AI trong âm nhạc

Khả năng của âm nhạc do AI cung cấp đã lẩm bẩm dưới bề mặt của ngành công nghiệp âm nhạc trong nhiều năm, nhưng phải đến khi phát hành nhà thờ vào năm 2022, cuộc trò chuyện rộng lớn hơn xung quanh AI bắt đầu lan truyền vào dòng chính. Bây giờ chúng ta đang ở thời điểm mà một số nhạc sĩ và các chuyên gia ngành công nghiệp âm nhạc bị mê hoặc bởi khả năng của âm nhạc do AI cung cấp, trong khi những người khác cảnh giác với những điều chưa biết, đặc biệt là khi quy định vẫn còn ở giai đoạn sơ khai. Một nghiên cứu của công ty phân phối âm nhạc Ditto cho thấy gần 60 phần trăm các nghệ sĩ được khảo sát nói rằng họ sử dụng AI trong các dự án âm nhạc của họ, trong khi 28 % nói rằng họ sẽ không sử dụng AI cho mục đích âm nhạc.

Christopher Wears, phó chủ tịch của bộ phận quản lý/kinh doanh âm nhạc tại Berklee College of Music, là một người ủng hộ công nghệ âm nhạc AI. Ông thậm chí còn viết một luận điểm của Master về lý do tại sao Warner Music nên đầu tư vào AI, trở lại vào năm 2016 (cảnh báo spoiler: Họ đã làm, cùng với mọi nhãn hiệu lớn khác). Wares đã đưa AI vào các khóa học của mình tại Berklee và đã thấy các phản ứng hỗn hợp từ các sinh viên.
Một số học sinh của tôi yêu thích AI và đã sử dụng nó theo những cách khác nhau, trong khi những người khác không muốn làm gì với nó, theo War Wars nói. Có rất nhiều cuộc tranh luận sôi nổi trong các cuộc trò chuyện và tôi cố gắng khuyến khích học sinh của mình nắm lấy công nghệ và tìm ra những cách mới để sử dụng nó để cải thiện các quy trình sáng tạo của họ.

Một tác giả và người hướng dẫn khóa học khác với tư duy tương tự là Ben Camp, phó giáo sư sáng tác bài hát tại Berklee College of Music và tác giả của các bài hát đã được đưa ra: Kỹ thuật và lời khuyên để sáng tác. Họ đã bị mê hoặc bởi công nghệ âm nhạc AI từ năm 2016, sau khi nghe chiếc xe của Dad Daddy, một trong những bài hát AI Pop đầu tiên nơi AI được đào tạo về âm nhạc của Beatles.

Trại cũng cho sinh viên của mình cơ hội học AI trong lớp học, miễn là họ kiểm tra thực tế tất cả thông tin họ học được từ TATGPT hoặc bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn nào.

Tôi nghĩ rằng tất cả mọi người phải đưa ra lựa chọn của riêng mình, Camp nói. Ý tôi là, tôi có những người bạn vẫn sử dụng điện thoại lật vì họ không thoải mái với việc có tất cả thông tin trên điện thoại của họ. Tôi có những người bạn vẫn còn điện thoại cố định. Vì vậy, tôi không nói, 'Này, mọi người, bạn cần phải làm điều này.' Nhưng nó chắc chắn ở đây. Nó sẽ không biến mất. Nó sẽ chỉ trở nên tốt hơn.

Cho dù bạn đang tích cực sử dụng AI trong âm nhạc của mình hoặc có một số nghi ngờ, ngày càng rõ ràng rằng AI sẽ đóng vai trò chính trong ngành công nghiệp âm nhạc trong tương lai. Với chuyên môn về đồ tàu và trại, chúng tôi thảo luận về tình trạng AI hiện tại trong ngành công nghiệp âm nhạc, bao gồm các công cụ hiện có.

Âm nhạc AI là gì?

Trước khi chúng ta định nghĩa âm nhạc AI có nghĩa là gì, trước tiên hãy xác định trí tuệ nhân tạo. Đây là định nghĩa của Wares:
Trí tuệ nhân tạo giống như trí thông minh của máy tính; Đó là một công nghệ cho phép các máy bắt chước suy nghĩ hoặc hành vi của con người, chẳng hạn như giải quyết vấn đề, học tập hoặc nhận ra các mẫu.

Trong bối cảnh âm nhạc, công nghệ AI đã đạt đến một điểm mà nó có thể tạo ra, sáng tác và tăng cường nội dung âm nhạc được thực hiện trước đây bởi con người. Âm nhạc AI có thể lấy nhiều hình thức và loại hỗ trợ, từ việc tạo ra toàn bộ bài hát từ đầu đến cuối, đến viết các khía cạnh cụ thể của một tác phẩm, pha trộn và làm chủ một sản xuất, nhân bản giọng nói, v.v. Chúng tôi cũng sẽ liệt kê một số công cụ âm nhạc AI cụ thể có thể thực hiện các tác vụ này, các khả năng đã mở ra một hộp các vấn đề bản quyền của Pandora.

Lịch sử

Trí tuệ nhân tạo có nguồn gốc từ âm nhạc, với vấn đề phiên âm: ghi lại chính xác một màn trình diễn vào ký hiệu âm nhạc khi nó được thực hiện. Sơ đồ băng đàn piano của Père Engramelle, một chế độ tự động ghi lại thời gian và thời lượng ghi chú để chúng có thể dễ dàng phiên âm thành ký hiệu âm nhạc thích hợp bằng tay, lần đầu tiên được thực hiện bởi các kỹ sư Đức JF Unger và J. Holfield vào năm 1752
. Illiac I (Máy tính tự động Illinois) đã tạo ra bộ Illiac cho bộ tứ chuỗi, một bản nhạc hoàn toàn do máy tính tạo ra. Máy tính đã được lập trình để thực hiện nhiệm vụ này bởi nhà soạn nhạc Lejaren Hiller và nhà toán học Leonard Isaacson. : Viêu VII Năm 1960, nhà nghiên cứu Nga Rudolf Zaripov đã xuất bản bài báo đầu tiên trên thế giới về thành phần âm nhạc thuật toán bằng máy tính URAL-1.
Năm 1965, nhà phát minh Ray Kurzweil đã phát triển phần mềm có thể nhận ra các mẫu âm nhạc và tổng hợp các tác phẩm mới từ chúng. Máy tính lần đầu tiên xuất hiện trên chương trình đố vui mà tôi có một bí mật.

Đến năm 1983, hệ thống âm nhạc Kansei của Yamaha đã đạt được sức hút, và một bài báo về sự phát triển của nó đã được xuất bản năm 1989. Vẫn được coi là vấn đề học tập sâu khó khăn ngày nay, và phiên âm gần như hoàn hảo vẫn là một chủ đề nghiên cứu.

Năm 1997, một chương trình trí tuệ nhân tạo có tên là Thử nghiệm về Trí tuệ âm nhạc (EMI) đã vượt trội so với một nhà soạn nhạc của con người trong nhiệm vụ sáng tác một bản nhạc bắt chước phong cách của Bach. EMI sau đó trở thành cơ sở cho một thuật toán tinh vi hơn được gọi là Emily Howell, được đặt theo tên của người tạo ra nó.

Năm 2002, một nhóm các nhà nghiên cứu âm nhạc tại Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính Sony ở Paris, do nhà soạn nhạc và nhà khoa học máy tính người Pháp François Pachet dẫn đầu, đã phát triển Continuarator, một thuật toán độc đáo có khả năng khởi động lại một tác phẩm sau khi một nhạc sĩ trực tiếp dừng lại.

Emily Howell tiếp tục cải thiện âm nhạc AI bằng cách phát hành album đầu tiên của mình, From Darkness, Light, vào năm 2009. Kể từ đó, nhiều tác phẩm AI khác đã được xuất bản bởi nhiều nhóm khác nhau.
Vào năm 2010, Iamus đã trở thành AI đầu tiên tạo ra một bản nhạc cổ điển hiện đại gốc theo phong cách riêng của nó: Opus Iamus 'Opus 1. Nằm tại Đại học Malaga (Đại học Malaga) ở Tây Ban Nha, máy tính có thể tạo ra một bản nhạc hoàn toàn nguyên bản theo nhiều phong cách âm nhạc. Vào tháng 8 năm 2019, một bộ dữ liệu lớn gồm 12.197 bài hát MIDI, mỗi bài hát có lời bài hát và giai điệu riêng, đã được tạo ra để điều tra tính khả thi của các giai điệu tạo ra thần kinh từ lời bài hát bằng phương pháp LSTM-Gan có điều kiện sâu.

Với những tiến bộ trong AI tổng quát, các mô hình đã bắt đầu xuất hiện có thể tạo ra các tác phẩm âm nhạc hoàn chỉnh (bao gồm cả lời bài hát) từ các mô tả văn bản đơn giản. Hai ứng dụng web đáng chú ý trong lĩnh vực này là Suno AI, ra mắt vào tháng 12 năm 2023 và Udio, tiếp theo vào tháng 4 năm 2024.

Ứng dụng phần mềm

Chuck

Được phát triển tại Đại học Princeton bởi Ge Wang và Perry Cook, Chuck là một ngôn ngữ đa nền tảng, dựa trên văn bản. Bằng cách trích xuất và phân loại các kỹ thuật lý thuyết mà nó tìm thấy trong các bản nhạc, phần mềm có thể tổng hợp các tác phẩm hoàn toàn mới dựa trên các kỹ thuật mà nó đã học. Công nghệ này được sử dụng bởi Slork (Dàn nhạc máy tính xách tay Stanford) và Plork (Dàn nhạc máy tính xách tay Princeton).

