關(guān)于人工智能（AI）是否會(huì)影響音樂產(chǎn)業(yè)的爭(zhēng)論已經(jīng)結(jié)束。畢竟，AI已經(jīng)在許多方面得到了應(yīng)用，現(xiàn)在是考慮它將如何影響我們創(chuàng)造和傾聽音樂的時(shí)候了！

就像在其他行業(yè)一樣，在音樂領(lǐng)域，AI也在幫助服務(wù)自動(dòng)化，在龐大的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式和洞見，并幫助提高創(chuàng)作效率。音樂行業(yè)的公司需要接受并為AI如何改變其業(yè)務(wù)做好準(zhǔn)備，那些不愿意的公司將會(huì)被淘汰出局。

科技正在重塑企業(yè)，音樂行業(yè)也不例外。知名咨詢機(jī)構(gòu)麥肯錫（McKinsey）的報(bào)告顯示，到2030年，70%的企業(yè)將至少采用一種AI技術(shù)。AI的前景是，它將補(bǔ)充和增強(qiáng)我們?nèi)祟惖哪芰?。由于AI提供的洞見和支持，我們可以做出更好的選擇，變得更加高效，從而推動(dòng)增長(zhǎng)和創(chuàng)新。由于AI的影響，創(chuàng)意過程可能會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)變。

斯科特·科恩（Scott Cohen）是音樂行業(yè)的思想領(lǐng)袖，他看到了科技對(duì)音樂行業(yè)未來的潛在影響趨勢(shì)。他對(duì)數(shù)字音樂時(shí)代發(fā)行公司的想法最終變成了流行音樂曲庫(kù)The Orchard，后者2015年被索尼斥資2億美元收購(gòu)。在在歐洲音速協(xié)會(huì)努德斯拉格會(huì)議上的主題演講中，他說：“每隔十年，就會(huì)有些東西意圖顛覆音樂產(chǎn)業(yè)。如果你想了解它們，可以仔細(xì)審視科技行業(yè)?！?/p>

科恩解釋說，每天有2萬(wàn)首新歌曲上傳到Spotify上，而AI對(duì)于幫助用戶對(duì)選項(xiàng)進(jìn)行分類并根據(jù)他們過去聽過的歌曲向他們提供建議至關(guān)重要?？贫髡J(rèn)為，AI和大數(shù)據(jù)讓“音樂類型”過時(shí)了，因?yàn)锳I生成的播放列表不是基于音樂類型，而是取決于“好音樂”的標(biāo)準(zhǔn)。

此外，他還指出，我們目前的無(wú)限選擇范式已經(jīng)被打破，并推薦了一種新的可信推薦模型。像區(qū)塊鏈這樣的技術(shù)可以消除樂隊(duì)作為連接人們與音樂管道的需求。現(xiàn)場(chǎng)音樂表演行業(yè)也應(yīng)該考慮如何將增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）結(jié)合到音樂會(huì)體驗(yàn)中。

早在1951年，英國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家艾倫·圖靈（Alan Turing）就曾使用機(jī)器錄制計(jì)算機(jī)生成的音樂，當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)幾乎占滿整個(gè)實(shí)驗(yàn)室。自那以來，由AI或使用AI創(chuàng)作的音樂延續(xù)到今天。最近幾年，新西蘭的研究人員在這段音樂被創(chuàng)作65年后重新恢復(fù)了它。

AI從分析不同樂曲創(chuàng)作時(shí)的數(shù)據(jù)開始。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，相關(guān)算法可以學(xué)習(xí)哪些特征和模式能夠創(chuàng)造出令人愉快的音樂，或者模仿某種類型的音樂。AI模型還可以通過以獨(dú)特的方式組合元素來創(chuàng)作新的數(shù)字音樂。

科技公司正在投資于AI創(chuàng)造或協(xié)助音樂人創(chuàng)作音樂的未來。谷歌的Magenta項(xiàng)目就是這樣的開源平臺(tái)，它制作由AI編寫并演奏的歌曲。此外，索尼也開發(fā)了Flow Machines，這個(gè)AI系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)布了由AI創(chuàng)作的歌曲《爸爸的車》（Daddy’s Car）。

音樂人和音樂行業(yè)的專業(yè)人士將需要掌握這些新的技術(shù)技能，以便利用AI工具的力量，幫助他們更好地完成工作。其他的AI服務(wù)，如Jukedeck和Amper Music，則可以幫助業(yè)余音樂家在AI的幫助下開發(fā)自己的音樂作品。

在被稱為音頻母帶（Audio Mastering）的過程中，聆聽體驗(yàn)針對(duì)任何設(shè)備進(jìn)行了優(yōu)化?；贏I的音頻母帶服務(wù)，如Landr，為音樂家提供了比基于人類控制更實(shí)惠的選擇。到目前為止，已有200多萬(wàn)名音樂家使用它掌握了超過1000萬(wàn)首歌曲。

雖然在音頻母帶中仍有創(chuàng)造性的部分，有些人更喜歡依靠人類來完成這項(xiàng)工作，但AI讓那些無(wú)法掌握自己歌曲的藝術(shù)家可以使用這些服務(wù)。

聽眾如何發(fā)現(xiàn)新的藝術(shù)家，消費(fèi)者如何知道該聽誰(shuí)的歌？AI有助于解決這些問題。根據(jù)BuzzAngle Music 2018年的年終報(bào)告，僅在2018年，美國(guó)的點(diǎn)播音樂流量就達(dá)到了5346億次。如果不借助有效的方式，幫助新藝術(shù)家出人頭地的代價(jià)更為高昂。

AI技術(shù)可以幫助確定哪些粉絲會(huì)喜歡某位藝術(shù)家的音樂。類似地，由AI支持的功能，比如Spotify的《發(fā)現(xiàn)周刊》（Discovery Weekly），可以為每位聽眾精心編排音樂列表，可以幫助粉絲在音樂流中進(jìn)行分類，找到對(duì)他們有吸引力的新音樂。

AI也在幫助這個(gè)行業(yè)發(fā)現(xiàn)藝術(shù)家和曲目。梳理音樂并找到那些尚未簽約的有前途的藝術(shù)家始終是巨大的挑戰(zhàn)，但隨著如今流媒體音樂的泛濫，這一挑戰(zhàn)變得更加艱巨。

華納音樂集團(tuán)（Warner Music Group）去年收購(gòu)了一家科技初創(chuàng)企業(yè)，該公司使用算法來審查社交、流媒體和巡演數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)有前途的人才。蘋果也收購(gòu)了一家專門從事音樂分析的初創(chuàng)公司，以支持其發(fā)現(xiàn)藝術(shù)家和曲目的流程。