a format o companie în jurul acesteia în 2012 și a lansat site-ul public în 2015. Tehnologia folosită a fost inițial un sistem de compoziție algoritmică bazat pe reguli, care a fost ulterior înlocuit de rețele neuronale artificiale. Site-ul a fost utilizat pentru a genera peste 1 milion de piese de muzică, iar mărcile care au folosit-o au inclus Coca-Cola, Google, UKTV și Muzeul de Istorie Naturală din Londra. În 2019, compania a fost achiziționată de Bytedance.

Morfeu

Morpheus este un proiect de cercetare de Dorien Herremans și Elaine Chu la Queen Mary University of London, finanțat de proiectul UE Marie Skłodowska-Curie. Sistemul folosește o abordare de optimizare bazată pe algoritmul de căutare a cartierului variabil pentru a transforma fragmentele modelate existente în fragmente noi, cu un nivel dat de stres tonal care se schimbă dinamic pe tot parcursul fragmentului. Această abordare de optimizare integrează tehnici de detectare a modelului pentru a asigura structura pe termen lung și teme recurente în muzica generată. Piesele compuse de Morpheus au fost interpretate în concerte atât la Stanford, cât și la Londra.

Aiva

Fondată în februarie 2016 la Luxemburg, Aiva este un program care produce coloane sonore pentru orice tip de suport. Algoritmii din spatele Aiva se bazează pe arhitecturi de învățare profundă. Aiva a fost, de asemenea, folosită pentru a compune o piesă rock numită pe Edge, precum și o melodie pop numită Love Sick, în colaborare cu cântăreața Taryn Southern pentru albumul ei din 2018, I Am AI.

Google Purple

Echipa Magenta a Google a publicat mai multe aplicații de muzică AI și lucrări albe de la lansarea lor în 2016. În 2017, au lansat algoritmul și setul de date Nsynth, un instrument muzical hardware open-source conceput pentru a facilita muzicienii să folosească algoritmul. Instrumentul a fost folosit de artiști notabili precum Grimes și Yacht pe albumele lor. În 2018, au lansat o aplicație de improvizație pentru pian, numită Piano Genie. Ulterior a fost urmată de Magenta Studio, un set de 5 pluginuri MIDI care permit producătorilor de muzică să dezvolte muzică existentă în DAW. În 2023, echipa lor de învățare automată a publicat o lucrare tehnică pe Github care descrie Musiclm, un generator de text la muzică pe care l-au dezvoltat.

Rifuzie

Riffusion este o rețea neuronală dezvoltată de Seth Forsgren și Ike Martiros, care generează muzică folosind modele de sunet, mai degrabă decât audio. Acesta a fost creat ca o reglare fină a difuziei stabile, un model open-source existent pentru generarea de imagini din indicii de text în spectrograme. Acest lucru duce la un model care folosește indicii de text pentru a genera fișiere de imagine care pot fi inverse Fourier transformate și convertite în fișiere audio. Deși aceste fișiere au doar câteva secunde, modelul poate utiliza, de asemenea, spațiul latent între ieșiri pentru a interpola diferite fișiere împreună. Acest lucru se realizează folosind o funcționalitate a modelului de difuzie stabil cunoscut sub numele de IMG2IMG. Muzica rezultată a fost descrisă drept „De Otro Mundo” (altfel), deși este puțin probabil să înlocuiască muzica făcută de oameni. Modelul a fost lansat pe 15 decembrie 2022, iar codul este disponibil liber și pe Github. Este unul dintre numeroasele modele derivate din difuzia stabilă. Riffusion este clasificat ca un subset de generatoare de text la muzică bazate pe AI. În decembrie 2022, Mubert a folosit în mod similar difuzia stabilă pentru a transforma textul descriptiv în bucle muzicale. În ianuarie 2023, Google a publicat o lucrare pe propriul său generator de text la muzică, numit Musiclm.

Spike ai

Spike AI este un plugin audio alimentat cu AI, dezvoltat de Spike Stent, în colaborare cu fiul său Joshua Stent și prietenul Henry Ramsey, care analizează piesele și face recomandări pentru claritate și alte aspecte în timpul amestecării. Comunicarea se realizează printr -un chatbot instruit pe datele personale ale lui Spike Stent. Pluginul se integrează într -o stație de lucru audio digitală.

Aplicații de muzică

Inteligența artificială are potențialul de a influența modul în care producătorii creează muzică prin generarea de iterații de piese bazate pe indicii date de creator. Aceste indicii permit AI să urmeze un stil specific pe care artistul încearcă să -l obțină.

AI a fost, de asemenea, utilizat în analiza muzicii unde a fost utilizată pentru extragerea caracteristicilor, recunoașterea modelului și recomandările muzicale.

Compoziţie

Inteligența artificială a avut un impact major asupra sectorului compoziției, deoarece a influențat ideile compozitorilor/producătorilor și are potențialul de a face industria mai accesibilă pentru noii veniți. Odată cu dezvoltarea sa în muzică, a fost deja folosit în colaborare cu producătorii. Artiștii folosesc acest software pentru a ajuta la generarea de idei și pentru a identifica stilurile muzicale, determinând AI să respecte cerințe specifice care să se potrivească nevoilor lor. Impacturile viitoare ale tehnologiei asupra compoziției includ emularea și fuziunea stilurilor, precum și revizuirea și rafinarea. Dezvoltarea acestor tipuri de software poate facilita intrarea noilor veniți în industria muzicală. Software precum ChatGPT a fost folosit de producători pentru a îndeplini aceste sarcini, în timp ce alte software precum Ozone11 au fost utilizate pentru a automatiza timp care consumă timp și sarcini complexe precum stăpânirea.

Riscuri și vătămare

Muzicienii, producătorii și alții folosesc de ani buni instrumente AI care nu sunt generative. Cher a popularizat automat auto-tonul cu „crede” în urmă cu mai bine de un sfert de secol, iar nenumărați artiști au folosit-o de atunci pentru a-și „corecta” tonul. Etichetele de discuri folosesc AI pentru a scana rețelele de socializare pentru utilizările fără licență ale melodiilor pe care le dețin, iar Shazam funcționează în același mod atunci când vine vorba de recunoașterea audio. Inginerii îl folosesc pentru a eficientiza procesul de amestecare și de masterizare. Mai recent, regizorul Get Back, Peter Jackson, a folosit tehnologia pentru a izola piesele individuale de la o înregistrare mixtă pentru a reconstrui conversațiile de studio și a crea o melodie Lost Beatles.

Dar există o diferență cheie între aceste instrumente auxiliare și aplicații AI generative precum Suno și Udio, care pot crea melodii întregi din doar câteva cuvinte. Toate noile AI -uri de muzică funcționează puțin diferit și continuă să evolueze, dar, în general, funcționează într -un mod similar cu alte instrumente AI generative: analizează un set de date imens și folosesc modelele găsite în acesta pentru a face predicții probabilistice.