Jukebox

Jukedeck là một trang web cho phép mọi người sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra âm nhạc nguyên bản, không có bản quyền để sử dụng trong video. Nhóm nghiên cứu bắt đầu phát triển công nghệ tạo âm nhạc vào năm 2010, thành lập một công ty xung quanh nó vào năm 2012 và ra mắt trang web công khai vào năm 2015. Công nghệ được sử dụng ban đầu là một hệ thống thành phần thuật toán dựa trên quy tắc, sau đó được thay thế bằng các mạng thần kinh nhân tạo. Trang web này đã được sử dụng để tạo ra hơn 1 triệu bản nhạc và các thương hiệu đã sử dụng nó bao gồm Coca-Cola, Google, UKTV và Bảo tàng Lịch sử Tự nhiên ở London. Năm 2019, công ty đã được mua lại bởi Bytedance.

Morpheus

Morpheus là một dự án nghiên cứu của Dorien Herremans và Elaine Chu tại Đại học Queen Mary của London, được tài trợ bởi dự án EU Marie Skłodowska-Curie. Hệ thống sử dụng một phương pháp tối ưu hóa dựa trên thuật toán tìm kiếm lân cận biến để biến đổi các đoạn có hoa văn hiện có thành các đoạn mới với mức độ căng thẳng âm nhất định thay đổi động trong suốt đoạn. Phương pháp tối ưu hóa này tích hợp các kỹ thuật phát hiện mẫu để đảm bảo cấu trúc dài hạn và các chủ đề định kỳ trong âm nhạc được tạo. Các tác phẩm được sáng tác bởi Morpheus đã được thực hiện trong các buổi hòa nhạc ở cả Stanford và ở London.

Aiva

Được thành lập vào tháng 2 năm 2016 tại Luxembourg, AIVA là một chương trình sản xuất nhạc phim cho bất kỳ loại phương tiện truyền thông nào. Các thuật toán đằng sau AIVA dựa trên kiến ​​trúc học tập sâu. AIVA cũng đã được sử dụng để sáng tác một bản nhạc rock có tên On the Edge, cũng như một giai điệu pop có tên Love Sick, hợp tác với ca sĩ Taryn Southern cho album I Am AI 2018 của cô.

Google tím

Nhóm Magenta của Google đã xuất bản một số ứng dụng âm nhạc AI và White Papers kể từ khi ra mắt vào năm 2016. Năm 2017, họ đã phát hành thuật toán và bộ dữ liệu NSYNTH, một nhạc cụ phần cứng nguồn mở được thiết kế để giúp các nhạc sĩ sử dụng thuật toán dễ dàng hơn. Nhạc cụ đã được sử dụng bởi các nghệ sĩ đáng chú ý như Grimes và Yacht trong album của họ. Vào năm 2018, họ đã phát hành một ứng dụng ngẫu hứng piano có tên Piano Genie. Sau đó, nó được theo sau bởi Magenta Studio, một bộ 5 plugin MIDI cho phép các nhà sản xuất âm nhạc phát triển âm nhạc hiện có trong DAW của họ. Năm 2023, nhóm học máy của họ đã xuất bản một bài báo kỹ thuật về GitHub mô tả Musiclm, một trình tạo văn bản độc quyền mà họ đã phát triển.

Riff

Riffusion là một mạng lưới thần kinh được phát triển bởi Seth Forsgren và Ike Martiros tạo ra âm nhạc bằng cách sử dụng các mẫu âm thanh thay vì âm thanh. Nó được tạo ra như một sự tinh chỉnh của khuếch tán ổn định, một mô hình nguồn mở hiện có để tạo hình ảnh từ các tín hiệu văn bản trong các quang phổ. Điều này dẫn đến một mô hình sử dụng tín hiệu văn bản để tạo các tệp hình ảnh có thể biến đổi Fourier và chuyển đổi thành các tệp âm thanh. Mặc dù các tệp này chỉ dài vài giây, mô hình cũng có thể sử dụng không gian tiềm ẩn giữa các đầu ra để nội suy các tệp khác nhau lại với nhau. Điều này đạt được bằng cách sử dụng một chức năng của mô hình khuếch tán ổn định được gọi là IMG2IMG. Âm nhạc kết quả đã được mô tả là Hồi de Otro Mundo, (thế giới khác), mặc dù không có khả năng thay thế âm nhạc do con người tạo ra. Mô hình được phát hành vào ngày 15 tháng 12 năm 2022 và mã cũng có sẵn miễn phí trên GitHub. Nó là một trong nhiều mô hình có nguồn gốc từ khuếch tán ổn định. Riffusion được phân loại là một tập hợp con của các trình tạo văn bản từ âm nhạc dựa trên AI. Vào tháng 12 năm 2022, Mubert đã sử dụng tương tự khuếch tán ổn định để biến văn bản mô tả thành các vòng lặp âm nhạc. Vào tháng 1 năm 2023, Google đã xuất bản một bài báo về trình tạo văn bản từ nhạc của riêng mình có tên là Musiclm.

Spike ai

Spike AI là một plugin âm thanh hỗ trợ AI được phát triển bởi Spike Stent phối hợp với con trai Joshua Stent và người bạn Henry Ramsey, phân tích các bài hát và đưa ra khuyến nghị cho sự rõ ràng và các khía cạnh khác trong quá trình trộn. Giao tiếp được thực hiện thông qua một chatbot được đào tạo trên dữ liệu cá nhân của Spike Stent. Plugin tích hợp vào một máy trạm âm thanh kỹ thuật số.

Ứng dụng âm nhạc

Trí tuệ nhân tạo có khả năng ảnh hưởng đến cách các nhà sản xuất tạo ra âm nhạc bằng cách tạo ra các lần lặp theo dõi dựa trên các tín hiệu do người tạo đưa ra. Những tín hiệu này cho phép AI làm theo một phong cách cụ thể mà nghệ sĩ đang cố gắng đạt được.

AI cũng đã được sử dụng trong phân tích âm nhạc, nơi nó đã được sử dụng để trích xuất tính năng, nhận dạng mẫu và khuyến nghị âm nhạc.

Thành phần

Trí tuệ nhân tạo đã có tác động lớn đến lĩnh vực sáng tác vì nó đã ảnh hưởng đến ý tưởng của các nhà soạn nhạc/nhà sản xuất và có khả năng làm cho ngành công nghiệp dễ tiếp cận hơn với người mới. Với sự phát triển của nó trong âm nhạc, nó đã được sử dụng với sự hợp tác với các nhà sản xuất. Các nghệ sĩ sử dụng phần mềm này để giúp tạo ra ý tưởng và xác định các phong cách âm nhạc bằng cách nhắc AI tuân theo các yêu cầu cụ thể phù hợp với nhu cầu của họ. Tác động trong tương lai của công nghệ đối với thành phần bao gồm thi đua và hợp nhất các phong cách, cũng như sửa đổi và tinh chỉnh. Sự phát triển của các loại phần mềm này có thể giúp người mới tham gia vào ngành công nghiệp âm nhạc dễ dàng hơn. Phần mềm như Chatgpt đã được các nhà sản xuất sử dụng để thực hiện các tác vụ này, trong khi các phần mềm khác như ozone11 được sử dụng để tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp và tốn thời gian như làm chủ.

Rủi ro và tác hại

Các nhạc sĩ, nhà sản xuất và những người khác đã sử dụng các công cụ AI không tạo thành trong nhiều năm. Cher đã phổ biến tự động điều chỉnh với nhóm tin tưởng hơn một phần tư thế kỷ trước, và vô số nghệ sĩ đã sử dụng nó để điều chỉnh giai điệu của họ. Các nhãn thu âm sử dụng AI để quét phương tiện truyền thông xã hội để sử dụng các bài hát không có giấy phép mà họ sở hữu và Shazam hoạt động theo cách tương tự khi nhận ra âm thanh. Các kỹ sư sử dụng nó để hợp lý hóa quá trình trộn và làm chủ. Gần đây, Get Back Giám đốc Peter Jackson đã sử dụng công nghệ này để cô lập các bản nhạc riêng lẻ khỏi một bản ghi âm hỗn hợp để tái tạo các cuộc hội thoại trong phòng thu và tạo ra một bài hát của Beatles bị mất.

Nhưng có một sự khác biệt chính giữa các công cụ phụ trợ này và các ứng dụng AI thế hệ như Suno và Udio, có thể tạo ra toàn bộ bài hát chỉ từ một vài từ. Tất cả các AI âm nhạc mới hoạt động khác một chút và tiếp tục phát triển, nhưng chúng thường hoạt động theo cách tương tự như các công cụ AI tổng quát khác: họ phân tích một bộ dữ liệu khổng lồ và sử dụng các mẫu được tìm thấy trong đó để đưa ra dự đoán xác suất.

Để làm điều này cho âm thanh, các nhà phát triển thu thập một bộ sưu tập các bài hát khổng lồ (thông qua các thỏa thuận với chủ sở hữu giấy phép và/hoặc bằng cách quét dữ liệu có sẵn công khai mà không được phép) và siêu dữ liệu liên quan của họ (nghệ sĩ và tiêu đề bài hát, thể loại, năm, mô tả, chú thích, bất cứ điều gì có liên quan và có sẵn). Tất cả những điều này thường được thực hiện bởi những người lao động được trả lương thấp ở miền Nam toàn cầu chú thích dữ liệu này trên quy mô khổng lồ.

