上一篇文章我們橫測了如今國內外 5 款 AI 音樂創作平臺，一點點為大家揭秘 AI 音樂：

本文我們繼續深入，從音樂制作、音樂人群像、音樂版權、音樂市場等方面，為大家剖析 AI 技術對音樂產業帶來的變化，以及 AI 音樂在適配其商業生態時所帶來的發展與機遇。

?? 歡迎收聽本文聲情并茂的播客版：

AI 音樂生成技術，其實很早就冒頭了。

基于音樂創作的結構化，早在 2019 年 OpenAI 推出 MuseNet 實現多聲部 MIDI 生成，次年 Jukebox 實現帶人聲音頻合成，生成技術與效果持續進步。2023 年，Google 的 MusicLM 與 Meta 的 MusicGen 更是將音樂生成質量提升專業水平，支持“文本 + Flow”驅動，音質與多樣性顯著增強......

僅僅 4、5 年時間，AI 生成的音樂便做到了以“假”亂真的程度，甚至已悄悄潛入了專業制作團隊的錄音棚、DAW 中。AI 對傳統音樂制作的沖擊，不可謂不小。

上個月，音頻技術公司Sonarworks就搞了一個研究《音樂產業中的 AI 》，以下幾點蠻有意思：

• 很多一線的音樂制作人，為了按時完成商業項目（比如廣告配樂、影視編曲），絕大多數已經使用過 AI 系統，并發現這玩意兒確實很有幫助；

• 這些 AI 技術生成的配樂、歌曲，即便是唱片公司也發現不了其 AI 的痕跡；

• 與此同時，一股奇怪的恥感文化蔓延開來：用AI技術制作音樂，會被圈內人定義為“反派”，所以在輿情反噬與支付效率之間，這群人選擇了群體沉默。

按理說，用 AI 工具提高生產效率，是好事，為什么大家如此諱莫如深？

無獨有偶，早在 2023 年，全球錄音棚網絡 Pirate 就做了一個調查，結果顯示：超過一半的音樂人表示會隱藏自己在音樂中使用了 AI 的事實，主要是怕聽眾反感與抵制。

這種偷偷摸摸的感覺，實在太擰巴了！為什么會出現這種情況呢？繼筆者之前為大家橫測了 5 款音樂創作平臺后（），今天想和大家聊聊：AI對音樂行業帶來的變革與思考。

AI 音樂：音樂行業的取卵針

先拋一個問題，大家覺得：做一首歌，大概需要多久？如下圖：

圖片來源：艾媒咨詢

理論上，一首歌從作曲到被大眾聽見最起碼也需要 13 小時，乃至 1 個月。這其中，最不好量化的就是：作曲、作詞。因為每個音樂人的音樂素養不一、題材深淺不一，且聽眾喜好還不一致（屠洪剛的粉絲，很難接受黃齡的軟音），所以在作曲、作詞階段，一般會給詞曲人留大量窗口期。

而 AI 音樂創作工具，卻能依托數據集的體量，在極短時間內消化成千上萬首歌曲的作詞套路，生成 Demo 。你可能會說，AI 寫的歌詞沒有靈魂，但這也是 AI 音樂的取巧之處：音樂本就是極為主觀的藝術形式，“靈魂”很多時候并不是音樂本身所賦予的。

再看編、錄、混、母帶處理。不得不說，這部分更契合 AI 技術，因為本就是極為線性的工程化處理。編曲，AI 可以短時間內制作出不同器配的 Demo ；錄音，結合 AI 的人聲音頻合成；混音，就更別提了，多軌平衡調的就是 AI 權重（圈內人告訴筆者，一張專輯中，基本不會出現多個混音模板，很程式化）......

可見，拆解來看，AI 技術幾乎能穿透整個音樂工作流，不談提質，提速是一定的。這也導致了一個問題：人是沒有辦法與 AI 競速的，哪個行業都一樣。

2024 年 5 月，音樂圈開始反制：索尼音樂向全球超過 700 家 AI 開發團隊發去了警告函，提醒 AI 開發團隊們所使用的 AI 訓練數據可能已經涉及侵權，并發布了一則“人工智能訓練退出聲明”，聲明中寫道：這種創新必須確保尊重作曲家和錄音藝術家的權利，包括版權。

不僅如此，音樂人們也舉起了反制旗號，Stevie Wonder、Miranda Lambert、Katy Perry、Billie Eilish、Nicki Minaj 等超過 200 名音樂人簽署了一封公開信，呼吁人工智能開發者、科技公司和數字音樂服務承諾不以“削弱或替代詞曲作者和藝術家的人類藝術”為目的使用人工智能。

可見，音樂行業著實怕了。但這又能怎么辦呢？底層邏輯并不是AI生成的音樂有多棒，而是 AI 能在短時間內“創作”出大量音樂，稀釋了主流唱片公司、音樂人的流量、收益，就好比柯潔敗給阿爾法之后的那句“圍棋已死”。

AI 音樂：音樂人的群體沉默

可能大家也發現了，版權呢？版權也不能保住音樂人的飯碗？筆者很遺憾地告訴大家：無論是國內，還是國外，目前對于AI音樂的版權、商用權，均沒有明確的指導法予以規范。

雖然，歐盟的《人工智能法》是世界上第一部全面的人工智能法律，且要求通用 AI 模型開發者公開“足夠詳細”的模型訓練內容摘要，但實際投喂 AI 所需要的大量數據，通常是用 bot （機器人）、Spider（網絡蜘蛛）或 Scraper （爬蟲工具）等工具抓取的，很難溯源。