Pentru a face acest lucru pentru audio, dezvoltatorii colectează o colecție uriașă de cântece (prin acorduri cu deținătorii de licențe și/sau prin răzuirea datelor disponibile publicului fără permis) și metadatele asociate (artiști și titluri de melodii, genuri, ani, descrieri, adnotări, orice lucru relevant și disponibil). Toate acestea sunt de obicei posibile de către lucrătorii cu salarii mici din sudul global care adnotează aceste date la scară gigantică.

Apoi, dezvoltatorii pregătesc acest set de date pentru un model de învățare automată, care este (pe scurt) o rețea vastă de conexiuni, fiecare a atribuit o „greutate” numerică. Oamenii apoi „antrenează” modelul, învățându -l să observe tiparele din setul de date și oferind feedback modelului prin notarea predicțiilor sale. Pe baza acestor modele, modelul poate lua o scurtă bucată de audio sau text și poate prezice ce ar trebui să se întâmple în continuare, și apoi ce se va întâmpla după aceea și așa mai departe.

Dezvoltatorii modifică greutățile pentru a genera rezultate mai ascultabile și previzibile din aceleași intrări. Generatoarele de muzică alimentate de AI combină două direcții de tehnologie: instrumentele muzicale pe care profesioniștii le folosesc în studiouri de zeci de ani și modelele mari de limbaj care permit utilizatorilor de zi cu zi să-și valorifice puterea. Orice generator de muzică AI este la fel de bun ca datele pe care sunt instruite. Aceste sisteme necesită cantități mari de date, iar un model instruit pe un set de date părtinitor va reproduce aceste prejudecăți în producția sa. A cui voci sunt incluse în această cutie uriașă de muzică și a căror sunt lăsate în afara? Modelele AI de astăzi tind să excludă elaborații uriașe de muzică, în special din tradițiile muzicale care preced tehnologia de înregistrare și sunt de origine non-occidentală. Așa cum este conceput în prezent, sunt mai susceptibili să producă sunete stereotipice într -un gen sau stil decât orice neobișnuit, cu atât mai puțin inovator sau interesant. Sistemele AI generative sunt predispuse la mediocritate, dar muzica transcendentală se găsește pe margini.

„Ce se va pierde în creativitatea și diversitatea umană dacă muzicienii vor începe să se bazeze pe modele predictive instruite pe seturi de date selective care exclud majoritatea culturilor și limbilelor lumii?” Mireren Me Goodlad, președintele inițiativei critice AI a Universității Rutgers, mi -a spus.

Din perspectivă legală, muzicienii care urmăresc modelele AI învață din munca lor au aceleași preocupări ca New York Times, Getty și alți editori și creatori care dau în judecată companii AI: proveniența datelor. În timp ce unele companii au grijă să -și instruiască modelele doar pe date licențiate, altele folosesc orice pot pune mâna, argumentând că orice din domeniul public se încadrează în acest scop. RIAA, corpul de comerț muzical dominant din SUA, îi dă în judecată acum pe Suno și Udio pentru „încălcarea drepturilor de autor… la scară masivă”. (Dezvăluire: VOX Media este unul dintre mai mulți editori care au semnat acorduri de parteneriat cu OpenAI. Raportarea noastră rămâne independentă editorial.)

Sondajele arată adesea că majoritatea oamenilor dezaprobă companiile AI care copiază datele publice fără permisiune. Dar, deși există o serie de procese de mare anvergură pe masă, nu este încă clar modul în care sistemul juridic va afecta companiile care extrag toată creativitatea umană fără permisiune, cu atât mai puțin să le compenseze. Dacă aceste practici nu sunt curbate în curând, jucătorii cel mai puțin scrupuloși vor câștiga rapid puterea și lobbyiștii și avocații fantezi care vin cu ea. (Caliditate: nu este doar pentru mașini!) Aceste probleme se apasă acum, deoarece devin mai greu de rezolvat în timp, iar unele din câmp se împing înapoi. Ed Newton-Rex a fost vicepreședinte al audio la Stabilitate AI când a lansat Stable Audio, un generator de muzică și sunet alimentat cu AI, toamna trecută.

El a părăsit compania doar câteva luni mai târziu, peste poziția sa privind colectarea datelor: echipa lui Newton-Rex a antrenat audio stabil doar pe date autorizate, dar conducerea companiei a depus un comentariu public la Oficiul pentru Drepturi de autor din SUA că dezvoltarea AI a fost „un acceptabil , utilizarea transformatoare și benefică din punct de vedere social a conținutului existent protejat de o utilizare corectă. ” Pentru a combate razuirea fără licență, Newton-Rex a fondat corect instruit, ceea ce verifică și certifică seturile de date utilizate de companiile AI. Deocamdată, nonprofit -ul poate certifica doar dacă conținutul din setul de date al unei companii a fost autorizat în mod corespunzător. Într -o zi, va putea ține cont de detalii mai fine (cum ar fi dacă artistul a consimțit în mod explicit la o astfel de utilizare sau pur și simplu nu a optat) și alte probleme precum atenuarea prejudecății.

Ca muzician și compozitor al muzicii corale și pianului, el consideră acest lucru ca un moment de cotitură pentru teren. „Modelele AI generative concurează de obicei cu datele lor de formare”, a spus Newton-Rex. „Sincer, oamenii au doar o perioadă limitată de timp pentru a asculta muzică. Există un grup limitat de redevențe. Și, cu atât mai multă muzică creată prin aceste sisteme, cu atât mai puțin se adresează muzicienilor umani. ”

După cum a menționat președintele FTC, Lina Khan, luna trecută, dacă o persoană creează conținut sau informații pe care o companie AI le copiază, iar atunci conținutul sau informațiile produse de generatorul AI concurează cu producătorul original „pentru a -l alunga de pe piață și a se devia Afaceri ... Aceasta ar putea fi o metodă nedreaptă de concurență ”care încalcă legile antitrust.
Marc Ribot este unul dintre cei peste 200 de muzicieni care au semnat o declarație a Alianței pentru Drepturile Artistului care se opune practicii la începutul acestui an și este un membru activ al comitetului director AI al Music Workers Alliance. Un chitarist practicant încă din anii '70, Ribot a văzut cum tehnologia a modelat industria, urmărind că bugetele de înregistrare se micșorează constant de zeci de ani.