Sau đó, các nhà phát triển chuẩn bị bộ dữ liệu này cho một mô hình học máy, là (tóm lại) một mạng lưới kết nối rộng lớn, mỗi mạng được gán một trọng số số. Sau đó, con người đào tạo mô hình bằng cách dạy nó để quan sát các mẫu trong tập dữ liệu và cung cấp phản hồi cho mô hình bằng cách tính dự đoán của nó. Dựa trên các mẫu này, mô hình có thể lấy một đoạn ngắn âm thanh hoặc văn bản và dự đoán những gì sẽ xảy ra tiếp theo, và sau đó những gì sẽ xảy ra sau đó, v.v.

Các nhà phát triển điều chỉnh các trọng số để tạo ra kết quả dễ nghe và có thể dự đoán được từ các đầu vào tương tự. Các trình tạo âm nhạc do AI cung cấp kết hợp hai chuỗi công nghệ: các công cụ âm nhạc mà các chuyên gia đã sử dụng trong các hãng phim trong nhiều thập kỷ và các mô hình ngôn ngữ lớn cho phép người dùng hàng ngày khai thác sức mạnh của họ. Bất kỳ trình tạo âm nhạc AI nào chỉ tốt như dữ liệu mà nó được đào tạo. Các hệ thống này yêu cầu một lượng lớn dữ liệu và một mô hình được đào tạo trên bộ dữ liệu thiên vị sẽ tái tạo các thành kiến ​​đó trong đầu ra của nó. Tiếng nói của ai được bao gồm trong hộp âm nhạc khổng lồ này, và ai bị bỏ rơi? Các mô hình AI ngày nay có xu hướng loại trừ những âm nhạc khổng lồ, đặc biệt là từ các truyền thống âm nhạc có trước công nghệ thu âm và có nguồn gốc không phải là phương Tây. Như được thiết kế hiện tại, chúng có nhiều khả năng tạo ra âm thanh rập khuôn trong một thể loại hoặc phong cách hơn bất cứ điều gì bất thường, chứ đừng nói đến sự sáng tạo hoặc thú vị. Các hệ thống AI thế hệ dễ bị tầm thường, nhưng âm nhạc siêu việt được tìm thấy ở rìa.

Điều gì sẽ bị mất trong sự sáng tạo và đa dạng của con người nếu các nhạc sĩ bắt đầu dựa vào các mô hình dự đoán được đào tạo trên các bộ dữ liệu chọn lọc loại trừ hầu hết các nền văn hóa và ngôn ngữ của thế giới? Lauren Me Goodlad, chủ tịch sáng kiến ​​AI phê bình của Đại học Rutgers, nói với tôi.

Từ góc độ pháp lý, các nhạc sĩ xem các mô hình AI học hỏi từ công việc của họ có mối quan tâm giống như Thời báo New York, Getty và các nhà xuất bản và nhà sáng tạo khác đang kiện các công ty AI: nguồn gốc của dữ liệu. Mặc dù một số công ty cẩn thận đào tạo các mô hình của họ chỉ trên dữ liệu được cấp phép, những người khác sử dụng bất cứ thứ gì họ có thể có được, lập luận rằng bất cứ điều gì trong phạm vi công cộng đều thuộc sử dụng công bằng cho mục đích này. RIAA, cơ quan thương mại âm nhạc thống trị ở Mỹ, hiện đang kiện Suno và Udio vì vi phạm bản quyền trên một quy mô lớn. .

Các cuộc thăm dò thường cho thấy rằng hầu hết mọi người không chấp nhận các công ty AI sao chép dữ liệu công cộng mà không được phép. Nhưng trong khi có một số vụ kiện cao cấp trên bàn, nhưng vẫn chưa rõ hệ thống pháp lý sẽ ảnh hưởng đến các công ty khai thác tất cả sự sáng tạo của con người mà không được phép, chứ đừng nói đến việc bồi thường cho họ. Nếu những thực hành này không được kiềm chế sớm, những người chơi ít cẩn thận sẽ nhanh chóng có được quyền lực và những người vận động hành lang và luật sư ưa thích đi kèm với nó. . Ed Newton-Rex là phó chủ tịch của Audio tại sự ổn định AI khi nó ra mắt Audio ổn định, một trình tạo âm nhạc và âm nhạc do AI cung cấp, vào mùa thu năm ngoái.

Ông rời công ty chỉ một vài tháng sau đó về lập trường của mình về việc thu thập dữ liệu: nhóm của Newton-Rex chỉ được đào tạo âm thanh ổn định trên dữ liệu được cấp phép, nhưng lãnh đạo của công ty đã nộp một bình luận công khai với văn phòng bản quyền của Hoa Kỳ rằng sự phát triển của AI là một người có thể chấp nhận được , sử dụng biến đổi và có lợi cho xã hội của nội dung hiện có được bảo vệ bởi việc sử dụng công bằng. Để chống lại việc cạo không có giấy phép, Newton-Rex được thành lập khá nhiều, trong đó xác minh và xác nhận các bộ dữ liệu được sử dụng bởi các công ty AI. Hiện tại, tổ chức phi lợi nhuận này chỉ có thể chứng nhận liệu nội dung trong bộ dữ liệu của công ty có được cấp phép đúng hay không. Một ngày nào đó, nó sẽ có thể tính đến các chi tiết tốt hơn (như liệu nghệ sĩ có đồng ý rõ ràng với việc sử dụng đó hay đơn giản là không từ chối) và các vấn đề khác như giảm thiểu thiên vị.

Là một nhạc sĩ và nhà soạn nhạc của nhạc hợp xướng và piano, ông coi đây là một bước ngoặt cho lĩnh vực này. Các mô hình AI của Genersative thường cạnh tranh với dữ liệu đào tạo của họ, ông Newton Newton-Rex nói. Thành thật mà nói, mọi người chỉ có một khoảng thời gian giới hạn để nghe nhạc. Có một nhóm tiền bản quyền hạn chế. Và vì vậy, càng có nhiều âm nhạc được tạo ra thông qua các hệ thống này, càng ít đến với các nhạc sĩ của con người.

Như chủ tịch FTC Lina Khan đã lưu ý vào tháng trước, nếu một người tạo ra nội dung hoặc thông tin mà công ty AI sao chép, và sau đó nội dung hoặc thông tin được tạo ra bởi AI Generator cạnh tranh với nhà sản xuất ban đầu để lái nó ra khỏi thị trường và chuyển hướng Kinh doanh, đó có thể là một phương pháp cạnh tranh không công bằng, vi phạm luật chống độc quyền.
Marc Ribot là một trong hơn 200 nhạc sĩ đã ký hợp đồng với Tuyên bố Liên minh Quyền Nghệ sĩ phản đối thực tiễn vào đầu năm nay, và ông là thành viên tích cực của Ban chỉ đạo AI của Liên minh công nhân âm nhạc. Một tay guitar thực hành từ những năm 1970, Ribot đã thấy công nghệ đã định hình ngành công nghiệp như thế nào, xem ngân sách ghi âm đều đặn trong nhiều thập kỷ.

Tôi không chống lại công nghệ dưới bất kỳ hình thức, hình dạng hay hình thức nào, ông Rib Ribot nói. Mất các bản ghi âm mà anh ấy đã thực hiện trong những năm 90, chính anh ấy đã sử dụng AI để cô lập các bản nhạc cá nhân khỏi bản phối cuối cùng. Nhưng anh ta coi thời điểm hiện tại là một cơ hội quan trọng để đẩy lùi chống lại công nghệ trước khi các công ty sở hữu nó trở nên quá lớn để điều chỉnh nó.
Dòng phân chia thực sự giữa hữu ích và thảm họa là rất đơn giản, ông Rib Ribot nói. Đây là tất cả về việc các nhà sản xuất âm nhạc hay bất cứ điều gì khác đang được nhập [vì dữ liệu đào tạo] có quyền đồng ý thực sự, chức năng. . Đó là đầu ra. Nhưng ngay cả khi họ không, ngay cả khi đầu ra không vi phạm, bản thân đầu vào đang vi phạm.

Ribot cho biết các nhạc sĩ từ lâu đã thờ ơ với AI, nhưng trong vài năm qua, anh đã thấy một sự thay đổi địa chấn của người Hồi và một sự hiểu biết lớn hơn về chủ nghĩa tư bản giám sát và tự do dân sự.

Mặc dù các nhạc sĩ có thể đã xem nhau như những đối thủ cạnh tranh chỉ vài năm trước - ngay cả khi chiếc bánh ngày càng nhỏ hơn, vẫn có một vài nghệ sĩ có thể làm giàu họ.

Ai có thể và có thể làm gì

Một trong những ví dụ đầu tiên về âm nhạc được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo có từ năm 1956: một tác phẩm cho bộ tứ chuỗi được sáng tác bởi máy tính Ilac I và được lập trình bởi Đại học Illinois tại các giáo sư Urbana-Champaign Lejaren Hiller và Leonard Isaacson.

Sau những bước nhảy vọt về công nghệ của những năm gần đây, các nghệ sĩ như Holly Herndon, Arca, Yacht, Taryn Southern và Brian Eno hiện đang sử dụng AI tổng thể để thử nghiệm các hoạt động sáng tạo của họ. Xu hướng của AI để tạo ra ảo giác của người Hồi giáo và các kết quả vô nghĩa khác, trong khi nguy hiểm trong các bối cảnh khác, có thể là nguồn cảm hứng trong âm nhạc. Giống như các công nghệ âm thanh khác đã được xác định bởi sự bất hòa của họ, biến dạng CD, nén 8 bit, giọng nói bị nứt quá mạnh mẽ đối với cổ họng phát ra nó, các sự kiện quá quan trọng đối với phương tiện dự định ghi lại chúng, là Brian Eno viết trong năm với các phụ lục bị sưng, âm nhạc được tạo ra có thể có giá trị nhất khi nó khác biệt nhất. Ivan Paz, một nhạc sĩ có bằng tiến sĩ về khoa học máy tính, đang phát triển các hệ thống AI cho các buổi biểu diễn trực tiếp của riêng mình.

