咱們就不能藝術點嗎?比如，YouTube上的網紅歌手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“開車時循環播放”級別的;即使放在好萊塢電影里當配樂，也毫不違和。整首歌的水準，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意領域，似乎是短期內難以實現的事情，但現在已經能推出成熟的作品。并且，整個創作過程非常簡單迅速。
Taryn專輯的作曲，都是由一款AI應用Amper完成。如果你想擁有獨家定制的原創作品，只需要注冊Amper，設置幾個參數，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的倫敦創業公司，做的事情幾乎和Amper如出一轍。這家公司還在2015年在TechCrunch舉辦的創業公司大賽上斬獲頭獎，并且提出了更清晰的商業模式：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;商業機構的收費是15美元/曲。并且只需150美元，創作者可以購得一首音樂的獨家所有權。
這簡直和白菜價無異!
并且Jukedeck已經有了谷歌、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。那么，作曲家難道很快就面臨失業危機了嗎?
也是也不是。
Amper的創始人Drew Silverstein說，他認為這個AI作曲工具的最佳使用場景，是為很多功能性項目服務，比如商業廣告、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品，每天產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景的、不牽涉版權紛爭的背景音樂。
如果得到廣泛應用，那么現在行業內很多把譜曲寫歌當一份普通工作、或創意能力不夠的人，可能就真的要失業了。
但是擔任過配樂制作人的Silverstein說，人工智能從事創意產業的初衷，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、要有過渡段落和引子、序曲等。
現在，人工智能做好了準備，要接替這部分工作，音樂人會擁有更多的時間去做創意部分，甚至會有更大的機會脫穎而出——前提是，我們真的有創造力。
如果在既有的圈子里打轉轉，那么機器的學習和提取能力和人類不是一個量級——相較于人類，AI可以通過數據采集對自己進行幾百萬次訓練并自我提升，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 技術在典禮上的應用記憶深刻。
IBM的Watson是著名的機器學習平臺。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的情緒和內容分析結果，更加了解藝術家的心靈世界。
其實，早在2016年，Waston就已經學會給電影剪片花了。
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;并且認為這個工作和拍電影一樣，需要創意和靈感。
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，內容講的就是：一個外形是少女的機器人因為學習速度太快變得過于強大，而脫離了人類控制的故事。
為了訓練Watson搞定這項任務，IBM的科學家給它“喂入”了100部恐怖電影的片花，這些片花被細分成各種類型的片段和場景，以幫助Watson從視覺、聽覺和場景結構等角度進行分析，從而“進化”出“人類怎樣會感到恐懼”的認知。
“學習”結束后，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。當然，后續還需要專業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”文化創意產業指日可待。甚至有外網媒體預測：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，只有在你足夠優秀和有創造力的前提下，你的工作才會不僅繼續保留，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”。
未來音樂人肩負創新的任務，他們需要尋找和發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，來更好地挖掘創新點的利益所在。
電影制作者們也可以探索各種新的表現形式、故事結構等，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音樂和電影，那么它們只能在已有的東西里打轉。當然，每次有新東西被創造出來，AI大概只需要幾個月甚至幾天，就能“自學成才”。但那些引領新潮流、創造新東西的人，會贏得超然的地位，并且擁有定義審美的話語權。
而如果文化領域的從業者缺乏創意，只能在現有的框架里打轉，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勢。
所以我們預見得到：人工智能技術的成熟，會對文化創意產業，造成更明顯的“馬太效應”。那些憑借自身能力和創造力站在各個領域頂端的人才，會在人工智能的幫助下獲得更明顯的優勢，包括更多的名利和更大的影響力;而創造力不夠出眾吃的更像“人力”飯的從業者，未來卻可能失去立足之地。
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