咱們就不能藝術(shù)點嗎?比如，YouTube上的網(wǎng)紅歌手Taryn Southern2017年一張專輯中的主打曲目，名叫《Break Free》。

這首歌小探覺得蠻好聽，至少屬于“開車時循環(huán)播放”級別的;即使放在好萊塢電影里當(dāng)配樂，也毫不違和。整首歌的水準(zhǔn)，滿分100的話打個80分沒問題吧?

不過咱們不是個音樂推薦號，之所以要提到這首歌，是因為它的來源很奇特——《Break Free》是由人工智能譜曲。事實上，Taryn新出的一整張專輯，其作曲都出自人工智能手筆，甚至專輯名字就叫《I AM AI》(我是人工智能)。

這是音樂史上首張由完全由AI譜曲和制作的專輯。我們本以為，人工智能進軍文化創(chuàng)意領(lǐng)域，似乎是短期內(nèi)難以實現(xiàn)的事情，但現(xiàn)在已經(jīng)能推出成熟的作品。并且，整個創(chuàng)作過程非常簡單迅速。

Taryn專輯的作曲，都是由一款A(yù)I應(yīng)用Amper完成。如果你想擁有獨家定制的原創(chuàng)作品，只需要注冊Amper，設(shè)置幾個參數(shù)，比如：音樂要表達怎樣的心情、長度是幾分幾秒、用什么樂器演奏等等。選擇完畢，等待幾秒到幾十秒，你的原創(chuàng)音樂就出來了!

如果用戶不太滿意，那么Amper還提供很方便使用的工具，對這段音樂進行進一步潤色。除了曲調(diào)本身能修改，還能測試不同的樂器演奏效果。密探跑去Amper的云端曲庫聽了好幾段音樂，感覺都非常驚艷。

無獨有偶，另一家名叫Jukedeck的倫敦創(chuàng)業(yè)公司，做的事情幾乎和Amper如出一轍。這家公司還在2015年在TechCrunch舉辦的創(chuàng)業(yè)公司大賽上斬獲頭獎，并且提出了更清晰的商業(yè)模式：獨立音樂制造人第一個月前五首音樂免費，以后每段作曲收費7美元;商業(yè)機構(gòu)的收費是15美元/曲。并且只需150美元，創(chuàng)作者可以購得一首音樂的獨家所有權(quán)。

這簡直和白菜價無異!

并且Jukedeck已經(jīng)有了谷歌、倫敦自然歷史博物館等大型合作伙伴。說到谷歌，之前我們報道過它家利用人工智能生成的原創(chuàng)音樂，引起極大的反響，但那首樂曲，說實話只算得上平淡無奇。

短短兩年不到的時間，AI進軍音樂界的腳步，就又走出了這么遠(yuǎn)。那么，作曲家難道很快就面臨失業(yè)危機了嗎?

也是也不是。

Amper的創(chuàng)始人Drew Silverstein說，他認(rèn)為這個AI作曲工具的最佳使用場景，是為很多功能性項目服務(wù)，比如商業(yè)廣告、搞笑短視頻等，這些不以音樂本身為目的但又需要音樂的產(chǎn)品，每天產(chǎn)生量都可能在上百萬個。

如果請音樂人專門制作背景音樂，大家想象得到——花費一定不菲。而Amper能以一種快速廉價的方式為它們提供應(yīng)景的、不牽涉版權(quán)紛爭的背景音樂。

如果得到廣泛應(yīng)用，那么現(xiàn)在行業(yè)內(nèi)很多把譜曲寫歌當(dāng)一份普通工作、或創(chuàng)意能力不夠的人，可能就真的要失業(yè)了。

但是擔(dān)任過配樂制作人的Silverstein說，人工智能從事創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的初衷，不是為了取代人力，而是為了和人類合作。

以流行音樂為例，它們大都有著特定的模式，比如某些旋律需要重復(fù)、要有過渡段落和引子、序曲等。

現(xiàn)在，人工智能做好了準(zhǔn)備，要接替這部分工作，音樂人會擁有更多的時間去做創(chuàng)意部分，甚至?xí)懈蟮臋C會脫穎而出——前提是，我們真的有創(chuàng)造力。

如果在既有的圈子里打轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)，那么機器的學(xué)習(xí)和提取能力和人類不是一個量級——相較于人類，AI可以通過數(shù)據(jù)采集對自己進行幾百萬次訓(xùn)練并自我提升，而且永不疲倦。

在說下一個例子之前，小探先問問各位音樂發(fā)燒友們，有沒有看今年年初的美國格萊美音樂頒獎禮?