Bắt đầu với một màn hình trống, anh ta viết mã trong thời gian thực (hiển thị cho khán giả đọc) và đào tạo mô hình bằng cách trả lời các âm thanh mà nó tạo ra, có thể là bất ngờ, chói tai hoặc chỉ là thảm họa đơn giản. Kết quả là một chút giống như chơi một nhạc cụ, nhưng cũng thích ngẫu hứng với một nhạc sĩ khác. Nếu thuật toán của bạn hoạt động ở mức rất thấp, thì bạn cảm thấy như bạn đang chơi một nhạc cụ vì bạn thực sự điều chỉnh, ví dụ, các tham số của tổng hợp, Mitch Paz nói. Nhưng nếu thuật toán xác định hình dạng của một bản nhạc, thì nó giống như chơi với một tác nhân xác định điều gì xảy ra tiếp theo.

Đối với một triển lãm tại Trung tâm Văn hóa đương đại ở Barcelona hồi đầu năm nay, Paz đã làm việc với ca sĩ Maria Arnal để tạo ra một mô hình âm sắc cho giọng nói của cô. Họ yêu cầu du khách hát những đoạn bài hát ngắn; Mô hình sau đó pha trộn những giọng nói đó với Arnal để tạo ra một giọng hát mới. Trong một dự án khác, đồng nghiệp của Paz Shelley Knobts đã đào tạo một mô hình trên các tác phẩm của riêng mình để tránh sự lặp lại trong tác phẩm của cô: nó phân tích âm nhạc của cô để phát hiện các mẫu, nhưng thay vì gợi ý động thái tiếp theo của cô, nó cho thấy sự tiếp tục ít có khả năng hơn.

Bước tiếp theo trong sự tiến hóa âm nhạc của AI có thể đi xuống tốc độ xử lý. Mã hóa trực tiếp là có thể với một số loại mô hình, nhưng những loại khác mất quá nhiều thời gian để hiển thị âm nhạc để tạo nó trong một chương trình trực tiếp. Các thiết bị điện tử như bộ tổng hợp ban đầu được thiết kế để bắt chước âm thanh và đã phát triển nhân vật độc đáo của riêng họ theo thời gian. Paz nhìn thấy tiềm năng cuối cùng của AI thế hệ là tạo ra những âm thanh mới mà chúng ta hiện không thể tưởng tượng, chứ đừng nói đến việc sản xuất. Trong bối cảnh này - trong đó AI hỗ trợ một người biểu diễn - AI không có nhiều khả năng thay thế một nhạc sĩ hơn là một bộ chỉnh kỹ thuật số hoặc bàn đạp trì hoãn.

Tuy nhiên, các góc khác của ngành công nghiệp âm nhạc đang áp dụng AI cho các mục đích đột phá hơn. Mặc dù AI có thể không (và không bao giờ có thể) tạo ra âm nhạc tốt hơn con người, nhưng giờ đây nó có thể tạo ra âm nhạc có thể chấp nhận được với tốc độ nhanh hơn nhiều và ở quy mô lớn hơn - và có thể chấp nhận được thường là thanh duy nhất mà một bản nhạc phải xóa.

Hầu hết thời gian, khi bạn nghe nhạc, bạn không biết ai đã tạo ra nó. Tiếng leng keng mà bạn nghe thấy trong một quảng cáo. Điểm số xung quanh trong một bộ phim hoặc chương trình truyền hình, podcast hoặc trò chơi video. Các vòng lặp một nhà sản xuất hip-hop mẫu thành một nhịp. Đây là một phần của ngành công nghiệp rất có thể được thúc đẩy bởi AI tổng quát. Bloomberg báo cáo rằng giáo viên đang sử dụng Suno để tạo ra các công cụ hỗ trợ giảng dạy âm nhạc. Gizmodo lưu ý rằng đối tượng mục tiêu cho Project Music Genai Control, một trình tạo âm nhạc do AI khác, là những người muốn tạo ra nhạc nền nhanh chóng và rẻ tiền, như podcasters và youtubers, với khả năng chỉ định tâm trạng, giai điệu và độ dài của chiều dài một bài hát.
Cho dù bạn thích nó hay thậm chí chú ý đến nó, những loại nhạc này đã được tạo ra trong lịch sử bởi con người. Nhưng việc tạo âm nhạc AI tự động có thể khiến các nhạc sĩ này phải trả giá cho công việc của họ - và nhiều người trong số họ sử dụng thu nhập đó để hỗ trợ theo đuổi một cách sáng tạo hơn, nhưng ít khả năng tài chính hơn. Bạn có thể không bao giờ thấy một nhạc sĩ AI trên sân khấu, nhưng có lẽ bạn vẫn sẽ thấy ít nhạc sĩ của con người hơn vì công nghệ.

Về phần mình, những người chơi có ảnh hưởng trong ngành công nghiệp âm nhạc đã tin rằng AI sẽ trở thành trụ cột trong hoạt động kinh doanh của họ - họ lo lắng về việc ai sẽ gặt hái những lợi ích. Spotify sẽ không hạn chế âm nhạc do AI tạo ra trừ khi nó hoàn toàn bắt chước, điều này có nguy cơ kiện tụng. Universal Music Group (UMG) và YouTube đã ra mắt ươm tạo AI âm nhạc YouTube để phát triển các công cụ AI với các nghệ sĩ UMG. Trong khi đó, UMG cũng là một trong hơn 150 tổ chức-bao gồm ASCAP, BMI, RIAA và AFL-CIO-trong Liên minh Chiến dịch Nghệ thuật Con người, tìm cách thiết lập các khung đạo đức cho việc sử dụng AI trong các lĩnh vực sáng tạo. Họ không muốn cấm công nghệ, nhưng họ muốn có cổ phần trong kết quả.

Với hơn 100.000 bản nhạc mới được tải lên các dịch vụ phát trực tuyến mỗi ngày, các nền tảng phát trực tuyến kỹ thuật số có động lực mạnh mẽ để giảm tỷ lệ theo dõi người dùng do con người tạo ra. Chỉ riêng Spotify đã trả 9 tỷ đô la tiền bản quyền vào năm ngoái, phần lớn doanh thu 14 tỷ đô la. Công ty phát nhạc lớn nhất thế giới trong lịch sử đã tăng tính khả dụng và khả năng hiển thị của các bản nhạc miễn phí, và có thể tiếp tục làm như vậy. Các trình tạo âm nhạc do AI cung cấp là một cách dễ dàng để tạo ra âm nhạc miễn phí có thể thay thế các nghệ sĩ thu nhập bản quyền thực sự khỏi danh sách nhạc nổi tiếng, chuyển doanh thu đó ra khỏi các nghệ sĩ và hướng tới chính nền tảng.

Có một sức mạnh mới - và một mối nguy hiểm mới - cho các nghệ sĩ thành lập. Sau một cú đánh, ngôi sao đồng quê Randy Travis gặp khó khăn khi nói, chứ đừng nói đến việc hát, nhưng với sự giúp đỡ của AI được đào tạo trên danh mục hiện tại của mình, anh có thể tái tạo giọng hát của mình bằng kỹ thuật số.

Trong khi đó, một nhà sản xuất ẩn danh có thể tạo ra một sự hợp tác Drake/The Weeknd có vẻ đáng tin cậy và tăng hàng triệu luồng. Vào tháng Năm, nhà sản xuất Metro Boomin đã bị hỏa hoạn trong thời gian Beef ngoài đời của Drake với Kendrick Lamar. Metro Boomin đã phát hành một nhịp với các mẫu do AI tạo ra cho bất kỳ ai sử dụng, Drake sau đó đã lấy mẫu và rap, phát hành bản nhạc mới cho các dịch vụ phát trực tuyến. King Willonius, người đã sử dụng Udio để tạo ra bản nhạc gốc mà Metro Boomin phối lại, đã thuê một luật sư để giữ quyền cho các đóng góp của mình.
Những ví dụ mới nhất này cho thấy cách âm nhạc được tạo ra nhanh chóng có thể làm tăng âm nhạc được tạo ra tốt. Trong nền kinh tế phát trực tuyến, khối lượng và tốc độ là tất cả: các nghệ sĩ được khuyến khích tạo ra số lượng, không phải chất lượng.

Một nhạc sĩ Jamie Brooks nói. Brooks đã phát hành các hồ sơ dưới tên riêng của cô và với các ban nhạc thể dục dụng cụ và giới tính mặc định, và blog về ngành công nghiệp âm nhạc trong bản tin của cô là chỗ mất mát. Tuy nhiên, nó vẫn tạo ra sự tham gia, và vì vậy một thế giới mà bất cứ thứ gì đứng đầu bảng xếp hạng Spotify không có nghĩa là kéo dài, điều đó chỉ có nghĩa là giải trí ngày hôm đó và không bao giờ nghĩ đến nữa, sẽ là một điều tốt cho tất cả các công ty này . Họ không cần nó là nghệ thuật để kiếm tiền.