„Nu sunt împotriva tehnologiei în sine în niciun fel, formă sau formă”, spune Ribot. După ce a pierdut înregistrările principale pe care le -a făcut în anii 90, el însuși a folosit AI pentru a izola piesele individuale de mixul final. Dar el consideră momentul actual ca o oportunitate critică de a împinge înapoi împotriva tehnologiei înainte ca firmele care dețin să devină prea mari pentru a o reglementa.
„Adevărata linie de împărțire între util și dezastruoasă este foarte simplă”, a spus Ribot. „Totul este vorba dacă producătorii muzicii sau orice altceva sunt introduse [ca date de instruire] au un drept de consimțământ real, funcțional. [Generatoarele de muzică AI] au scuipat ceea ce consumă și de multe ori produc lucruri cu bucăți mari de materiale protejate de drepturi de autor. Aceasta este ieșirea. Dar chiar dacă nu au făcut -o, chiar dacă ieșirea nu încalcă, intrarea în sine încalcă. ”

Ribot a spus că muzicienii au fost de mult timp indiferenți de AI, dar în ultimii ani a văzut o „schimbare seismică în atitudinile față de problemele exploatării digitale”, alimentat de grevele SAG-AFTRA de anul trecut și de scriitori Guild of America, procese în curs de desfășurare împotriva companiilor AI, împotriva companiilor AI și o mai bună înțelegere a capitalismului de supraveghere și a libertăților civile.

În timp ce muzicienii s -ar fi putut vedea ca concurenți în urmă cu doar câțiva ani - chiar dacă plăcinta este din ce în ce mai mică, există încă câțiva artiști care se pot îmbogăți - AI reprezintă o amenințare pentru întreaga industrie care poate să nu beneficieze chiar și pe cel mai norocos dintre ei.

Ce poate și ar putea face AI

Unul dintre primele exemple de muzică creată de inteligența artificială datează din 1956: o piesă pentru cvartetul de coarde compus de computerul Illiac I și programat de Universitatea din Illinois la profesorii Urbana-Champaign, Lejaren Hiller și Leonard Isaacson.

În urma saltului tehnologic din ultimii ani, artiști precum Holly Herndon, Arca, Yacht, Taryn Southern și Brian Eno folosesc acum AI generativ pentru a experimenta practicile lor creative. Tendința AI de a produce „halucinații” și alte rezultate nesensibile, în timp ce periculoasă în alte contexte, ar putea fi o sursă de inspirație în muzică. La fel cum alte tehnologii audio au ajuns să fie definite prin disonanța lor-distorsiunea CD, compresia pe 8 biți, vocea umană crăpată prea puternică pentru gâtul care îl emite, „evenimente prea importante pentru mediul destinat să le înregistreze”, ca Brian Scrie Eno în anul cu apendice umflate-muzica generată de AII poate fi cea mai valoroasă atunci când este cea mai distinctă. Ivan Paz, un muzician cu doctorat în informatică, dezvoltă sisteme AI pentru propriile sale spectacole live.

Începând cu un ecran gol, el scrie cod în timp real (afișat pentru public să citească) și antrenează modelul, răspunzând la sunetele pe care le face, care pot fi neașteptate, jalnice sau pur și simplu catastrofale. Rezultatul este cam ca să joci un instrument, dar și ca improvizarea cu un alt muzician. „Dacă algoritmul dvs. funcționează la un nivel foarte scăzut, atunci simțiți că jucați un instrument muzical, deoarece de fapt reglați, de exemplu, parametrii sintezei”, a spus Paz. „Dar dacă algoritmul determină forma unei piese de muzică, atunci este ca și cum ai juca cu un agent care determină ce se întâmplă în continuare.”

Pentru o expoziție la Centrul pentru Cultura Contemporană din Barcelona la începutul acestui an, Paz a lucrat cu cântăreața Maria Arnal pentru a crea un model de redare a timbre pentru vocea ei. Ei au cerut vizitatorilor să cânte fragmente scurte de cântece; Modelul a amestecat apoi acele voci cu Arnal pentru a crea o nouă voce de cântare. Într -un alt proiect, colegul lui Paz, Shelley Knotts, a antrenat un model pe propriile compoziții pentru a evita repetarea în activitatea ei: își analizează muzica pentru a detecta modele, dar în loc să sugereze cea mai probabilă mișcare a ei, sugerează o continuare mai puțin probabilă.

Următorul pas în evoluția muzicală a AI poate ajunge la viteza de procesare. Codificarea live este posibilă cu unele tipuri de modele, dar altele necesită prea mult timp pentru a reda muzica pentru a o crea într -un spectacol live. Instrumentele electronice precum sintetizatoarele au fost inițial concepute pentru a imita sunetele acustice și și -au dezvoltat propriul personaj unic în timp. Paz vede potențialul final al AI generativ ca creând noi sunete pe care nu le putem imagina în prezent, cu atât mai puțin să producem. În acest context - în care AI ajută un interpret - AI nu este mai probabil să „înlocuiască” un muzician decât un tuner digital sau o pedală de întârziere.

Cu toate acestea, alte colțuri ale industriei muzicale adoptă AI în scopuri mai perturbatoare. În timp ce AI nu poate (și niciodată nu poate) să creeze muzică mai bună decât un om, acum poate crea muzică acceptabilă la o viteză mult mai rapidă și la o scară mai mare - iar „acceptabil” este adesea singura bară pe care o piesă trebuie să o ștergă.

De cele mai multe ori, când auziți muzică, nu știți cine a creat -o. Jingle -ul pe care îl auzi într -un anunț. Scorul ambiental într -o emisiune de film sau TV, podcast sau joc video. Se bucură un producător de hip-hop să probeze într-o bătaie. Aceasta este partea din industrie, cel mai probabil să fie susținută de AI generativ. Bloomberg relatează că profesorii folosesc Suno pentru a crea ajutoare de predare muzicală. Gizmodo observă că publicul țintă pentru Adobe Project Music Genai Control, un alt generator de muzică alimentat de AI, este vorba o pistă.
Fie că vă place sau chiar îl observați, aceste tipuri de muzică au fost create istoric de oameni. Dar generarea automată de muzică AI ar putea costa acești muzicieni locurile de muncă - și mulți dintre ei folosesc acest venit pentru a -și susține activitățile mai satisfăcătoare, dar mai puțin viabile din punct de vedere financiar. Este posibil să nu vedeți niciodată un muzician AI pe scenă, dar veți vedea probabil mai puțini muzicieni umani din cauza tehnologiei.

La rândul lor, jucătorii influenți din industria muzicală consideră deja că AI va deveni un element principal al afacerii lor - sunt îngrijorați de cine va obține beneficiile. Spotify nu va restricționa muzica generată de AI decât dacă este o imitație directă, care riscă litigiile. Universal Music Group (UMG) și YouTube au lansat incubatorul YouTube Music AI pentru a dezvolta instrumente AI cu artiști UMG. Între timp, UMG este, de asemenea, una dintre cele peste 150 de organizații-inclusiv ASCAP, IMC, RIAA și AFL-CIO-în Coaliția Campaniei de Artă Umană, care urmărește să stabilească cadre etice pentru utilizarea AI în domeniile creative. Nu vor să interzică tehnologia, dar doresc o miză în rezultate.