著名的例子，就是滾石唱片對 Udio 的報道稱：“盡管 Udio 和 Suno 都沒有直接證實或否認，但有充分的理由相信 Udio 和 Suno 都在未經許可的情況下接受了受版權保護音樂的訓練?！?/strong>筆者實測，通過提示詞a rap song by an artist calledbeminem，幾乎可以在 Suno 還原美國說唱歌手Eminem 的聲線。

同時，筆者還在 B 站找到了復刻《波西米亞狂想曲》的 Suno Demo ： https://www.bilibili.com/video/BV1LJ4m1L7aM/

基于此，一線音樂人在通過 AI 工具去完成一些商業訂單時，就更說不清了。也不需要說清楚，咬死不承認用了 AI 是“更聰明”的做法。因為，音樂人不承認，唱片公司、出品單位也無從求證這段作品是否為 AI 生成，并且版權風險本就是一個滯后問題，人抄人的現象一大堆，人抄 AI 的事兒，誰又有時間去管呢？

如果甲方非要通過工程化文件去驗收呢？是不是 AI 創作的不就顯而易見了？筆者又咨詢了一個 10 年混音經驗的大佬，他的看法是：如果你是個 nobody ，你只需要保證交上去的東西，質量過得去、有市場聽感，沒人管你是用 AI 還是 BI 搞的，至于那些已經出名了的紅人，小白就是大佬的給養，不存在誰抄誰，給你署名權就不錯了。

哈哈哈，想想也是。并且，筆者在之前橫測 AI 音樂平臺的時候，還發現一個情況：解耦AI 生成的音樂幾乎是不可能的，且目前還沒有公司深度開發這一功能。

打個比方，我要寫首歌，肯定先作曲、寫詞，再思考器配、效果、風格等著一些基本要素。那么，在這一過程中，每一步都是我人為參與的話，我完全有能力在 Liveshow 將這首歌完整復現出來。但 AI 生成的音樂，卻沒辦法將工程文件拆解得如此精確，即便頭部 AI 音樂平臺 Suno、Udio ，也有很多音軌在導出時合并在了other軌里。

可見，AI 音樂以及 AI 音樂生成平臺，與主流的音樂制作廠商根本就不是一個賽道，這也是，那些用 AI 輔助的音樂制作人，不愿意承認自己用了 AI 的原因 ——圈內的認同感，比音樂好壞更重要。

關于 AI 音樂的圈內恥感所引發的“群體沉默”，筆者還想談談自己的看法：

筆者認為，如今音樂的視聽環境，已經很難再有所謂的“正版音樂”。以前聽歌，我可能會走進音像店，買張 CD 或黑膠，只要母帶沒壞，這首歌曲就屬于我；而現在聽歌，全都是音樂平臺，最奇葩的是，我花錢買的不是歌曲，而是平臺的服務費。這種現象，筆者稱之為：音樂行業自身的版權漠視。AI 技術來襲，音樂行業如果并沒有構建起合規的版權護城河，再提侵權，也就沒有什么說服力了。（筆者在某云聽《國際歌》需要充 VIP 有感）

AI 音樂的顛覆，不外乎“音樂”這個賽道，自上而下太容易被顛覆而已！

AI 音樂：音樂發展的布洛芬

說到底，AI 音樂與音樂行業目前遇到的問題，其實并不是技術帶來的沖擊，而是分賬。

以 AI 音樂平臺 Suno 為例，2024 年剛成功融資 1.25 億美元，使其估值達到 5 億美元，就面臨華納、環球、索尼這種量級的唱片公司的版權索賠。

據披露的文件計算，作為被告的 Suno 被指控抄襲了 662 首歌曲，如果每首歌給予頂格 15 萬美金的版權賠償，這就是 9930 萬美金的罰金。結合華納唱片往年的版權案件來看，如果美國法院一錘定音，判 Suno 敗訴，除了賠償罰金以外，Suno 相關法人也會面臨監禁，換句話說 ——全世界的AI音樂賽道將瞬間消失。

市場上的跑馬圈地，從來都不是誰舉證誰有理。上個月，環球、索尼、華納在中國區的業務還面臨反壟斷審查，評估它們是否對中國流媒體平臺收取了過高的版稅并施加了不公平的交易條款。所以，與其拳拳相向，還不如坐下來談。

近日，華納、索尼、環球三大唱片公司與 Suno 和 Udio 傳出，開始坐下來重新協商：唱片公司希望擁有對AI音樂作品擁有更多的控制權，AI初創公司則要求在合理價格的基礎上保留技術探索的空間。可見，傳統的音樂唱片公司，也開始正視起了 AI 音樂所帶來的力量，直面這一場由版權引發的對商業價值和社會責任的市場變革。

其實，AI + 音樂并不是說就不能衍生出好市場的。例如，Soundful 不僅可以生產無需版權費的音樂 Demo ，同時還可以上傳至 Twitch、TikTok、YouTube 等平臺，將其貨幣化；網易云音樂則推出“AI 音樂人計劃”，AI 音樂人與見習音樂人都有機會成為正式的網易音樂人，參與數專發布、版權簽約；天工 SkyMusic 針對中國方言市場的深耕策略，試圖打開地域性創作的新場景......

正如 Suno CEOMikey在年初的一次采訪中所說，（雖然 AI ）確實會降低單個音樂作品的平均價值，但卻大大提高了音樂對整個社會和每個人的總體價值。

最后，引用一句海明威的話：醉時寫作，醒時編輯。

AI 音樂之所以發展迅速，其背后是數以萬計的 AI 工程師、音頻工程師的天馬行空，才誕生出了目前這幾款顛覆性產品，而在適配整個商業生態時，還需要冷靜思考 ——當音樂行業的病，被 AI 撕開之后，是選擇治，還是拖。