Rất nhiều công nghệ ngày nay tồn tại chủ yếu để bắt chước hoặc đơn giản hóa, có thể thúc đẩy chủ nghĩa nghiệp dư. Chia sẻ tập tin đã làm cho việc thu thập hồ sơ bắt buộc có thể truy cập được cho bất kỳ ai với ổ cứng và modem, máy ảnh điện thoại di động đã cho phép mọi người trong đám đông ghi lại chương trình, và bây giờ phát trực tuyến âm thanh cung cấp cho chúng tôi tất cả các danh sách nhạc năng động phù hợp với tâm trạng và đoàn hệ quảng cáo của chúng tôi. AI thế hệ cũng có thể làm cho sáng tạo âm nhạc dễ dàng hơn cho những người không phải là chuyên gia. Điều này có thể thay đổi hoàn toàn không chỉ là bao nhiêu âm nhạc chúng ta nghe, mà cả mối quan hệ của chúng ta với toàn bộ hình thức. Nếu việc tạo một bài hát hit không đòi hỏi nhiều nỗ lực hơn là viết một tweet lan truyền, phần lớn năng lượng sáng tạo hiện có trong phương tiện truyền thông xã hội có thể được chuyển hướng để tạo nhạc dựa trên lời nhắc.

Brooks coi đó là một hiện tượng hồi quy, nhấn mạnh vào độ sâu vượt thời gian ngay lập tức, đứng đầu các bảng xếp hạng với các meme âm thanh và những người độc thân đột phá nhắm vào những người nghe tinh vi nhất, giống như các phát sóng đã từng bị chi phối bởi những bài hát trống rỗng , Được viết bởi hai người chưa bao giờ tham gia một trận bóng chày.

Đó là hướng đi mà các dịch vụ này sẽ thúc đẩy âm nhạc, ông Brook Brooks nói. Đây không phải là về sự sáng tạo. Giữa cách các mô hình này hoạt động và các nguồn cấp dữ liệu thuật toán, tất cả chỉ là một kho lưu trữ lớn của quá khứ. Nó sẽ không di chuyển hồ sơ về phía trước trong âm thanh. Nó sẽ tăng tốc các hồ sơ từ trung tâm văn hóa nhạc pop Mỹ đến thùng rác.

Bản quyền và âm nhạc AI

Một trong những vấn đề được tranh luận nhiều nhất xung quanh AI trong các mối quan tâm của ngành công nghiệp âm nhạc, những người kiếm tiền từ công việc do AI tạo ra, đặc biệt là nếu thuật toán được đào tạo bằng cách sử dụng tài liệu có bản quyền hiện có. Vào tháng 3 năm 2023, Văn phòng Bản quyền Hoa Kỳ đã đưa ra một sáng kiến ​​để điều tra các vấn đề bản quyền liên quan đến AI. Camp tự tin rằng các cơ quan quản lý sẽ bước vào và tạo ra một bản vá, nhưng anh lo lắng rằng vấn đề này rất khó giải quyết vì hệ thống bản quyền Hoa Kỳ mà các nghệ sĩ hoạt động theo.

Một số luật pháp và tiền lệ cuối cùng đã dẫn đến hệ thống bản quyền hiện đại của chúng tôi không phù hợp với những gì đang diễn ra trong âm nhạc ngay bây giờ, Camp Camp nói. Tôi tin rằng những người sáng tạo nên có quyền tác giả, nên được ghi có và nên được bồi thường. Nhưng một lần nữa, toàn bộ hệ thống mà chúng tôi làm rất lỗi thời.

Âm nhạc AI vẫn ở trong một khu vực màu xám hợp pháp, đặt ra câu hỏi liệu có thể thỏa hiệp khi các nghệ sĩ được ghi nhận, bù đắp và đồng ý với việc sử dụng công việc hoặc sự giống AI của họ mà không hạn chế khả năng sáng tạo âm nhạc bằng công nghệ AI. Ở một mức độ nào đó, nghệ thuật là phái sinh của nghệ thuật khác, và nguồn cảm hứng là gì và hành vi trộm cắp hiện đang bị mờ. Một số hãng thu âm đang bắt đầu chiến đấu trở lại.

Vào tháng 5 năm 2023, Universal Music Group đã kêu gọi các dịch vụ phát trực tuyến để chặn việc sử dụng âm nhạc do AI tạo ra, nói rằng họ sử dụng âm nhạc của các nghệ sĩ của họ để đào tạo thuật toán của mình và họ sẽ có hành động pháp lý nếu cần thiết. Spotify đã trả lời bằng cách loại bỏ 7 phần trăm âm nhạc do AI tạo ra trên nền tảng của nó, tương đương với hàng chục ngàn bài hát. Vào tháng 7 năm 2023, UMG kêu gọi Quốc hội ban hành chính sách trên toàn quốc để bảo vệ người sáng tạo khỏi vi phạm bản quyền do AI cung cấp. Hồ sơ thu âm là một trong 40 thành viên tham gia chiến dịch nghệ thuật con người, một tổ chức ủng hộ việc sử dụng AI có trách nhiệm.

Tại Hoa Kỳ, khung pháp lý hiện tại có xu hướng áp dụng luật bản quyền truyền thống cho AI, mặc dù sự khác biệt của nó so với quy trình sáng tạo của con người. Tuy nhiên, các tác phẩm âm nhạc được tạo ra chỉ bởi AI không được bảo vệ bởi bản quyền. Trong bản tóm tắt thực hành của văn phòng bản quyền, Văn phòng Bản quyền tuyên bố rằng họ sẽ không cấp bản quyền cho các tác phẩm của người mà thiếu quyền tác giả của con người và văn phòng sẽ không đăng ký các tác phẩm được tạo bởi một máy hoặc bằng một quy trình cơ học chỉ hoạt động ngẫu nhiên hoặc tự động mà không cần Bất kỳ đầu vào sáng tạo hoặc can thiệp từ một tác giả con người. Vào tháng 2 năm 2022, Hội đồng Đánh giá Bản quyền đã từ chối đơn đăng ký bản quyền cho một tác phẩm nghệ thuật do AI tạo ra với lý do nó thiếu quyền tác giả cần thiết của con người cần thiết để duy trì yêu cầu bản quyền.

Tình hình ở Liên minh châu Âu (EU) tương tự như ở Mỹ, vì khung pháp lý của nó cũng nhấn mạnh vai trò của sự tham gia của con người trong các tác phẩm có bản quyền. Theo Văn phòng sở hữu trí tuệ của Liên minh châu Âu và luật kiện gần đây của Tòa án Công lý Liên minh Châu Âu, tiêu chí độc đáo đòi hỏi một tác phẩm là sáng tạo trí tuệ của chính tác giả, phản ánh danh tính của tác giả, được chứng minh bằng các lựa chọn sáng tạo được thực hiện trong quá trình sáng tạo của nó , đòi hỏi một mức độ cụ thể của sự tham gia của con người. Dự án Tái tạo Châu Âu, được tài trợ bởi Chương trình nghiên cứu và đổi mới Horizon 2020 của Liên minh châu Âu, đi sâu vào những thách thức được đặt ra bởi nội dung do AI tạo ra, bao gồm âm nhạc, cung cấp sự chắc chắn về mặt pháp lý và bảo vệ cân bằng khuyến khích sự đổi mới trong khi tôn trọng các quy tắc bản quyền. Sự công nhận của AIVA đánh dấu một sự khởi đầu đáng kể từ các quan điểm truyền thống về quyền tác giả và bản quyền trong lĩnh vực sáng tác âm nhạc, cho phép người biểu diễn AI phát hành âm nhạc và nhận tiền bản quyền. Sự công nhận này làm cho Aiva trở thành người tiên phong trong việc công nhận chính thức AI trong sản xuất âm nhạc.

Những tiến bộ gần đây về trí tuệ nhân tạo của các nhóm như AI, Openai và Google đã dẫn đến một số lượng lớn các vụ kiện vi phạm bản quyền được đệ trình chống lại các công nghệ thế hệ, bao gồm cả âm nhạc AI. Nếu các vụ kiện này thành công, các bộ dữ liệu của các mô hình học máy cung cấp năng lượng cho các công nghệ này sẽ bị giới hạn trong phạm vi công cộng.

Drake và The Weeknd

Mặc dù không có nhiều tiền lệ hợp pháp cho nhân bản giọng nói, nhưng đối với những người nổi tiếng, nó có thể thuộc quyền công khai của họ như là một sự vi phạm hình ảnh, tên và giọng nói của họ. Một ví dụ quan trọng từ năm ngoái là khi một Tiktoker có tên Ghostwriter đã sử dụng AI để tạo một bản song ca giả giữa Drake và The Weeknd có tên là Heart Heart On My Sleeve. Bài hát đã được gỡ xuống, nhưng các phiên bản vẫn đang nổi trên internet.

Một mặt, bạn có thể lập luận rằng đó là một tác phẩm gốc, anh ấy nói mặc. Mặt khác, nó có thể được coi là một hình thức vi phạm, vì AI đã học cách viết lời theo phong cách của Drake bằng cách phân tích danh mục của mình, mà không có sự cho phép rõ ràng của anh ấy. Một mối quan tâm khác là việc sử dụng trái phép các tên nghệ sĩ và sự giống nhau.

Khả năng sao chép tên và sự giống nhau của ai đó khi sử dụng AI đang gây rắc rối cho ngành công nghiệp âm nhạc, cũng như toàn bộ ngành công nghiệp giải trí. Một trong những yêu cầu chính của cuộc đình công Sag-Aafra hiện tại là bảo vệ người sáng tạo khỏi công việc của họ được sử dụng để đào tạo máy phát điện AI và các diễn viên khỏi sự giống nhau và tiếng nói của họ mà không có sự đồng ý.

Vấn đề đạo đức với AI

Bản quyền chỉ là một trong nhiều vấn đề đạo đức xung quanh AI, và điều quan trọng cần nhớ là công nghệ này và sự phát triển của nó không phải là không có hậu quả.