Cu peste 100.000 de piese noi încărcate în serviciile de streaming în fiecare zi, platformele de streaming digital au un stimulent puternic pentru a reduce ponderea pieselor făcute de om, fără drepturi de redevență, pe care le joacă utilizatorii. Spotify singur a plătit 9 miliarde de dolari în redevențe anul trecut, cea mai mare parte a veniturilor sale de 14 miliarde de dolari. Cea mai mare companie de streaming de muzică din lume a crescut istoric disponibilitatea și vizibilitatea pieselor gratuite și poate continua să facă acest lucru. Generatoarele de muzică alimentate de AI sunt o modalitate ușoară de a crea muzică gratuită care ar putea înlocui artiști reali, câștigători de redevență din listele de redare populare, mutând acel venit de streaming departe de artiști și spre platforma în sine.

Există o nouă putere - și un nou pericol - pentru artiștii consacrați. După un accident vascular cerebral, vedeta de țară Randy Travis are probleme să vorbească, cu atât mai puțin să cânte, dar cu ajutorul AI antrenat în catalogul său existent, își poate reproduce vocalele digital.

Între timp, un producător anonim poate crea o colaborare Drake/The Weeknd, care sună credibil, și poate strânge milioane de fluxuri. În luna mai, producătorul Metro Boomin a luat foc în timpul cărnii de vită din viața reală a lui Drake cu Kendrick Lamar. Metro Boomin a lansat un ritm cu probe generate de AI pentru oricine să-l folosească, pe care Drake l-a prelevat și a rapit, eliberând noua piesă către serviciile de streaming. Regele Willonius, care a folosit Udio pentru a crea piesa originală pe care Metro Boomin a remixat -o, a angajat un avocat pentru a păstra drepturile la contribuțiile sale.
Aceste ultime exemple arată modul în care muzica a făcut rapid să se aglomereze muzică a făcut bine. În economia de streaming, volumul și viteza sunt totul: artiștii sunt stimulați să producă cantitate, nu calitate.

„[Un viitor hit generat de AI] nu va fi ceva ce oamenii se întorc și studiază modul în care continuă să facă cu marile versiuni ale epocii recordului”, a spus muzicianul Jamie Brooks. Brooks a lansat înregistrări sub numele propriu și cu trupele de gimnastică de elită și genuri implicite și bloguri despre industria muzicală din buletinul său de buletinul său, sediul pierderii. „Dar încă generează implicare și, așadar, o lume în care orice este în vârful topurilor Spotify nu este menit să dureze, asta este menit să fie distractiv în acea zi și să nu se mai gândească niciodată la toate aceste companii . Nu au nevoie să fie artă pentru a câștiga bani.

”O mare parte din tehnologia de astăzi există în primul rând pentru a imita sau simplifica, ceea ce poate favoriza amatorismul. Partajarea fișierelor a făcut ca înregistrările compulsive să fie accesibile oricui cu un hard disk și un modem, camerele de telefon mobil au permis tuturor celor din mulțime să documenteze emisiunea, iar acum streamingul audio ne oferă toate playlist -urile dinamice adaptate stărilor noastre de spirit și cohorte de publicitate. AI generativ ar putea face crearea muzicii mai ușoară și pentru non-experți. Acest lucru ar putea schimba radical nu doar cât de multă muzică auzim, ci relația noastră cu forma în ansamblu. Dacă crearea unei melodii de succes nu necesită mai mult efort decât să scrie un tweet viral, o mare parte din energia creativă conținută în prezent în social media ar putea fi redirecționată către generarea de muzică bazată pe prompturi.

Brooks sees it as a regressive phenomenon, emphasizing the immediate over timeless depth, topping the charts with audio memes and groundbreaking singles aimed at the most sophisticated listeners, just as the airwaves were once dominated by empty songs like “Take Me Out to the Ball Game ”, Scris de două persoane care nu au fost niciodată la un joc de baseball.

„Aceasta este direcția pe care aceste servicii o vor împinge muzică”, a spus Brooks. „Nu va fi deloc despre creativitate. Între modul în care aceste modele funcționează și algoritmic, este doar un mare depozit al trecutului. Nu va muta înregistrările înainte în sunet. Va accelera înregistrările din centrul culturii pop americane până la coșul de gunoi. ”

Drepturi de autor și muzică AI

Una dintre cele mai dezbătute probleme care înconjoară AI în industria muzicală, care câștigă bani din munca generată de AI, mai ales dacă algoritmul este instruit folosind materialele de drepturi de autor existente. În martie 2023, Oficiul pentru Copyright din SUA a lansat o inițiativă pentru a investiga problemele privind drepturile de autor legate de AI. Camp este încrezător că autoritățile de reglementare vor intra și vor crea un plasture, dar el se îngrijorează că problema este dificil de rezolvat din cauza sistemului de drepturi de autor din SUA pe care artiștii operează.

„O serie de legi și precedente care au dus în cele din urmă la sistemul nostru modern de copyright pur și simplu nu se potrivesc cu ceea ce se întâmplă în muzică în acest moment”, spune Camp. „Cred că creatorii ar trebui să aibă autoritate, ar trebui să fie creditați și să fie compensați. Dar, din nou, întregul sistem prin care facem acest lucru este foarte depășit. ”

Muzica AI este încă într -o zonă legală gri, ridicând întrebarea dacă este posibil un compromis în cazul în care artiștii sunt creditați, compensați și consimțiți la utilizarea muncii sau a asemănării lor de către AI, fără a limita potențialul creativității muzicale folosind tehnologia AI. Într -o oarecare măsură, arta este derivată a altor artă, iar ceea ce este inspirația și ceea ce este furtul este în prezent estompat. Unele etichete de discuri încep să se lupte înapoi.

În mai 2023, Universal Music Group a solicitat serviciile de streaming pentru a bloca utilizarea muzicii generate de AI, spunând că folosește muzica artiștilor lor pentru a-și antrena algoritmul și că vor lua măsuri legale, dacă este necesar. Spotify a răspuns eliminând 7 la sută din muzica generată de AI pe platforma sa, echivalând cu zeci de mii de melodii. În iulie 2023, UMG a cerut Congresului să adopte o politică la nivel național pentru a proteja creatorii împotriva încălcării dreptului de autor alimentate cu AI. Eticheta de discuri este unul dintre cei 40 de membri care s -a alăturat campaniei de artă umană, o organizație care pledează pentru utilizarea responsabilă a AI.

