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文/羊城晚报全媒体记者 胡广欣 李丽 龚卫锋 实习生 张婉晴

图/羊城晚报全媒体记者 梁喻

当下AI音乐产业发展迅猛，人工智能正重塑音乐创作生态。它既成为专业音乐人制作音乐的得力助手，也大幅降低创作门槛，让普通人轻松完成词曲创作。与此同时，AI也引发大众对音乐作品原创性与艺术价值的诸多争议。

6月28日，第十四期岭南大讲堂特邀中央音乐学院教授、博士生导师、音乐人工智能系主任李小兵带来《AI来了，音乐的未来在哪里？》主题分享。

拥抱AI是胸怀更是必然

讲座开场，李小兵首先展示了一首特殊的歌曲《我们》。这首作品集结了全球一万名艺术院校师生及200名乐手，他在工作室完成核心创作后，所有演唱者和乐手用手机录制各自的声部并传送回国，最终通过人工智能技术完成了极其复杂的对齐与后期处理。“对人类而言，几千人的合唱与合奏已是极难处理的工程，但在AI的助力下，我们成功实现了万人隔空协作。而这，还只是人工智能初级阶段的技术。”

在李小兵看来，人工智能在诸多维度上已经超越了人类，并正对音乐创作、表演、教育产生深远影响。因此，其所在的中央音乐学院于2019年成立了音乐人工智能系，及早布局对人工智能的研究。

人工智能技术突飞猛进，迅速从学术前沿走向普罗大众。目前，AI已能高效覆盖作曲、作词、歌声合成等全流程。它不仅能熟练模仿各类曲风，合成音质与自然度更达到了真假难辨的水平；面对结构复杂、声部繁多的交响乐，AI同样不在话下。讲座现场，李小兵展示了中央音乐学院自主研发的交响乐生成模型——AI已经能完成一段编制宏大、结构完整的交响乐作品。

这种技术飞跃也带来了观念的冲击。李小兵指出：“过去，长期的行业判断是机器没有情感，因而无法创作艺术。但在技术跃迁的今天，机器与人类的创作之间是否还存在本质区别？”作为一名人文主义者，他同样认为人类的情感最伟大，但他坦言，当机器的创作已经能够感动受众时，“艺术的主体只能是人”这一传统观念便需要被重新审视。“在这个时代，我们要有更大的胸怀去拥抱AI。”

审美是人类的底牌

面对AI深度介入音乐创作的现实，李小兵提出了“机文主义”的理论设想，从现实和未来两个层面重新审视艺术创作的主体性问题。现实层面，人文主义强调人是认识意义的唯一来源，而机文主义则认为意义的生产可以通过人机协同完成；而未来层面的追问更为根本：当人工智能具备高度复杂的认知结构，甚至出现某种形式的自我表征或意义体验之后，机器是否可以成为意义生产的主体之一？

由此，李小兵抛出了一个更具历史纵深的命题：14世纪的文艺复兴提出人文主义，将人确立为世界的中心；几百年后的今天，我们是否正在迎来新一次文艺复兴？不同的是，这一次人正从意义的唯一来源，转向意义生成的参与者和塑造者。他指出：“冶炼技术催生了管弦乐，电子技术催生了电子音乐，AI出来之后，音乐未来会发展出什么新形态？时间会告诉我们答案。”

在人机协同成为主流的趋势下，人类该如何确立自身的坐标？李小兵认为，审美意识、情感表达能力以及社会责任感将变得尤为重要。

作为一名大学教授，李小兵观察到，全球音乐院校的培养方向正在发生分化：专门培养技术型专业人才的音乐学院可能会逐渐减少，而面向全民美育的音乐学院将会越来越多。他在讲座中提到一个细节：前不久去伯克利音乐学院交流时，其校长也透露了一种想法，未来，审美能力可能会成为学生培养的最核心指标，技术反而退居其次。因此，李小兵建议在场的听众：“人机协同是不可逆的趋势，大家应该积极使用AI，每天与它交流、训练它，无需感到恐慌。”

创作边界如何厘清？

当创作主体发生变化，既有的行业规则体系也面临冲击。在当天的互动环节中，现场观众就版权、创作边界等热点问题与李小兵进行了探讨。

首先是版权问题。在AI音乐已能够完成作曲、编曲甚至歌声合成的当下，“如何界定一首作品属于谁”变得愈发复杂。李小兵指出，版权本质上是保护人的创作，但50年后，大部分作品将由人机协同或AI独立完成，纯人类创作将越来越少。李小兵直言：“人工智能大规模普及后，各大企业、平台都没有做好应对准备。”

他介绍，他的学生曾尝试研发检测工具分辨人类与AI创作内容，初期识别成功率可达七八成，可一旦AI作曲软件更新迭代，检测程序就会失效。“我直接叫停了相关研究项目，这是全世界共同面临的问题，继续做下去没有意义。现在花大力气去检测AI与人的创作比例已经没有意义：可能未来纯‘手搓’的作品，已经非常非常少了。”

有观众提到，创作者对AI普遍存在矛盾的态度。李小兵认同这一说法，他表示，有人说拥抱AI，也有人说AI滚出去。其中一个原因是大众对AI创作的认可度不高，所以很多创作者用了AI工具也不说出来。

但李小兵认为，技术对创作生态的重塑不可阻挡。有观众问及“未来是否可能出现由AI独创的全新音乐风格”，李小兵给出了肯定的回答。“AI有很强的发散泛化能力，对创作来说是一件好事。”他认为，未来可能会出现一些人类过去不太容易组织的音乐形态，比如超复杂节奏、跨文化混合音色、实时互动结构、根据身体数据变化的音乐、没有固定版本的流动歌曲。这些可能会形成新的审美类型。