Một mối quan tâm ngay lập tức là thiên vị trong việc đào tạo một bộ dữ liệu. Một ví dụ là rapper FN Meka, người đã ký hợp đồng với nhóm nhạc Capitol vào năm 2022 nhưng sau đó đã bỏ hợp đồng do các khuôn mẫu chủng tộc duy trì.

Một trong những vấn đề lớn là rác rưởi và rác ra, Camp nói. Nếu chúng tôi đào tạo các mô hình ngôn ngữ này hoặc các trình tạo hình ảnh này hoặc các trình tạo nhạc này trên dữ liệu vốn đã thiên vị, vốn có phân biệt chủng tộc, thì mọi thứ chúng tôi yêu cầu sẽ duy trì những khuôn mẫu đó. Chúng tôi cần đảm bảo rằng chúng tôi có dữ liệu tốt và chúng tôi đang theo dõi nó.

Theo dõi dữ liệu đó cũng không có tác hại của nó. Một mối quan tâm đạo đức khác là quá trình đào tạo, được gọi là học tập củng cố, liên quan đến việc cung cấp phản hồi của con người về một loạt các nội dung đáng lo ngại. Một tập gần đây của Wall Street Journal Podcast The Tạp chí có một nhân viên dữ liệu của Kenya, trong số nhiều người khác, đã giúp đào tạo Chatgpt để phân biệt ngay từ đúng với chi phí của sức khỏe tâm thần rất cao.

Về cơ bản, nó đưa ra một ngón tay cái lên hoặc một ngón tay cái về các câu trả lời, theo ông Camp. Đây có phải là một phản ứng không phù hợp? Nó quá bạo lực hay đồ họa hay đáng lo ngại? Openai ký hợp đồng rằng công việc đó với những người ở Kenya, trả cho họ 2 đô la một giờ để đọc những câu trả lời đó. Vì vậy, hãy tưởng tượng được trả 2 đô la một giờ để xuất hiện để làm việc và đọc một số văn bản khủng khiếp nhất, đáng lo ngại về mặt tâm lý, và bạn làm điều đó trong 10 giờ, và sau đó bạn về nhà và tất cả đều quay cuồng trong đầu bạn. Vì vậy, có rất nhiều sai sót trong cách thức xúc xích ngay bây giờ.

Âm nhạc Deepfakes

Một sự phát triển non trẻ hơn của AI trong âm nhạc là việc sử dụng Audio Deepfakes để giả mạo lời bài hát hoặc phong cách âm nhạc của một bài hát hiện có để giống với giọng nói hoặc phong cách của một nghệ sĩ khác. Điều này đã làm dấy lên nhiều mối quan tâm về tính hợp pháp của công nghệ, cũng như đạo đức sử dụng của nó, đặc biệt là trong bối cảnh bản sắc nghệ thuật. Ngoài ra, nó cũng đã đặt ra câu hỏi ai được ghi có cho các tác phẩm này. Vì AI không thể có quyền tác giả riêng, đầu cơ hiện tại cho thấy sẽ không có câu trả lời rõ ràng nào cho đến khi các quyết định tiếp theo được đưa ra về các công nghệ học máy nói chung. Các biện pháp phòng ngừa gần đây nhất đã bắt đầu được phát triển bởi Google và Tập đoàn âm nhạc Universal, đã tính đến tiền bản quyền và quy kết tín dụng để cho phép các nhà sản xuất sao chép tiếng nói và phong cách của các nghệ sĩ.

"Trái tim trên tay áo của tôi"

Vào năm 2023, một nghệ sĩ được gọi là Ghostwriter977 đã tạo ra một âm nhạc Deepfake có tên là Heart Heart trên tay áo của tôi, đã nhân bản tiếng nói của Drake và The Weeknd bằng cách cho một bộ bài hát từ các nghệ sĩ tương ứng thành một thuật toán học sâu, tạo ra một mô hình nhân tạo của Tiếng nói của mỗi nghệ sĩ có thể phù hợp với giọng hát tham khảo gốc với lời bài hát gốc. Ca khúc đã được gửi để xem xét Grammy cho bài hát rap hay nhất của năm. Nó đã lan truyền và trở nên phổ biến trên Tiktok và nhận được phản hồi tích cực từ khán giả, dẫn đến việc phát hành chính thức về Apple Music, Spotify và YouTube vào tháng 4 năm 2023. Nhiều người tin rằng bản nhạc này hoàn toàn được viết bởi phần mềm AI, nhưng nhà sản xuất tuyên bố rằng Bài hát, sản xuất và giọng hát gốc (trước khi chuyển đổi) vẫn được thực hiện bởi anh ấy. Bài hát sau đó đã được xóa khỏi danh sách đề cử Grammy vì nó không đáp ứng các yêu cầu để xem xét Grammy. Ca khúc đã được gỡ bỏ khỏi tất cả các nền tảng âm nhạc bởi Universal Music Group. Bài hát là một bước ngoặt cho nhân bản bằng giọng nói bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo, và kể từ đó, các mô hình đã được tạo ra cho hàng trăm, nếu không phải là hàng ngàn ca sĩ và rapper nổi tiếng.

"Ở đâu đến từ"

Vào năm 2013, ca sĩ nhạc đồng quê Randy Travis bị đột quỵ khiến anh không thể hát. Trong khi đó, ca sĩ James Dupré đã lưu diễn thay mặt anh ấy, biểu diễn các bài hát của anh ấy. Travis và nhà sản xuất lâu năm Kyle LeHning đã phát hành một bài hát mới vào tháng 5 năm 2024 có tên là Where Where From từ, bài hát mới đầu tiên của Travis Travis kể từ sau cơn đột quỵ. Bản ghi âm sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để tạo lại giọng hát của Travis, được tổng hợp từ hơn 40 bản ghi âm hiện có cùng với các bản ghi âm của Dupré.

Công cụ âm nhạc AI

Bây giờ chúng tôi đã đề cập đến AI là gì, cũng như một số nhược điểm chính của nó, chúng tôi có thể thảo luận về các công cụ âm nhạc AI tồn tại. Tại Berklee Onsite 2023, một hội nghị âm nhạc thường niên được tổ chức trong khuôn viên của Đại học âm nhạc Berklee ở Boston, Warses đã chia sẻ một vài công cụ âm nhạc AI để biết; Một số bạn có thể bắt đầu học ngay bây giờ và một số bạn có thể chỉ muốn tìm hiểu.

Bandlab Songstarter

Ứng dụng Songstarter của Bandlab là một trình tạo bài hát do AI cung cấp cho phép bạn chọn một thể loại, nhập lời bài hát (và biểu tượng cảm xúc), và nó sẽ tạo ra những ý tưởng miễn phí. Sau đó, bạn có thể đưa những ý tưởng đó vào tính năng studio của họ để biến chúng thành của riêng bạn. Đó là một cách tuyệt vời để bắt đầu một bài hát nếu bạn cần một số cảm hứng ban đầu.

Midjourney

Là một trong những trình tạo hình ảnh được hỗ trợ AI phổ biến nhất, Midjourney có thể được sử dụng để tạo ra nghệ thuật album, bìa bài hát, áp phích, vòng lặp Spotify, hình ảnh merch, v.v. Điều làm cho nó khác biệt với một số trình tạo hình ảnh được hỗ trợ AI khác là phong cách siêu thực, giống như giấc mơ, có thể phù hợp hơn cho các dự án âm nhạc. Chương trình rất dễ sử dụng, nhưng có một đường cong học tập xác định. Giống như nhiều chương trình công nghệ mới, hãy chắc chắn xem một vài hướng dẫn trước khi lặn vào.

Trộn Monolith

Plugin Mix Monolith là một hệ thống trộn tự động từ AYAIC thậm chí sẽ ra khỏi hỗn hợp của bạn. Trong bài viết của Mix Online, nhà phát triển cho biết, mục đích của nó không phải là tự động tạo ra một hỗn hợp đã hoàn thành, mà là thiết lập mối quan hệ tăng cơ bản giữa các bản nhạc và đảm bảo điều chỉnh tăng phù hợp.

Landr AI làm chủ

Công cụ làm chủ AI của Landr cho phép bạn kéo và thả bản nhạc vào chương trình, sau đó phân tích nó và cung cấp các tùy chọn đơn giản cho phong cách và âm lượng. Khi bạn chọn hai tùy chọn này, chương trình sẽ làm chủ bản nhạc của bạn, cung cấp cho bạn nhiều tùy chọn hơn cho loại tệp và phương thức phân phối. Landr tự hào có hơn 20 triệu bài hát đã được trộn lẫn với chương trình của họ.

Aiva

AIVA là một chương trình trí tuệ nhân tạo đã được đào tạo về hơn 30.000 điểm biểu tượng từ lịch sử. Bạn có thể chọn từ một số phong cách đặt trước khác nhau của âm nhạc, từ điện ảnh hiện đại đến điện ảnh thế kỷ XX, từ Tango đến Jazz. Sau đó, bạn có tùy chọn để nhập chữ ký chính, chữ ký thời gian, nhịp độ, thiết bị, thời lượng, v.v. Nếu bạn không biết phải nhập gì, aiva sẽ làm điều đó cho bạn. Cuối cùng, bạn có thể tạo một bản nhạc, tùy chỉnh thiết bị và tải lên nhiều loại tệp. Là một thuê bao, bạn có giấy phép bản quyền đầy đủ cho mọi thứ bạn tạo.