În Statele Unite, actualul cadru legal tinde să aplice legile tradiționale privind drepturile de autor la AI, în ciuda diferențelor sale față de procesul creativ uman. Cu toate acestea, lucrările muzicale create doar de AI nu sunt protejate de drepturi de autor. În compendiul de practică al Oficiului de Drepturi de autor, Oficiul pentru Drepturi de autor a declarat că nu va acorda drepturi de autor „Lucrări care nu au autoritate umană” și „Oficiul nu va înregistra lucrări create de o mașină sau de un simplu proces mecanic care funcționează aleatoriu sau automat fără Orice contribuție creativă sau intervenție din partea unui autor uman. ” În februarie 2022, Consiliul de revizuire a drepturilor de autor a respins o cerere de copyright pentru o lucrare de artă generată de AI, pe motiv că „nu avea autorul uman necesar necesar pentru susținerea unei cereri de drepturi de autor.”

Situația din Uniunea Europeană (UE) este similară cu cea din SUA, deoarece cadrul său legal subliniază și rolul implicării umane în lucrările protejate de drepturi de autor. Potrivit Oficiului de proprietate intelectuală a Uniunii Europene și a jurisprudenței recente a Curții de Justiție a Uniunii Europene, criteriul de originalitate impune ca o lucrare să fie propria creație intelectuală a autorului, reflectând identitatea autorului, evidențiată de alegerile creative făcute în timpul creării sale , necesitând un nivel specific de implicare umană. Proiectul de recreere a Europei, finanțat de Programul de cercetare și inovare al Uniunii Europene 2020, se confruntă cu provocările prezentate de conținutul generat de AI, inclusiv muzică, oferind certitudine legală și protecție echilibrată care încurajează inovația respectând în același timp regulile de copyright. Recunoașterea lui Aiva marchează o îndepărtare semnificativă de la opiniile tradiționale despre autoritate și drepturi de autor în domeniul compoziției muzicale, permițând interpreților AI să lanseze muzică și să primească redevențe. Această recunoaștere face din Aiva un pionier în recunoașterea formală a AI în producția de muzică.

Progresele recente în inteligența artificială de către grupuri precum Stabilitatea AI, OpenAI și Google au dus la un număr imens de procese de încălcare a drepturilor de autor să fie depuse împotriva tehnologiilor generative, inclusiv a muzicii AI. Dacă aceste procese au succes, seturile de date ale modelelor de învățare automată care alimentează aceste tehnologii vor fi limitate la domeniul public.

Drake and the Weeknd

Deși nu există prea mult precedent legal pentru clonarea vocală, pentru celebrități poate cădea sub dreptul lor de publicitate ca încălcare a imaginii, a numelui și a vocii lor. Un exemplu cheie de anul trecut a fost când un tiktoker care a mers după numele Ghostwriter a folosit AI pentru a crea un duet fals între Drake și The Weeknd, numit „Heart on My Sleeve”. De atunci, melodia a fost eliminată, dar versiunile încă plutesc pe internet.

„Pe de o parte, ai putea argumenta că este o lucrare originală”, spune Wears. „Pe de altă parte, acesta ar putea fi văzut ca o formă de încălcare, în timp ce AI a învățat să scrie versuri în stilul lui Drake analizând catalogul său, fără permisiunea sa expresă. O altă preocupare este utilizarea neautorizată a numelor și asemănărilor artiștilor. ”

Capacitatea de a copia numele și asemănarea cuiva folosind AI este tulburarea industriei muzicale, precum și industria divertismentului în ansamblu. Una dintre principalele cerințe ale grevei actuale SAG-AFTRA este de a proteja creatorii de a-și folosi munca pentru a instrui generatoarele AI, iar actorii de a-și copia asemănările și vocile lor fără consimțământ.

Probleme etice cu AI

Drepturile de autor sunt doar una dintre numeroasele probleme etice din jurul AI și este important să ne amintim că această tehnologie și dezvoltarea acesteia nu sunt fără consecințe.

O preocupare imediată este prejudecata în formarea unui set de date. Un exemplu este rapperul FN Meka, care a semnat cu Capitol Music Group în 2022, dar ulterior a renunțat la contract din cauza perpetuării stereotipurilor rasiale.

„Una dintre marile probleme este gunoiul și gunoiul”, spune Camp. „Dacă pregătim aceste modele de limbă, sau aceste generatoare de imagini sau aceste generatoare de muzică pe date care sunt în mod inerent părtinitoare, inerent rasiste, atunci tot ceea ce cerem va perpetua acele stereotipuri. Trebuie să ne asigurăm că avem date bune și că le monitorizăm. ”

Monitorizarea acestor date nu este nici fără daunele lor. O altă preocupare etică este procesul de instruire, numit „învățare de armare”, care implică furnizarea de feedback uman cu privire la o serie de conținut tulburător. Un episod recent al podcast -ului Wall Street Journal The Jurnal prezintă un lucrător de date din Kenya care, printre mulți alții, a ajutat la trenul Chatgpt pentru a distinge „dreptul de la greșit” cu prețul unei sănătăți mintale foarte mari.

„Practic, dă degetele mari sau degetele în jos pe răspunsuri”, spune Camp. „Este un răspuns necorespunzător? Este prea violent sau grafic sau deranjant? Openai a contractat acest lucru pentru oameni din Kenya, plătindu -le 2 dolari pe oră pentru a citi aceste răspunsuri. Așadar, imaginați -vă că primiți 2 dolari pe oră pentru a vă prezenta pentru a lucra și a citi unele dintre cele mai groaznice, tulburătoare din punct de vedere psihologic, și faceți asta timp de 10 ore, apoi mergeți acasă și totul vă învârte în cap. Deci, există o mulțime de defecte în modul în care se face cârnați chiar acum. ”

Music Deepfakes

O dezvoltare mai națională a AI în muzică este utilizarea audio Deepfakes pentru a falsifica versurile sau stilul muzical al unei melodii existente pentru a semăna cu vocea sau stilul unui alt artist. Acest lucru a ridicat multe îngrijorări cu privire la legalitatea tehnologiei, precum și etica utilizării acesteia, în special în contextul identității artistice. În plus, a ridicat și problema cine este creditat pentru aceste lucrări. Întrucât AI nu poate avea propria sa autoritate, speculațiile actuale sugerează că nu vor exista niciun răspuns clar până la luarea de decizii suplimentare cu privire la tehnologiile de învățare automată în general. Cele mai recente măsuri preventive au început să fie dezvoltate de Google și Universal Music Group, care au luat în considerare redevențele și atribuirea creditului pentru a permite producătorilor să copieze vocile și stilurile artiștilor.