相信看過頒獎典禮的朋友們一定會對人工智能 技術(shù)在典禮上的應(yīng)用記憶深刻。

IBM的Watson是著名的機器學(xué)習(xí)平臺。今年，Watson分析了格萊美幾十年來的提名歌曲，了解它們傳達的情緒，并用不同顏色來表達這些情緒。白色代表憤怒，藍(lán)色表示悲傷，黃色意指愉快，而這三種情緒也是歌曲中最常見的。

Watson貼心的分析結(jié)果讓第60屆格萊美成為與觀眾最貼近的一屆，歌迷通過讀取Watson的情緒和內(nèi)容分析結(jié)果，更加了解藝術(shù)家的心靈世界。

其實，早在2016年，Waston就已經(jīng)學(xué)會給電影剪片花了。

我們形容一部電影很爛，會說“精華都在片花里了”。這說明了片花的重要性——它的好壞，直接影響人們是否愿意走進電影院。傳統(tǒng)電影工作者需要花費一個星期到一個月的時間，來完成一段兩分鐘的電影片花;并且認(rèn)為這個工作和拍電影一樣，需要創(chuàng)意和靈感。

去年Watson卻接到一個新工作——給一部恐怖電影《Morgan》剪輯片花。巧合的是，這部電影是科幻片，內(nèi)容講的就是：一個外形是少女的機器人因為學(xué)習(xí)速度太快變得過于強大，而脫離了人類控制的故事。

為了訓(xùn)練Watson搞定這項任務(wù)，IBM的科學(xué)家給它“喂入”了100部恐怖電影的片花，這些片花被細(xì)分成各種類型的片段和場景，以幫助Watson從視覺、聽覺和場景結(jié)構(gòu)等角度進行分析，從而“進化”出“人類怎樣會感到恐懼”的認(rèn)知。

“學(xué)習(xí)”結(jié)束后，人們把90分鐘的電影《Morgan》給了Watson，它很快就剪出了6分鐘的初版片花。當(dāng)然，后續(xù)還需要專業(yè)人士把這個粗剪版本重新排列組合，符合故事的邏輯進展。但是Watson的參與，讓整個片花出來的時間從7到30天，縮短到24小時。

下面大家欣賞一下這個史上第一個由人工智能剪出的電影片花。反正看過的都拍手叫好，并且很多人熱切詢問：什么時候機器人開始直接拍電影?

看起來，人工智能大舉“入侵”文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)指日可待。甚至有外網(wǎng)媒體預(yù)測：下一個十年，我們會聽著AI制作的歌曲，讀著AI寫的詩歌和小說，然后欣賞AI畫展。

那么，人類創(chuàng)作者的立足之地在哪里?

正如我們前文所說，只有在你足夠優(yōu)秀和有創(chuàng)造力的前提下，你的工作才會不僅繼續(xù)保留，而且更加重要。并且好消息是：AI會成為你的助手，幫你完成各種“雜活”。

未來音樂人肩負(fù)創(chuàng)新的任務(wù)，他們需要尋找和發(fā)展新的音樂形式和潮流，然后讓人工智能圍繞新的主題加以潤色完善，衍生出其它小的變化，來更好地挖掘創(chuàng)新點的利益所在。

電影制作者們也可以探索各種新的表現(xiàn)形式、故事結(jié)構(gòu)等，然后有更多的時間進行實際拍攝嘗試，反正AI助手可以迅速剪輯出初步成品看效果。

如果你讓人工智能自己去生產(chǎn)音樂和電影，那么它們只能在已有的東西里打轉(zhuǎn)。當(dāng)然，每次有新東西被創(chuàng)造出來，AI大概只需要幾個月甚至幾天，就能“自學(xué)成才”。但那些引領(lǐng)新潮流、創(chuàng)造新東西的人，會贏得超然的地位，并且擁有定義審美的話語權(quán)。

而如果文化領(lǐng)域的從業(yè)者缺乏創(chuàng)意，只能在現(xiàn)有的框架里打轉(zhuǎn)，那么人工智能的崛起，很可能會剝奪他們工作的機會。因為從效率、成本、寫作等各個角度分析，人工智能都擁有絕對優(yōu)勢。

所以我們預(yù)見得到：人工智能技術(shù)的成熟，會對文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)，造成更明顯的“馬太效應(yīng)”。那些憑借自身能力和創(chuàng)造力站在各個領(lǐng)域頂端的人才，會在人工智能的幫助下獲得更明顯的優(yōu)勢，包括更多的名利和更大的影響力;而創(chuàng)造力不夠出眾吃的更像“人力”飯的從業(yè)者，未來卻可能失去立足之地。