Chatgpt cho các nhạc sĩ

Một trong những công cụ AI được sử dụng rộng rãi nhất, nhà thờ của Openai có nhiều cách sử dụng cho các nhạc sĩ. Công ty hiện đang được Ủy ban Thương mại Liên bang điều tra, vì vậy bạn nên đề phòng về những thông tin bạn chia sẻ với TATGPT, cũng như xác minh bất kỳ sự thật nào bạn nhận được từ TATGPT.

Với ý nghĩ đó, chương trình có khả năng giảm thời gian bạn dành cho các nhiệm vụ đưa bạn ra khỏi việc thực sự tạo ra âm nhạc. Wares và Camp đã thử nghiệm với Chatgpt kể từ khi phát hành và có một số lời khuyên cụ thể mà các nhạc sĩ và chuyên gia âm nhạc có thể thấy hữu ích.

Chiến lược truyền thông xã hội

Phương tiện truyền thông xã hội có thể là một thời gian lớn cho một nhạc sĩ nghiệp dư và Chatgpt có thể giúp giảm tải. Wares nói rằng bạn có thể bắt đầu bằng cách nói với Chatgpt bạn là loại nghệ sĩ nào, thể loại âm nhạc bạn chơi và sở thích và sở thích của bạn là gì. Sau đó, bạn có thể yêu cầu 30 phần nội dung trong 30 ngày tới trên Tiktok, Instagram, Facebook hoặc bất kỳ nền tảng truyền thông xã hội nào bạn sử dụng. Bạn không chỉ có thể yêu cầu các ý tưởng nội dung truyền thông xã hội mà còn có thể yêu cầu TATGPT tạo ra chú thích và hashtag được tối ưu hóa.

Người đi du lịch kỹ thuật cho chuyến lưu diễn

Khi đi lưu diễn, các nhạc sĩ thường sẽ thuê ai đó tạo ra một tay đua kỹ thuật phác thảo tất cả các chi tiết cần thiết để rút ra chương trình của họ. Điều này có thể bao gồm thiết bị, thiết lập sân khấu, kỹ thuật âm thanh, ánh sáng, khách sạn, hợp đồng gig, hành trình tham quan, tùy chọn địa điểm, giá vé, v.v. Wares nói rằng Chatgpt có thể là người viết tay đua công nghệ đó, và gần đây đã làm việc với ban nhạc để lên kế hoạch cho chuyến lưu diễn của họ bằng công nghệ.

Chúng tôi bắt đầu bằng cách tạo ra công nghệ công nghệ của họ, bao gồm các yêu cầu tuyến sau, một danh sách chi tiết các đầu vào và thậm chí các khuyến nghị micrô cụ thể, tất cả đều dựa trên một vài mẹo đơn giản, theo War Warses. Sau đó, chúng tôi đã yêu cầu các đề xuất về hành trình lưu diễn ở Đông Bắc, chúng tôi nên tính phí bao nhiêu cho vé và ý tưởng thương gia dựa trên lợi ích và nhân khẩu học độc đáo của cơ sở người hâm mộ của ban nhạc. Những gì sẽ mất nhiều ngày đã được thực hiện trong vòng chưa đầy một giờ.

Viết lời bài hát

Nếu bạn cần trợ giúp viết lời bài hát, cần cảm hứng hoặc muốn sử dụng một số gợi ý từ, Chatgpt có thể là một công cụ sáng tác hữu ích. Trại đưa ra ví dụ về việc làm việc với cựu sinh viên Berklee Julia Perry (người đã phỏng vấn họ cho một bài viết của Berklee Now về AI và Music) để tạo ra các ý tưởng bài hát bằng Chatgpt.

Chúng tôi đã nói về việc vũ trụ là ma thuật như thế nào, và cách cô ấy muốn thể hiện sự thật sâu sắc, không thể biết được này về vũ trụ, ông Camp Camp nói. Về cơ bản, tôi đã ngưng tụ tất cả những gì cô ấy nói thành hai hoặc ba đoạn văn và nói [Tuntpt], cho tôi 20 dòng mở đầu cho bài hát này.

Cuối cùng, họ đã sử dụng một trong 20 tùy chọn làm điểm khởi đầu cho một bài hát mới.

Nội dung viết

Chatgpt có thể giúp với một loạt các tác vụ viết và sao chép nội dung, cho dù đó là viết một thông cáo báo chí, một tiểu sử có nhiều độ dài ký tự, chiến lược phát hành album, bài đăng trên blog, bản sao trang web, email, v.v.

Thỏa thuận và hợp đồng

Trong một thế giới lý tưởng, bạn sẽ có một luật sư viết và xem xét tất cả các thỏa thuận và hợp đồng của bạn, nhưng điều đó không phải lúc nào cũng thực tế hoặc giá cả phải chăng. Trong một số trường hợp, bạn có thể muốn có bản nháp của Chatgpt một thỏa thuận thay vì không có gì cả. Điều này có thể được sử dụng cho các thỏa thuận quản lý, thỏa thuận ban nhạc, bảng phân chia, thỏa thuận hiệu suất, v.v. Nhưng một lần nữa, một luật sư giải trí luôn luôn thích hợp khi có thể.

Người ở đâu?

Trạng thái hiện tại của âm nhạc tổng thể AI là hỗn hợp nhiều hơn so với thế hệ thực sự. Đây không thực sự là một ban nhạc cống nạp, mà là một cách tiếp cận mở rộng để hồi sinh. Nó chỉ có thể tạo ra âm thanh từ những gì trong dữ liệu đào tạo và trong khi nó có thể kết hợp, trộn lẫn và khúc xạ các yếu tố đó theo những cách mới, nó không thể thực sự thử nghiệm điều đó.

Các nhạc sĩ sẽ nói với bạn rằng chỉ có một số lượng hạn chế các ghi chú có thể được phát, hoặc tất cả các âm thanh chỉ là vấn đề về tần số và bước sóng, và do đó chỉ có một lượng hạn chế của những gì có thể được thực hiện theo thuật ngữ âm nhạc thuần túy. Nhưng có nhiều thứ âm nhạc hơn là chỉ sắp xếp một số hợp âm hoặc nhịp điệu, giống như có nhiều thứ để tạo ra các công thức nấu ăn hơn là chỉ chọn từ một danh sách hữu hạn các thành phần và kỹ thuật.

Ribo là một tay guitar nổi tiếng với thử nghiệm và khả năng rút ra từ những ảnh hưởng khác nhau và trộn chúng vào một cái gì đó mới. Thoạt nhìn, điều này nghe có vẻ giống như đề xuất giá trị được đưa ra bởi những người đề xuất AI thế hệ, nhưng ông nói rằng có những khác biệt cơ bản giữa con người và một cỗ máy làm điều tương tự.

Tôi không thể vượt qua một bản solo Blues 12 thanh mà không cần trích dẫn ai đó, ông Rib Ribot nói. Chúng tôi phải đưa ra đặc quyền nhân quyền để làm điều đó. Tôi khá giỏi khi biết khi tôi vượt qua ranh giới. Tôi biết tôi có thể trích dẫn phần này của một bài hát Charlie Parker mà không phải là một bài hát của Charlie Parker, và tôi biết tôi có thể làm hỏng nó rất tệ và nó sẽ rất tuyệt.
Album Rootless Cosmopolitans năm 1990 của Ribot bao gồm một trang bìa của Jimi Hendrix's The Wind Cries Mary. Trong một sự tôn kính đối với Hendrix, phiên bản của Ribot là trừu tượng, lời bài hát sủa trên một cây đàn guitar trầy xước, mang một chút giống với bài hát gốc khác ngoài giai điệu guitar, bỏ qua giai điệu, hợp âm và nhịp điệu của Hendrix. Tuy nhiên, Ribot đã liệt kê nó như một trang bìa trong album và trả tiền bản quyền cơ học trên mỗi lần bán hoặc phát trực tuyến.
Hệ thống này cần được bảo tồn và nó đáng để đấu tranh cho, ông Rib Ribot nói. Chúng tôi không được trả lương tối thiểu khi chúng tôi ngồi trong một kỷ lục. Chúng tôi không có gì đảm bảo ngay cả khi chúng tôi biểu diễn. [Bản quyền] theo nghĩa đen là quyền kinh tế duy nhất chúng ta có.

Thực tiễn phân tán của Ribot là một phần của truyền thống lâu đời: âm nhạc như một phương tiện được định nghĩa bởi một nhận thức và tôn trọng những gì đã đến trước đó, những gì vẫn có thể phát triển và thay đổi, và không chỉ được tái chế. Những gì thúc đẩy sự thay đổi trong âm nhạc là những thay đổi trong tâm trạng của mọi người, nhu cầu và khả năng của họ, và những gì họ yêu thích và những gì làm họ bực mình. Mọi người có thể học cách lấy cảm xúc, sự kiện và sự trọn vẹn của cuộc sống của họ và đại diện cho họ trên cây đàn guitar hoặc piano của họ. Nó mở rộng lĩnh vực khi kinh nghiệm mở rộng, lịch sử kéo dài và các ban nhạc nổi lên rằng cần biểu hiện và ý tưởng.

Trong lịch sử, đã có một hợp đồng thiêng liêng giữa các nhạc sĩ và khán giả ngụ ý tính xác thực và nhân loại. Trong số hàng triệu người hâm mộ Taylor Swift đã tham dự The ERAS Tour, nhiều người có thể cung cấp cho bạn một tài khoản chi tiết về cuộc sống cá nhân của cô ấy. Điều tương tự cũng xảy ra với khán giả của Beyoncé, Harry Styles, Elton John hoặc bất kỳ nghệ sĩ lưu diễn lớn nhất nào. Bạn cần một người thực sự để bán ra các sân vận động. Thậm chí sẽ không ai xem ca sĩ đeo mặt nạ nếu họ không nghĩ rằng họ sẽ nhận ra những người biểu diễn khi họ bị vạch mặt.