„Inima pe mâneca mea”

În 2023, un artist cunoscut sub numele de Ghostwriter977 a creat un muzical Deepfake numit „Heart on My Myeve” care a clonat vocile lui Drake și The Weeknd hrănind un set de piese vocale de la artiștii respectivi într -un algoritm de învățare profundă, creând un model artificial al lui Vocile fiecărui artist care ar putea fi potrivite cu vocalele originale de referință cu versurile originale. Piesa a fost trimisă pentru Grammy Sai de gândire pentru cea mai bună melodie de rap și melodie a anului. A devenit viral și a câștigat popularitate pe Tiktok și a primit un răspuns pozitiv din partea publicului, ceea ce a dus la lansarea sa oficială pe Apple Music, Spotify și YouTube în aprilie 2023. Mulți au crezut că piesa a fost scrisă în întregime de AI Software, dar producătorul a susținut că Scrisul de cântece, producția și vocalele originale (înainte de conversie) erau încă făcute de el. Piesa a fost ulterior eliminată din lista de nominalizare Grammy, deoarece nu a îndeplinit cerințele pentru luarea în considerare a Grammy. Piesa a fost eliminată de pe toate platformele de muzică de către Universal Music Group. Piesa a fost un moment de cotitură pentru clonarea vocală folosind inteligență artificială și, de atunci, modele au fost create de sute, dacă nu mii, de cântăreți și rapperi populari.

„De unde a venit asta”

În 2013, cântărețul country Randy Travis a suferit un accident vascular cerebral care l -a lăsat incapabil să cânte. Între timp, vocalistul James Dupré a vizitat în numele său, interpretându -și melodiile. Travis și producătorul de multă vreme Kyle Lehning au lansat o nouă melodie în mai 2024, numită „De unde a venit asta”, prima melodie a lui Travis de la lovitura sa. Înregistrarea folosește tehnologia de inteligență artificială pentru a recrea vocea vocală a lui Travis, compilată din peste 40 de înregistrări vocale existente împreună cu înregistrările Dupré.

Instrumente muzicale AI

Acum că am acoperit ceea ce este AI, precum și unele dintre dezavantajele sale majore, putem discuta despre instrumentele muzicale AI care există. La Berklee Onsite 2023, o conferință de muzică anuală care a avut loc în campusul Berklee College of Music din Boston, Wares au împărtășit câteva instrumente muzicale AI despre care să știe; Unele despre care puteți începe să învățați chiar acum, iar altele despre care s -ar putea să doriți doar să aflați.

Bandlab Songstarter

Aplicația Songstarter a lui Bandlab este un generator de melodii alimentat de AI care vă permite să alegeți un gen, să introduceți versuri de melodii (și emoji) și va genera idei gratuite. Puteți apoi să luați aceste idei în funcția lor de studio pentru a le face singuri. Este o modalitate excelentă de a începe o melodie dacă aveți nevoie de o inspirație inițială.

Midjourney

Ca unul dintre cei mai populare generatoare de imagini alimentate de AI, Midjourney poate fi utilizat pentru a crea arta albumului, copertele de melodii, afișe, bucle Spotify, imagini de merch și multe altele. Ceea ce o diferențiază de alte generatoare de imagini alimentate de AI este stilul său suprarealist, asemănător visului, care poate fi mai potrivit pentru proiectele de muzică. Programul este ușor de utilizat, dar există o curbă de învățare certă. Ca multe programe tehnologice noi, asigurați -vă că urmăriți câteva tutoriale înainte de a vă scufunda.

Amestecați monolitul

Pluginul Mix Monolith este un sistem de amestecare automată de la Ayaic care chiar îți va scoate mixul. În articolul Mix Online, dezvoltatorul spune: „Scopul său este să nu creeze automat un mix finalizat, ci să stabilească relații de câștig fundamentale între piese și să asigure ajustări corespunzătoare ale câștigului.”

Landr ai Mastering

Instrumentul de masterizare AI Landr vă permite să trageți și să aruncați pista în program, care apoi o analizează și oferă opțiuni simple pentru stil și volum. După ce selectați aceste două opțiuni, programul vă va stăpâni piesa, oferindu -vă mai multe opțiuni pentru tipul de fișiere și metoda de distribuție. Landr se mândrește cu peste 20 de milioane de piese care au fost amestecate cu programul lor.

Aiva

Aiva este un program de inteligență artificială care a fost instruit pe peste 30.000 de scoruri iconice din istorie. Puteți alege dintre mai multe stiluri de muzică prestabilite diferite, de la cinematograful modern la cinematografia din secolul XX, de la tango la jazz. Apoi, aveți opțiunea de a introduce semnătura cheie, semnătura de timp, ritmul, instrumentarea, durata și multe altele. Dacă nu știți ce să intrați, Aiva o va face pentru dvs. În cele din urmă, puteți genera o piesă, personaliza instrumentarea și încărcați o varietate de tipuri de fișiere. În calitate de abonat, aveți o licență completă de copyright pentru tot ceea ce creați.

Chatgpt pentru muzicieni

Unul dintre cele mai utilizate instrumente AI, ChatGPT de la Openai are o varietate de utilizări pentru muzicieni. Compania este în prezent cercetată de Comisia Federală a Comerțului, așa că ar trebui să luați măsuri de precauție cu privire la informațiile pe care le împărtășiți cu ChatGPT, precum și să verificați orice fapte pe care le primiți de la ChatGPT.

Având în vedere acest lucru, programul are potențialul de a reduce timpul petrecut în sarcini care te îndepărtează de a face muzică. Produsele și tabăra experimentează cu Chatgpt de la lansarea sa și au câteva sfaturi specifice pe care muzicienii și profesioniștii muzicale le -ar putea găsi utile.

Strategia de social media

Social media poate fi o scufundare imensă pentru un muzician amator, iar ChatGPT poate ajuta la ușurarea încărcării. WARS spune că puteți începe să spuneți Chatgpt ce fel de artist ești, ce gen de muzică cânți și care sunt hobby -urile și interesele tale. Apoi, puteți solicita 30 de bucăți de conținut pentru următoarele 30 de zile pe Tiktok, Instagram, Facebook sau orice platformă de socializare pe care o utilizați. Nu numai că puteți solicita idei de conținut de social media, dar puteți cere și ChatGPT să creeze titluri și hashtag -uri optimizate.

Călăreți tehnici pentru turnee

Când vor merge în turneu, muzicienii vor angaja de obicei pe cineva pentru a crea un călăreț tehnic care să prezinte toate detaliile necesare pentru a -și scoate spectacolul. Aceasta ar putea include echipamente, configurare pe scenă, inginerie de sunet, iluminat, ospitalitate, contracte de concerte, itinerarii turistice, opțiuni de locație, prețuri de bilete și multe altele. WARS spune că ChatGPT ar putea fi cel care a scris acel călăreț tehnologic și a lucrat recent cu trupa pentru a -și planifica turul folosind tehnologia.

