“AI（人工智能）專家們正面臨‘奧本海默’時刻。”著名導演諾蘭（Christopher Nolan）這樣說。
《奧本海默》是諾蘭最新導演的電影，講述了美國“原子彈之父”羅伯特·奧本海默主導制造出世界上第一顆原子彈的故事，并呼吁對核武器進行國際控制。
與之類似的是，AI技術的迅速發展已經引起了一些人工智能專家的擔憂，《奧本海默》舉行首映活動之際，好萊塢也正在因“AI入侵”的威脅而罷工。甚至有業內專家認為，AI的潛在威脅能與核武器相提并論。
諾蘭看來，重看奧本海默的故事正好可以提醒科學家們的責任感。不過諾蘭也相信，對于電影行業而言，生成式AI在視覺特效等領域將創造“巨大的機會”，AI將會成為娛樂行業的一個強大的工具。
AI替代演員和歌手？
技術上已經實現
近期，代表16萬名影視演員的美國演員工會宣布加入美國編劇工會的罷工，后者自今年5月初以來，一直持續罷工至今。這是近63年來，好萊塢首次出現編劇和演員同時罷工的情況。
影視行業向數字流媒體時代的轉型以及更廣泛的技術變革是此次罷工的主要原因。據悉，此前美國演員工會要求制定新的合同，以保護成員免受因“不受監管地使用生成式AI”而造成的收入損失。工會希望通過在未來的合同中添加“知情同意”來加強這些保護。工會認為，某些類型的AI使用必須予以披露和補償。
電影制作工作室已經可以通過采用3D人體掃描等方法來捕捉演員的肖像，從而創建生成式AI合成的數字人。此類圖像可用于后期制作，以準確替換演員的臉部或創建電影替身。
電影的后期制作公司是最傾向于采用AI技術的，采用這種技術的一個最大好處是，能方便對后期制作進行數字化修改，例如替換對話文本或快速更換數字服裝，這可以節省數十萬美元的重新拍攝場景的成本。
但美國演員工會警告AI可能產生的“越權”行為，并敦促制作公司在對演員的形象、肖像或聲音進行任何改變之前先征得許可。
AI對于娛樂行業的影響也延伸到了好萊塢以外的音樂領域。此前在國內爆紅的“AI孫燕姿”就是一個證明。通過對模型的訓練和后期處理，AI合成的系統能夠模仿歌手孫燕姿的聲音翻唱歌曲。
AI對音樂最大的影響是它讓創作變得更加容易，這也將給音樂產業帶來深層次的變革。
近日，在網易云音樂與天橋腦科學研究院（TCCI）聯合舉辦的“探索音樂創造的未來”主題論壇中，美國卡內基梅隆大學計算機科學系博士生戴舒琪介紹，想要自動生成一段音樂并不簡單。除了旋律生成，還需要考慮多軌伴奏生成、歌詞生成、配器和編曲等元素。既往，這些過程都需要靠作曲家的靈感、合理排布和個人經驗來完成。如今，利用AI技術也可以將這些復雜過程進行處理，自動生成一段音樂。
戴舒琪認為，生成式AI在音樂方面的應用主要包括三種類型：
一是符號層面的樂譜生成，如旋律生成、多軌伴奏生成、歌詞生成、配器、編曲等。
二是音頻層面生成，如歌聲合成、器樂合成、演奏控制合成、音頻端到端作曲等。
三是多模態生成，這些相應的技術主要基于規則的模板、傳統機器學習模型以及深度學習大模型來實現。
今年5月，谷歌發布了音樂創作工具應用MusicLM，這是一款可以根據書面命令創建音樂的應用程序；此前，AI音樂生成器Boomy據稱已創作了超過1600萬首原創歌曲。
流媒體與傳統音樂產業
對AI擴張應用的不同態度
流媒體推薦是AI在音樂中的應用方向之一。由于數學關系支撐著樂曲中音符的排列，這使得音樂特別適合生成式AI工具的開發方向，通過對模型的訓練，可以教會這些AI工具識別、創造旋律和節奏。
Spotify等流媒體平臺已經使用AI來繪制用戶的收聽習慣，可以根據一個人最喜歡的音樂的節奏或情緒來分析他的品味，深度學習算法能夠為其他歌曲建立個性化的推薦，并為用戶定制播放列表。
“以重復為基礎的音樂結構，是音樂的重要特征，音樂還具有多層次、技法多樣性和高度邏輯化的特點。”戴舒琪指出，“音樂的重復和結構會影響人聽音樂時對音樂的預期，從而進一步影響人對這些預期的情感反應。基于此，可以通過算法分析音樂的重復結構和預期的感知曲線，針對用戶熟悉且喜歡的音樂進行風格模仿，產生個性化定制音樂。”
去年夏天，Spotify斥資近1億美元收購生成式AI公司Sonantic。基于Sonantic的算法，Spotify今年2月推出了一款私人AI DJ，為用戶播放歌曲。
近日，網易云音樂也上線了一款內測版本的私人AI DJ，基于歌曲推薦算法的升級，能夠進行個性化的歌曲推薦。
但傳統音樂產業對AI的擴張應用持謹慎態度。
作為全球最大的唱片公司之一，環球唱片公司主張將版權應用于機器學習所用的數據，例如用于訓練計算機進行聲音模仿的原始聲音素材也應該有版權。
喬納森·塔普林（Jonathan Taplin）是南加州大學安納伯格創新實驗室名譽主任，同時他還是一名電影制片人和作家，他表示反對在娛樂行業使用生成式AI。
“大型科技公司訓練模型的方式是攝取互聯網上的所有內容，而不考慮版權。”塔普林近期在與MIT Sloan商學院的訪談中表示，“谷歌有一個音樂生成式AI，對YouTube 上的每個音頻文件進行了訓練。比如你可以發出一個提示，給我寫一首聽起來像泰勒·斯威夫特、悲傷的結局或者快節奏的歌曲，最終的歌曲聽起來有點像她。這樣有人可以免費將其添加到視頻游戲或電影場景中。”
與此同時，一些人擔心AI創作和推薦音樂可能會讓未來的人變得越來越“機械化”，違背了對藝術本質的追求。
塔普林認為，娛樂行業面臨的最大挑戰是“公式太多”“缺乏原創性”。他認為：“生成式AI只能產生更加公式化的內容。娛樂依賴于新想法，而AI技術無法產生新想法。”
但也有一些業內人士認為，人們對AI的擔憂可能夸大了，現在的AI還沒有發展到具備獨立自主意識的地步，更無法取代音樂人或者行業從業者。
“現在AI還是停留在學習現有的素材經驗，幫助從業人員提升工作效率，實現降本增效的目的。”盤古智庫高級研究員江瀚表示，從行業當前應用看，目前AI技術除了能進行音樂創作和制作，更多的是將AI技術應用于音樂演出的自動化和特效優化等方面。
另一些行業人士認為，AI音樂創作還有可能在醫療等領域發揮更大的作用，例如改善人的生活行為方式，甚至有助于提升對腦疾病的治療效果。
電子科技大學生命科學與技術學院副教授盧競告訴記者，AI可以用來創作一種被稱為“腦波音樂”的藝術作品，當聽到音樂后，人類大腦的獎賞系統會被激活，并分泌多巴胺，從而使人感到快樂。他舉例稱，在拔牙時，如果患者聽腦波音樂，鎮痛效果會比認知行為療法更好；此外，腦波音樂還有調節睡眠的作用，且慢波睡眠期音樂具有更好的促眠效果。
責任編輯：李桐
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