Khi chúng tôi nghe nhạc có chủ ý, chúng tôi thường nghe về mặt Hermeneut, như thể bài hát là một cánh cửa vào một không gian lớn hơn để hiểu những trải nghiệm và quan điểm của người khác. Hãy xem xét Nirvana. Bởi vì sự lệch lạc thẩm mỹ của Grunge đã gặp công nghệ studio hiện đại vào đúng thời điểm, Nevermind đã tìm thấy một khán giả khổng lồ không chỉ vì âm thanh của nó, mà bởi vì vòng cung cá nhân của Kurt Cobain, sự trỗi dậy của thiên thạch và cái chết sớm của một đứa trẻ ngoại ô lo lắng đã trở thành một Siêu sao nhạc rock bởi các hội nghị ngôi sao nhạc pop đầy thách thức (một số) đã kết hợp với mọi người.

Trong khi ban nhạc thừa nhận các nhạc sĩ đã truyền cảm hứng cho họ, các pixies, ban nhạc khoảng cách và các bản thu âm khác của Nirvana cuối cùng là sản phẩm độc đáo của các lựa chọn được đưa ra bởi Cobain, các đồng nghiệp của anh ấy và cộng tác viên của họ, một biểu hiện và sự phản ánh của họ về kinh nghiệm và lý tưởng của họ . Nghệ thuật, theo định nghĩa, là sản phẩm của việc ra quyết định của con người.

Một số âm nhạc do AI tạo ra, giống như các hình thức khác của quá trình âm nhạc, vẫn giữ lại yếu tố con người đó: bởi vì các nghệ sĩ như Ivan Paz và Shelley Knobts phụ thuộc rất nhiều vào các mô hình tự động, chúng tạo ra hệ thống, đưa ra vô số quyết định về cách thức hoạt động của nó và quyết định những gì Làm với bất kỳ âm thanh mà nó tạo ra.
Nhưng âm nhạc AI đe dọa các nhạc sĩ của con người, mất nhiều hơn một vài từ và tạo ra toàn bộ bài hát từ họ, vốn đã bị hạn chế vì nó chỉ có thể nhìn hướng nội và lùi theo thời gian từ dữ liệu của nó, không bao giờ ra ngoài và do đó không bao giờ chuyển tiếp. Cây đàn guitar được phát minh ra từ nhiều thế kỷ trước, nhưng một mô hình AI được đào tạo về âm nhạc trước thời hoàng kim của Chị Rosetta Tharpe vào những năm 1940 không có khả năng sản xuất bất cứ thứ gì giống như một cây guitar điện. Hip-hop là một phong cách âm nhạc dựa trên việc lấy mẫu và đóng gói lại tác phẩm của các nghệ sĩ khác (đôi khi dưới các hình thức hoặc bối cảnh mà nghệ sĩ gốc không thích), nhưng một mô hình được đào tạo về âm nhạc trước năm 1973 sẽ không thể tạo ra bất cứ thứ gì như cái đó.

Có vô số lý do tại sao mọi người nghe nhạc, nhưng cũng có nhiều lý do tại sao mọi người làm nó. Mọi người đã phát ra âm thanh cho nhau trong hàng ngàn năm, và trong hầu hết thời gian đó sẽ thật ngu ngốc khi tưởng tượng kiếm sống từ nó, điều đó thậm chí không thể nghĩ về việc khuếch đại nó, chứ đừng nói đến việc ghi lại nó. Mọi người đã tạo ra âm nhạc.

Có một sự căng thẳng ở đây có trước AI. Một mặt, các hãng thu âm và nền tảng phát trực tuyến kỹ thuật số tin rằng, phần lớn chính xác, thị trường âm nhạc muốn được công nhận trên hết, rất nhiều tiền đến từ việc bán các danh mục của các nghệ sĩ thành lập, với một báo cáo cho thấy những người bán hàng chiếm 70 phần trăm của thị trường âm nhạc Hoa Kỳ vào năm 2021. Các bảng xếp hạng âm thanh ngày càng giống nhau. Các thuật toán nền tảng phát trực tuyến thường cung cấp cùng một bài hát nhiều lần.

Mặt khác, có một nhu cầu nội tại của con người để bất ngờ, đổi mới, vi phạm. Nó khác nhau đối với mỗi người. Các mục tiêu của một tập đoàn khổng lồ, quy mô và giám sát của nó, về cơ bản là khác với các công ty của người dùng nói chung và cho cá nhân, và cơ sở người dùng của nó càng lớn, nó sẽ càng có xu hướng tự động hóa. Cả các trình tạo âm nhạc AI và danh sách phát được tạo động và bất kỳ hệ thống dự đoán nào khác là tốt hay xấu: kết quả hoàn toàn phụ thuộc vào ai đang điều hành chúng và với mục đích gì.

Nhưng bất cứ điều gì xảy ra, sẽ không có công ty nào có độc quyền về âm nhạc. Không có loài nào. Chim làm điều đó. Ong làm điều đó. Cá voi trên biển làm điều đó. Một số trong đó, đến tai người, khá đẹp. Nhưng ngay cả với tất cả giai điệu tự nhiên đó, tất cả các con người đã tạo ra, và tất cả âm nhạc mà AI sẽ giúp tạo ra hoặc tạo ra chính nó, sự thôi thúc của con người để tạo ra và thể hiện bản thân vẫn tồn tại. Âm nhạc tồn tại trong thế giới của chúng ta vì những lý do khác ngoài chủ nghĩa thương mại.

Thường xuyên hơn không, lý do khá đơn giản: một người hoặc một nhóm người quyết định nó nên tồn tại, và sau đó làm cho nó như vậy. Nó sẽ tiếp tục tồn tại, cho dù máy móc có bao nhiêu bùn mà máy bơm ra.

Ôm hoặc chống lại?

Một trong những chủ đề định kỳ khi nói đến AI và các công nghệ mới nổi khác là chúng sẽ là một phần lớn của ngành công nghiệp âm nhạc (và hầu hết các ngành công nghiệp) trong tương lai, và việc bỏ qua chúng sẽ không giúp các nhà lãnh đạo tương lai của ngành.

Tôi nghĩ AI có thể giúp học sinh của mình làm việc hiệu quả hơn và hỗ trợ quá trình sáng tạo của họ, và cho phép họ tập trung vào những gì quan trọng nhất với họ, nơi đang tạo ra và biểu diễn âm nhạc hoặc khám phá những ý tưởng kinh doanh mới, theo ông Wears. Tuy nhiên, với tư cách là một nhà giáo dục có trách nhiệm, tôi phải đảm bảo rằng các sinh viên của tôi không trở nên quá phụ thuộc vào các công cụ này và tôi liên tục tìm cách sử dụng AI để giúp phát triển các kỹ năng tư duy phê phán của họ.

Trại đồng ý, và cũng khuyến khích mọi người làm những gì họ thoải mái khi AI tiếp tục phát triển.

Tôi chắc chắn khuyến khích bạn, nếu bạn muốn duy trì hiện tại và sử dụng công nghệ để nâng cao những gì bạn trên hành tinh này, thì có, tham gia, theo ông Camp. Nhưng như tôi đã nói, tôi có những người bạn sử dụng điện thoại cố định. Tôi có những người bạn thích mua hồ sơ vinyl. AI ở đây. Nó có một tác động rất lớn. Bạn không cần phải sử dụng nó, nhưng rất nhiều người chọn.

AI tại Berklee Online

Gần đây, Berklee Online đã ra mắt một sáng kiến ​​có tên ARIA: AI-NỀN TẢNG THỰC SỰ & ỨNG DỤNG INTILERIVE. Dự án được dẫn dắt bởi Gabriel Raifer Cohen, phó giám đốc hỗ trợ và công nghệ âm thanh tại Berklee Online và một cựu sinh viên của Đại học âm nhạc Berklee.

Giống như máy tính, máy tính, internet và công cụ tìm kiếm trước đó, Genai ở đây để ở lại, theo ông Raifer Cohen. Bỏ qua thực tế rằng tất cả các công cụ này đều có sẵn là một sự bất đồng cho sinh viên. . . . Dạy học sinh cách tốt nhất và có trách nhiệm sử dụng các công nghệ này vì các công cụ trao quyền có thể là một nỗ lực đáng giá hơn so với cố gắng chống lại họ.

Và chỉ vì AI sẽ đóng một vai trò chính trong tương lai của ngành công nghiệp âm nhạc không có nghĩa là chúng ta không thể chỉ trích công nghệ mới này hoặc ủng hộ các biện pháp an toàn. Đồng thời, chúng ta phải chống lại sự lây lan của sự tầm thường và vô cảm sáng tạo được thúc đẩy bởi sự sử dụng không suy nghĩ của Genai, trong khi vẫn nhận thức và chủ động về mặt đạo đức, ông nói. Không có gì dễ dàng về điều này, nhưng chúng ta phải xem xét rằng sự phát triển trong AI cũng mở ra cơ hội cho các trải nghiệm giáo dục có khả năng biến đổi. Raifer Cohen nói rằng là một phần của Sáng kiến ​​ARIA, Berklee Online sẽ tiếp tục khám phá các công cụ mới này, và chỉ sau khi chúng được thử nghiệm và nghiên cứu kỹ lưỡng, trường mới xem xét việc thực hiện chúng trong lớp học. Cuối cùng, chúng ta không được quên rằng đối với học sinh và giáo viên, người xem và người sáng tạo, tất cả các công cụ mạnh mẽ này chỉ là: các công cụ, theo ông Raif Raifer Cohen.