„Am început prin crearea călărețului lor tehnologic, care a inclus cerințe de referință, o listă detaliată de intrări și chiar recomandări specifice pentru microfon, toate bazate pe câteva sfaturi simple”, spune Wares. „Am solicitat apoi recomandări pe itinerariul turistic din nord -est, cât de mult ar trebui să percepem bilete și idei de merch bazate pe interesele unice și demografia bazei de fani a trupei. Ceea ce ar fi luat zile a fost făcut în mai puțin de o oră. ”

Scrierea versurilor melodiei

Dacă aveți nevoie de ajutor pentru a scrie versuri de melodii, aveți nevoie de inspirație sau doriți să utilizați unele sugestii de cuvinte, ChatGPT poate fi un instrument util de scriere a cântecelor. Tabăra oferă exemplul de a lucra cu fosta studentă Berklee Julia Perry (care i -a intervievat pentru un articol Berklee Now despre AI și muzică) pentru a genera idei de melodii folosind Chatgpt.

„Vorbeam despre modul în care universul este magic și despre cum voia să exprime acest adevăr profund și necunoscut despre univers”, spune Camp. „Și, practic, am condensat tot ceea ce a spus în două sau trei paragrafe și am spus [Chatgpt], dă -mi 20 de linii de deschidere pentru această melodie.”

Au sfârșit folosind una dintre cele 20 de opțiuni ca punct de plecare pentru o melodie nouă.

Scrierea conținutului

ChatGPT vă poate ajuta cu o varietate de sarcini de scriere și redactare a conținutului, fie că scrie un comunicat de presă, un bio cu mai multe lungimi de caractere, o strategie de lansare a albumului, o postare pe blog, o copie a site -ului, e -mail și multe altele.

Acorduri și contracte

Într -o lume ideală, ai avea un avocat să scrie și să revizuiască toate acordurile și contractele tale, dar acest lucru nu este întotdeauna realist sau accesibil. În unele cazuri, s -ar putea să doriți ca să creați un acord de un acord, mai degrabă decât să nu aveți nimic. Acest lucru poate fi utilizat pentru acorduri de management, acorduri de bandă, fișe de divizare, acorduri de performanță și multe altele. Dar, din nou, un avocat de divertisment este întotdeauna de preferat atunci când este posibil.

Unde sunt oamenii?

Starea actuală a muzicii generative AI este mai mix-and-potrivită decât generația adevărată. Nu este într -adevăr o trupă de tribut, ci mai degrabă o abordare expansivă a renașterii. Poate produce sunete doar din ceea ce se află în datele de instruire și, în timp ce poate combina, amesteca și refracta aceste elemente în moduri noi, nu poate experimenta cu adevărat dincolo de asta.

Muzicienii vă vor spune că există doar un număr limitat de note care pot fi redate sau că toate sunetele sunt doar o chestiune de frecvență și lungime de undă și, prin urmare, există doar o cantitate limitată din ceea ce se poate face în termeni pur muzicali. Dar există mai mult muzică decât să aranjați doar niște acorduri sau ritmuri, la fel cum este mai mult pentru a crea rețete decât pentru a alege dintr -o listă finită de ingrediente și tehnici.

Ribo este un chitarist cunoscut pentru experimentarea și capacitatea sa de a trage din influențe disparate și de a le amesteca în ceva nou. La prima vedere, acest lucru sună foarte mult cu propunerea de valoare prezentată de către susținătorii AI generativi, dar el spune că există diferențe fundamentale între un om și o mașină care face același lucru.

"Nu pot trece printr-un solo de 12 blues fără să citez pe cineva", a spus Ribot. „Trebuie să oferim privilegiul drepturilor omului pentru a face acest lucru. Sunt destul de bun să știu când traversez linia. Știu că pot cita această parte a unei melodii Charlie Parker, fără ca aceasta să fie o melodie Charlie Parker și știu că o pot înșela atât de rău și va fi mișto. ”
Albumul Ribot din 1990, Rootless Cosmopolitans, include o copertă a „The Wind Cries Mary” a lui Jimi Hendrix. Într -un omagiu adus lui Hendrix, versiunea lui Ribot este abstractă, versurile latră peste o chitară zgâriată, având o mică asemănare cu melodia originală, în afară de tonul chitarei, omitând melodia, acordurile și ritmul lui Hendrix. Totuși, Ribot a listat -o ca pe o copertă pe album și plătește o redevență mecanică la fiecare vânzare sau flux.
„Acest sistem trebuie păstrat și merită să lupți”, a spus Ribot. „Nu ni se plătește salariul minim când stăm pe un record. Nu avem garanții chiar și atunci când facem performanță. [Copyright] este literalmente singurul drept economic pe care îl avem. ”

Practica discursivă a lui Ribot face parte dintr -o lungă tradiție: muzica ca mediu este definită printr -o conștientizare și respect pentru ceea ce a venit înainte, ceea ce încă mai poate crește și schimba și nu doar reciclat. „Ceea ce determină schimbarea muzicii este schimbările în dispozițiile oamenilor, nevoile și posibilitățile lor și ceea ce iubesc și ce îi enervează. Oamenii pot învăța să ia sentimente, evenimente și plinătatea vieții lor și să îi reprezinte la chitară sau la pian. Extinde câmpul pe măsură ce experiența se extinde, istoria prelungește și apar trupe care au nevoie de expresie și idei. ”

Istoric, a existat un contract sacru între muzicieni și public care implică autenticitate și umanitate. Dintre milioanele de fani ai lui Taylor Swift care au participat la turneul ERAS, mulți v -ar putea oferi o relatare detaliată a vieții personale. Același lucru este valabil și pentru publicul Beyoncé, Harry Styles, Elton John sau oricare dintre cei mai mari artiști turistici. Ai nevoie de o persoană reală care să vândă stadioane. Nimeni nu l -ar urmări nici pe cântărețul mascat dacă nu credeau că îi vor recunoaște pe interpreți atunci când erau demascați.

Când ascultăm muzică în mod intenționat, ascultăm adesea hermeneutic, ca și cum melodia ar fi o ușă într -un spațiu mai mare de înțelegere a experiențelor și perspectivelor altor persoane. Luați în considerare Nirvana. Deoarece devianța estetică a lui Grunge a întâlnit tehnologia modernă a studioului la momentul potrivit, Nevermind a găsit o audiență uriașă nu doar din cauza modului în care sună, ci pentru că arcul personal al lui Kurt Cobain - ascensiunea meteorică și moartea tragică a unui copil suburban anxios, care a devenit o Rock Superstar, prin convenții de stele pop, provocatoare în mod deschis (unele), rezonate cu oameni.

În timp ce trupa a recunoscut muzicienii care i -au inspirat - Pixies, The Gap Band și alții - Recordurile lui Nirvana sunt în cele din urmă produsul unic al alegerilor făcute de Cobain, colegii de trupă și colaboratorii lor, o expresie și reflectarea experiențelor și idealurilor lor . Arta, prin definiție, este produsul luării deciziilor umane.

Unele muzică generată de AI, ca și alte forme de proces muzical, păstrează în continuare acel element uman: pentru că artiști precum Ivan Paz și Shelley Knotts se bazează foarte mult pe modele automate, creează sistemul, iau nenumărate decizii despre cum funcționează și decid ce să faci Faceți cu orice sunet pe care îl produce.
Dar muzica AI care amenință muzicienii umani, care ia puțin mai mult decât câteva cuvinte și produce melodii întregi de la ei, este în mod inerent limitată, deoarece nu poate decât să privească spre interior și înapoi în timp din datele sale, niciodată spre exterior și, prin urmare, niciodată înainte. Chitara a fost inventată în urmă cu secole, dar un model AI instruit pe muzică înainte ca și -a fost probabil ca ziua sora Rosetta Tharpe să fie în anii ’40 în anii ’40 să producă ceva asemănător cu o chitară electrică. Hip-hop-ul este un stil de muzică bazat pe eșantionare și reambalare a operei altor artiști (uneori în forme sau contexte care nu-i place artistului original), dar un model instruit pe muzică înainte de 1973 nu va putea crea ceva de genul că.

Există nenumărate motive pentru care oamenii ascultă muzică, dar există la fel de multe motive pentru care oamenii o fac. Oamenii scot sunete unul pentru celălalt de mii de ani și, de cele mai multe ori, ar fi fost nechibzuit să ne imaginăm să -și trăiască viața - ar fi fost imposibil să se gândească chiar la amplificarea ei, cu atât mai puțin să -l înregistrăm. Oamenii au făcut muzică oricum.

Aici există o tensiune care este anterioară AI. Pe de o parte, etichetele de discuri și platformele de streaming digital consideră, în mare măsură corect, că piața muzicală dorește recunoașterea mai presus de toate, o mare parte din bani provin din vânzările de cataloage artiști consacrați, cu un raport care sugerează că vânzările au reprezentat 70 Procentul pieței muzicale din SUA în 2021. Chart-toppers sună din ce în ce mai similar. Algoritmii platformei de streaming alimentează adesea aceleași melodii de mai multe ori.

Pe de altă parte, există o nevoie umană intrinsecă de surpriză, inovație, transgresie. Este diferit pentru fiecare persoană. Obiectivele unei corporații uriașe - la scară și supraveghere, practic - sunt diferite de cele ale utilizatorilor săi în ansamblu și pentru individ, iar cu cât este mai mare baza de utilizatori, cu atât va tinde să se automatizeze. Nici generatoarele de muzică AI și nici listele de redare generate dinamic și nici un alt sistem predictiv algoritmic nu sunt în mod inerent bune sau rele: rezultatele depind în întregime de cine le conduce și în ce scop.

Dar orice s -ar întâmpla, nicio companie nu va avea vreodată un monopol asupra muzicii. Nici o specie nu. Păsările o fac. Albinele o fac. Balenele din mare o fac. O parte din ea, la urechea umană, este destul de frumoasă. Dar chiar și cu toată acea melodie naturală, toată muzica pe care oamenii au creat -o deja și toată muzica pe care AI o va ajuta fie să se creeze sau să se creeze, dorința umană de a ne crea și de a ne exprima persistă. Muzica există în lumea noastră din alte motive decât comercialismul.

De cele mai multe ori, motivul este destul de simplu: o persoană sau un grup de oameni a decis că ar trebui să existe și apoi a făcut -o. Va continua să existe, indiferent cât de mult nămolul sonic pompează mașinile.

Îmbrățișați sau rezistați?

Una dintre temele recurente atunci când vine vorba de AI și alte tehnologii emergente este că vor fi o mare parte a industriei muzicale (și a majorității industriilor) în viitor și că ignorarea lor nu va ajuta viitorii lideri ai industriei.

„Cred că AI poate ajuta elevii mei să fie mai productivi și să -și susțină procesul creativ și să le permită să se concentreze asupra a ceea ce contează cel mai mult pentru ei, care creează și interpretează muzică sau explorează noi idei de afaceri”, spune Wears. „Cu toate acestea, în calitate de educator responsabil, trebuie să mă asigur că elevii mei nu devin prea dependenți de aceste instrumente și caut constant modalități de utilizare AI pentru a ajuta la dezvoltarea abilităților lor de gândire critică.”

Camp este de acord și, de asemenea, încurajează oamenii să facă ceea ce sunt confortabili, deoarece AI continuă să evolueze.

„Cu siguranță vă încurajez, dacă doriți să rămâneți la curent și să folosiți tehnologia pentru a avansa pentru ceea ce sunteți pe planetă, atunci da, alăturați -vă”, spune Camp. „Dar așa cum am spus, am prieteni care folosesc linii fixe. Am prieteni care preferă să cumpere înregistrări de vinil. AI este aici. Are un impact imens. Nu trebuie să -l folosești, dar o mulțime de oameni aleg. ”

AI la Berklee Online

Recent, Berklee Online a lansat o inițiativă numită Aria: AI-INCANCATE REALITĂȚI ȘI APLICĂRI IMMERSIVE. Proiectul este condus de Gabriel Raifer Cohen, director asociat de asistență și tehnologie audio la Berklee Online și un elev Berklee College of Music.

„La fel ca calculatoarele, calculatoarele, internetul și motoarele de căutare înainte, Genai este aici pentru a rămâne”, spune Raifer Cohen. „Ignorarea realității că toate aceste instrumente sunt disponibile cu ușurință este un diserviciu pentru studenți. . . . Învățarea elevilor cum să fie cel mai bine - și responsabil - să utilizeze aceste tehnologii ca instrumente de abilitare poate fi un efort mai meritat decât să încerci să le combată. ”

Și doar pentru că AI va juca un rol major în viitorul industriei muzicale nu înseamnă că nu putem critica această nouă tehnologie sau să pledăm pentru măsuri de siguranță. „În același timp, trebuie să rezistăm la răspândirea mediocrității și a insensibilității creative alimentate de utilizarea fără minte a lui Genai, rămânând conștientă din punct de vedere etic și proactivă”, spune el. „Nu este nimic ușor în acest sens, dar trebuie să considerăm că evoluțiile AI deschid și oportunități pentru experiențe educaționale potențial transformatoare.” Raifer Cohen spune că, ca parte a Inițiativei Aria, Berklee Online va continua să exploreze aceste noi instrumente și numai după ce au fost testate și studiate în detaliu, școala va lua în considerare implementarea lor în clasă. „În cele din urmă, nu trebuie să uităm că pentru studenți și profesori, spectatori și creatori, toate aceste instrumente puternice sunt doar așa: instrumente”, spune Raifer Cohen.